뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.
모바일 컴퓨팅 장비에서 전송 데이터를 압축해 송수신하는 데이터의 양을 줄임으로써 궁극적으로는 통신에 사용되는 전력 소모를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이 기법을 활용하여 한글 데이터를 에너지 효율적으로 전송하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 한글의 표기 단위인 2 바이트 단위로 데이터를 압축하며 한글의 표기상의 특성을 활용하는 장점이 있다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 다양한 한글 데이터에 대해서 평균적으로 압축 효율을 약 5% 가량 증가시킨다. 이와 함께 제안하는 알고리즘은 실행 시에 사용하는 에너지가 비교적 적어 기존 알고리즘에 비해 한글을 보다 에너지 효율적인 방식으로 압축해 전송함으로써 모바일 장비의 소모 전력 측면의 효율을 증가시킬 수 있다.
3D 영상 데이터 중 하나인, 포인트 클라우드는 3 차원 데이터를 정밀하게 획득 할 수 있다는 장점으로 인해 군사, 교육, 의료, 건축 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히, 자율 주행 분야에서 사용되는 동적 획득 포인트 클라우드는 광범위한 영역을 표현하므로 방대한 양의 데이터를 갖고 있어, 효율적인 압축이 필수적이다. 비디오 코덱을 활용하여 3 차원 데이터 압축을 진행하는 V - PCC 의 경우, 신뢰성과 범용성이 높다는 장점이 있으나, 2D 비디오 영상을 활용하기 때문에 대용량 및 광범위한 데이터의 압축이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 V- PCC 의 한계를 극복하고, 광범위한 영역의 정보를 표현하는 동적 획득 포인트를 압축하기 위해 포인트 클라우드를 분할 및 양자화하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.
코아(core) 기반의 SoC(System-on-Chip) 설계는 테스트에 관련된 많은 어려운 문제를 일으키고 있다. 그 중에서 방대한 분량의 테스트 데이터와 긴 테스트 패턴 인가시간은 SoC 테스트에서의 2가지 주요 문제로 떠오르고 있다. 많은 양의 테스트 데이터에 대한 저장공간과 인가시간을 줄이기 위한 방안으로서 테스트 벡터들의 반복되는 성질을 이용하여 최대한 효율적으로 압축하는 다양한 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 SoC 테스트를 위한 효율적인 테스트 데이터 압축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 테스트 벡터 집합을 분할하고 최대한 반복되는 공통부분을 제거함으로써 테스트 데이터를 압축한다. 이 압축방법은 O(n2)의 시간복잡도를 가지며, 간단한 디코딩 하드웨어를 사용한다. 여기서 n은 테스트 벡터 수이다. 제안된 압축방법은 빠르고 쉬운 디코딩을 함께 사용하여 기존의 복잡한 소프트웨어 방식의 압축방법에 견줄만한 수준의 효율성을 보여준다.
대부분의 다면체 모델 데이터의 표면과 지리 정보 시스템을 위한 지형 데이터는 삼각 분할을 통하여 만들어진 불규칙 삼각형 네트웍(Triangulated Irregular Network:TIN) 구조를 가지고 있다. 대용량 TIN 데이터를 그래픽스 시스템에서 빠르게 시각화 하는데는 많은 어려움이 있으므로, 일반적으로 TIN 데이터의 특징을 이용하여 압축된 데이터를 이용한다. 그러나 압축한 TIN 데이터는 부분적인 수정과 같은 연산을 수행하기 위하여 전체 데이터를 디코딩하고 다시 인코딩하는 과정을 반복하여 수행하므로 이같은 연산이 자주 발생하는 응용분야에는 부적합하다. 본 논문은 이러한 문제의 해결방안으로 삼각형 메쉬를 삼각형 스트립으로 재구성 한 후에 이 삼각형 스트립을 정점 체인과 각 정점의 차수 정보를 이용하는 저장하는 압축 알고리즘과 함께 이 알고리즘이 부분적인 불규칙 삼각망 수정에 유용하게 적용될 수 있음을 제시한다. 제안된 알고리즘은 각각의 정점 체인이 독립적으로 인코딩 가능하므로 불규칙 삼각망 정보를 수정할 경우 최소한의 인코딩과 디코딩으로 불규칙 삼각망을 수정할 수 있다.
