• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.35-41
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• 2020

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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.737-746
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• 2004

본 논문에서는 영상 데이터 압축을 위하여 2- 채널 멀티웨이브렛 변환을 적용하였다. 멀티웨이브렛 시스템은 음성 데이터 등의 비정상적인 신호의 압축에 스칼라 웨이브렛 시스템을 능가하는 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있으나 2차원 데이터인 영상 데이터의 경우에는 멀티웨이브렛 시스템 특유의 시각적 격자 오류가 발생하는 문제가 있다. 본문의 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에서는 멀티웨이브렛 효과에 의하여 발생하는 격자 오류를 제거하기 위하여 전후처리 필터링을 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에 접목하는 방법을 제시하였다. 또한, 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며 영상 데이터의 압축 기능 측면에서 스칼라 웨이브렛 시스템과 비교하였다. 이때, 비트 할당과 양자화를 위해서 전송율 결과는 제안한 멀티웨이브렛 변화 및 압축 시스템이 스칼라 웨이브렛 시스템 보다 영상 압축 성능 측면에서 1 ~ 2 dB 우수한 것으로 나타났다. 만약 SPIHT과 run-length 채널 부호화 기법 등의 우수한 압축 기술을 멀티웨이브렛 변환 시스템에 적용한다면 더욱 우수한 성능 개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.640-643
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• 2004

기하급수적으로 증가하고 있는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 방법으로 압축된 인덱스 자료구조(compressed index data structure)가 제안되었고 현재 활발히 연구되고 있다. 압축된 인덱스 자료구조란 데이터를 적절한 방법으로 색인화(indexing)하여 이를 압축(compression)된 자료구조로 저장하여, 데이터 검색의 성능저하 없이, 저장 공간을 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 방법으로 Ferragina와 Manzini가 제시한 FM-index를 다룬다. 이 방법을 구현하여 전체적인 성능에 영향을 미치는 요소들을 실험을 통해 분석하였다. 이를 통하여 각 파라미터들의 상관관계를 분석하고 이상적인 설정 값을 실험하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.98-99
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• 2020

최근 다양한 응용 분야에서 딥러닝을 적용한 사례가 나오고 있으며, 딥러닝 네트워크 경량화 또는 압축 기법을 적용해 정확도는 최대한 유지하면서 에너지 효율을 개선하려는 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 추론 과정에서 중간 데이터로 도출되는 활성화 데이터의 압축을 위해 연속 길이 부호화 방법을 적용해보고 압축률과 개선점에 대해 분석 한다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.107-116
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• 2011

최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.1-9
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• 2020

본 논문에서는 데이터 압축을 통해 메모리 시스템의 에너지 효율 및 성능을 향상시키는 동적랭크 서브세팅 기법 (Dynamic Rank Subsetting, DRAS)을 제안한다. DRAS 기법은 하나의 메모리 랭크 (Rank)를 두 개의 서브랭크 (Sub-rank)로 동작되도록 하여, 데이터가 절반 크기로 압축될 경우 압축된 데이터를 하나의 서브랭크에만 저장한다. 이를 통해 DRAS 기법은 압축된 데이터에 대한 읽기 및 쓰기 동작의 메모리 대역폭을 두 배로 높일 수 있고, 동적 전력 소모도 절반으로 감소시킬 수 있다. 만약 데이터가 절반 크기로 압축되지 않는다면 기존 메모리 시스템에서와 같이 데이터를 두 서브랭크에 저장한다. 따라서 DRAS 기법은 데이터가 압축되지 않는 경우에 대해서는 기존 메모리 시스템 수준의 메모리 대역폭과 전력 효율성을 보장한다. 메모리 시뮬레이터를 사용한 실험 평가를 통해 DRAS 기법이 컴퓨터 시스템 성능을 평균 12% 향상시키고 메모리 시스템의 전력소모를 평균 24% 감소시킬 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권4호
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• pp.51-56
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• 2011

본 논문에서는 CAN 버스로드를 줄여 CAN 네트워크 비용을 줄이고 오류 확률을 낮추기 위해서 메시지를 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 비트 재배열 방법은 기존의 메시지 변화량만 전송하는 압축방식과 달리 각 변화량의 하위 비트들로부터 시작하여 전송데이터를 재구성하도록 하여 결과적으로 데이터가 압축되는 방법이다. 차량 CAN 로깅 파일을 이용하여 제안한 방법으로 압축한 결과 전송 데이터량이 기존 압축알고리즘에 비해 26% 더 감소함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권5호
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• pp.457-467
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• 2000

본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• 한국가스학회지
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• 제4권4호
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• pp.58-64
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• 2000

가스 저장$\cdot$ 공급 시설을 포함한 화학공정에서 측정된 데이터를 효과적으로 이용하기 위하여 정보의 손실의 최소화하면서 데이터를 압축하여 저장하고 재생할 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다 기존에 제안되었던 데이터 압축 저장 방법들의 단점을 극복하기 위하여, 부분 선형화 근사 방법과 k-means 클러스터링 알고리즘을 응용한 새로운 공정 데이터의 압축 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실공정 데이터에 적용하여 본 결과, 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 재현 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2008

최근에 무선 통신 기술 및 지리정보시스템(GIS)의 발달과 더불어 모바일 GIS에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 모바일 GIS는 기존의 서버 컴퓨팅 환경과는 다르게 자원이 매우 제한적인 모바일 환경에 최적화되어야 한다. 특히, 모바일 GIS에서는 대용량 공간 데이터를 모바일 장치에 적합하게 줄이는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 공간 데이터 압축 기법은 데이터를 가변적으로 처리하는 기법으로써 데이터의 크기를 예측하기가 매우 힘들며, 순차적으로 처리해야만 하는 단점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 GIS를 위한 셀기반 공간 데이터 압축 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 셀기반 공간 데이터 압축 기법은 모바일 환경에서 클라이언트로 공간 데이터를 제공할 때 셀 단위로 전송하는 것을 기반으로 하여 압축하는 방법이다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 성능 평가를 수행함으로써 셀기반 공간 데이터 압축 기법의 우수성을 입증하였다.