• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.171-180
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• 2002

효과적이고 정확한 데이터 흐름 문제 분석은 흐름그래프와 지배자 트리 그리고 DJ 그래프를 사용한다. 데이터 흐름 문제 해결은 흐름 그래프를 안전하게 지배자 트리로 감축하는 것이다. 흐름 그래프는 파스 트리를 대신하고, DJ 그래프는 감축 가능하거나 감축이 불가능한 흐름 그래프를 지배자 트리로 정확하게 감축하는데 이용된다. 본 연구에서는 Tarjan의 경로 압축 알고리즘을 이용하기 위하여 Top 노드 찾기 알고리즘을 제시하고 기존의 지연감축 알고리즘을 경로압축을 이용하여 개선한다. 경로압축을 이용한 지연감축 알고리즘은 DJ 그래프를 지연 감축하면서 노드를 끌어올려 지배자 트리의 경로를 압축시킨다. 실제로 제안된 알고리즘은 22% 정도 노드들을 끌어올렸고, 20% 정도 경로를 압축시켰다. 압축된 지배자 트리는 효과적인 데이터 흐름 분석을 가능하게 하고, 코드 최적화 과정의 노드 끌어올리기 효과를 가져와 코드 최적화 과정의 복잡도를 개선하는 효과를 가져온다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.624-631
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• 2012

많은 의료영상 시스템에서 의료 볼륨 데이터는 압축된 형태로 저장되어 있으며, 압축된 데이터는 가시화 이전에 압축 복원을 수행해야 한다. 압축 복원은 상당한 시간이 소모되기 때문에 본 연구는 삼차원 의료영상의 고속 복원 방식을 제안한다. 제안 방법은 의료영상의 특수성에 대한 사용자 요구를 감안하여, 손실과 무손실 압축을 모두 제공하며 점진적 개선(progressive refinement) 복원 속성을 갖는다. 그리고 그래픽스처리장치(GPU)를 이용한 병렬화를 수행하여 매우 짧은 시간 내에 압축 복원이 수행된다. 마지막으로 압축 복원과 볼륨 가시화를 연계하여 선택적 압축 복원 방법이 가능하며, 이를 통하여 볼륨 압축 복원의 추가적 성능 향상을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.18-28
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• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권3호
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• pp.30-36
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• 2012

BTC 압축은 간단하고 효율적인 압축 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는, 컬러 이미지 압축을 위한 RMC-BTC 알고리즘(RMC : reduction method chrominace data)을 제안한다. RMC-BTC coding은 chrominace data를 축소시키기 위해서, 각 BTC 블록에서, chrominace data를 평균으로 표현하는 방법과, luminance 데이터 의 bit-map을 chrominace 데이터의 bit-map으로 활용하여 chrominace 데이터를 표현하는 방법을 사용하였다. 시뮬레에션 결과는 기존의 BTC 알고리즘의 PSNR과 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권5호
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• pp.16-22
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• 2000

본 논문은 HPO 홀로그램의 산란패턴을 전송하는데 적용 가능한 데이터 압축 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 홀로그램 데이터를 decimation 하기 위해서 변조함수를 이용해서 홀로그램 패턴의 대역폭을 압축시킨 것으로 수신단에서 데이터 복원을 위해서 인터폴레이션 과정이 필요하다. 압축 알고리즘 및 압축률의 유도와 함께 수신단에서 영상이 복원될 때 복원영상의 해상도 및 고조파(harmonic) 간섭영상의 주기를 분석한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 undersampling된 홀로그램 패턴에 대해 직접 복원시킨 결과와 변조함수에 의한 decimation 및 인터폴레이션 과정을 거친 후 복원시킨 결과를 비교하여 제시된 방법의 타당성을 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제7권2호
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• pp.57-63
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• 2007

네트워크에서 데이터의 보안은 암호화에 의해 제공된다. 최근 영상이나 비디오와 같은 대용량의 데이터 파일의 암호화의 비용 및 복잡성을 줄이기 위한 방안으로 선택적 암호화가 제안되었다. 본 논문에서는 허프만 코딩으로 압축된 데이터의 암호화 방안을 제안하고 그 성능에 대해 논한다. 허프만 코드에 적용 가능한 단순한 선택적 암호화 방법을 제안하고 불안전한 채널에서 암호화 방법의 효율성에 대해 논의한다. 암호화 과정과 데이터 압축 과정이 하나로 결합될 수 있으며 그렇게 함으로서 데이터를 압축하고 암호화하는 과정을 간략화 하고 시간을 줄일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.901-913
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• 1991

텍스트 데이터 중심의 컴퓨터 통신의 활성화와 멀티 미디어의 등장에 따른 영상 데이터의 추급은 대용량의 기억공간과 전송시간을 요구하게 되어 데이터 압축의 중요성이 더욱 크게 되었다. 정보원의 사전 지식을 전체로 하지 않고도 효율적인 압축을 달성하는 유니버샬 부호는 동일 알고리즘으로 다양한 데이터에 적용할수 있는 만능성을 갖는 적응성이 뛰어난 방식으로 최근 주목되고 있다. 이 논문에서는 유니버샬 부호의 기본원리와 분류를 통한 실현 알고\ulcorner\ulcorner\ulcorner六\ulcorner대하여 알아보고 그 응용을 중심으로 한 최근의 연구활동에 관하여 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.268-271
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• 2022

단어 의미 모호성 해소는 동형이의어의 의미를 문맥에 맞게 결정하는 일이다. 최근 연구에서는 희소 데이터 처리를 위해 시소러스를 사용해 의미 어휘를 압축하고 사용하는 방법이 좋은 성능을 보였다[1]. 본 연구에서는 시소러스 없이 군집화 알고리즘으로 의미 어휘를 압축하는 방법의 성능 향상을 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, 의미적으로 유사한 의미 어휘 집합인 범주(category) 정보를 군집화를 위한 초기 군집 생성에 사용한다. 둘째, 다양하고 많은 문맥 정보를 학습해 만들어진 품질 좋은 벡터를 군집화에 사용한다. 영어데이터인 SemCor 데이터를 학습하고 Senseval, Semeval 5개 데이터로 평가한 결과, 제안한 방법의 평균 성능이 기존 연구보다 1.5%p 높은 F1 70.6%를 달성했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.389-392
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• 2021

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.805-808
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• 2005

엔트로피부호화(entropy coding)는 텍스트와 같은 일반적인 데이터들을 효율적으로 압축하는 반면에, 이미지 데이터들에 대해서는 그 성능이 다소 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선시키기 위한 효율적인 전처리기법(preprocessing technique)을 소개한다. 제안한 전처리기법은 입력된 명암도 등급 이미지를 무손실 압축하기 이전에, 이미지 내에서 인접한 명암도 값들의 발생빈도(occurrence frequency)를 조사한다. 다음으로 각 픽셀 쌍들의 명암도 값들을 발생빈도에 기반한 순서화된 값(ordered number)들로 대체시킨 후, 최종적으로 엔트로피부호화에 의한 압축을 수행한다. 이와 같은 단계들을 거치면서 이미지 데이터의 통계적인 특성(statistical feature)이 보다 강화되기 때문에, 엔트로피부호화에서의 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시킬 수 있다. 실험을 통하여 256 명암도 등급 이미지들을 산술부호화와 허프만부호화를 사용하여 압축한 결과, 제안한 전처리기법이 압축 후 비트율(bit rate)을 최대 37.49%까지 감소시켰음을 확인하였다.