4채널 입력으로부터 입력되는 오디오를 압축,복원,저장, 전송하는 ㅅ스템을 설계한다. 이러한 시스템은 보안 시스템 중에서 특정 센서로부터 alarm 신호를 디지털 데이터로 변환한 후, 압축시켜 저장하고 동시에 압축된 오디오 데이터를 비디오 데이터와 통합하여 하나의 스트림으로 만들어 통신망으로 보내주는 시스템에 적용된다. 이러한 시스템의 구조를 간단히 설명하면 아날로그 음성 신호를 디지털 음성 data로 변환하기 위해 OKI사의 MSM 7570L-91이라는 ADPCM codec을 사용하였고 ADPCMcodec을 거쳐 나온 ADPCM 데이터를 64Mbyte SDRAM에 저장하였다가 FIFO를 거쳐서 통신망으로 전송을 한다. 복원은 SDRAM에 저장된 ADPCM 데이터를 MSM 7570L-01을 거쳐 아날로그 신호로 변환한 후 엠프를 거쳐 스피커로 출력을 하게 된다.
본 논문에서는 현재 MPEG, JPEG 압축 알고리즘에서 쓰이는 DCT(Discrete Cosine Transform)기반의 손실 영상 압축에 사용되는 양자화(Quantization) 처리에 필요한 나눗셈 연산기를 제안한다. 영상 데이터 처리를 위한 양자화기(Quantizer)는 DCT로부터 매 사이클마다 영상 데이터를 입력 받아 양자화 처리를 해야하며 보다 나은 영상 데이터를 위해 최종 나눗셈 결과 즉, 몫을 소수 첫째자리에서 반올림(Rounding)해야 한다. 이를 위해 반올림 동작이 추가된 Pipelined Nonrestoring Array Divider를 설계하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 DCT로부터 나온 영상 데이터를 제안된 구조의 양자화기로 양자화하여 일반 양자화기에서 나온 압축된 데이터와 비교해 보았다. 또한 합성기(Synthesis)를 통하여 실제 하드웨어 크기를 분석하였다.
본 논문은 표준완성형코드를 표준으로 허프만 부호를 생성하기 위해 부호화 효율이 가장 높은 곳에서 예외 부호화를 통해 최적의 허프만 부호를 얻는다. 현재 우리나라의 DTV는 한글문자를 압축하지 않고 전송하는 형태이며, 본격적인 데이터 방송이 시작되면 한글 데이터가 차지하는 전송량으로 인한 심각한 문제가 야기된다. 본 논문에서는 데이터 방송에서 문제가 되는 전송량을 줄이기 위해 한글 전용 최적의 허프만 부호를 생성하여 일련의 해결책을 찾고자 하며 영문 위주인 데이터 압축기술을 한글에 맞게 적용하여 DTV 방송용 한글 전용 압축부호를 만드는데 있다.
본 논문은 Context Tree Weighting (CTW) 를 이용하여 Adaptive Multi-Rate (AMR) 데이터의 압축 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. AMR은 IMT-2000에서 채택된 음성부호화 표준안으로써, 무선채널의 환경변화에 대처할 수 있도록 4.75 kbit/s 에서 12.2 kbit/s 까지 8가지의 전송률을 지원한다. CTW는 산술부호화기의 일종으로, 가변 차수 마르코프 모델을 사용하는 압축기이다. 우리는 CTW가 비트단위로 수행한다는 점을 고려하여 AMR 데이터를 변환한 후 CTW로 압축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 ZIP을 포함한 기존 압축방식과 제안된 알고리즘의 압축률을 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, AMR 데이터의 평균 추가 압축률이 ZIP의 경우 약 3.21%, 제안된 알고리즘의 경우 약 9.10%로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 AMR 데이터의 압축 성능을 약 5.89% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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