얼굴인식이 널리 사용되기 시작하면서, 얼굴 데이터베이스는 많은 양의 얼굴정보를 담게 되었다. 이러한 얼굴 데이터의 증가로 인하여 분산처리 방법을 이용한 얼굴인식이 주요 주제로 대두되고 있다. 하지만 기존 방법에서는 대용량의 데이터를 전송하는 방법에 대한 논의가 부족하다. 이에 본 논문은 분산처리 환경에서 퍼지로직 기반 비트압축률 선택을 통한 얼굴인식을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴인식률, 얼굴인식 수행시간, 전송된 비트 길이를 바탕으로 퍼지추론을 하여 효과적인 압축률을 선택한다. 우리는 제안한 방법과 압축을 하지 않은 데이터, 고정 압축률을 적용한 데이터에 따른 얼굴인식률과 얼굴인식 수행시간을 측정하여 비교하였다. 실험 결과는 퍼지로직 기반 압축률 선택이 수행시간을 감소시키면서도 합리적인 인식률을 유지하는 효과가 있음을 보여준다.
시계열 데이터의 특징을 추출하여 분석하는 과정에서 시게열 데이터가 가지는 고차원성은 차원의 저주(Course of Dimensionality)로 인해 데이터내의 유효한 정보를 찾는데 어려움을 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 차원 축소 기법(dimensionality reduction)이 널리 사용되고 있지만, 축소 과정에서 발생하는 정보의 희석으로 인하여 시계열 데이터에 대한 군집화(clustering)등을 수행하는데 있어서 성능의 변화를 가져온다. 본 논문은 이러한 현상을 관찰하기 위해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform:DWT)과 오토 인코더(AutoEncoder)를 차원 축소 기법으로 활용하여 시계열 데이터의 차원을 압축 한 뒤, 압축된 데이터를 K-평균(K-means) 알고리즘에 적용하여 군집화의 효율성을 비교하였다. 성능 비교 결과, DWT는 압축된 차원수 그리고 오토인코더는 시계열 데이터에 대한 충분한 학습이 각각 보장된다면 좋은 군집화 성능을 보이는 것을 확인하였다.
오늘날 오디오 포맷의 대부분은 마스킹 효과를 이용한 손실 압축 기법(lossy coding)이다. 그러나 고음질을 요구하는 매니아가 있고 DVD등 차세대 멀티미디어 포맷으로 무손실 오디오 압축기법이 요구되고 있고 이를 위해 일반적인 무손실 데이터 압축방법인 PkZip 등으로 압축할 경우 압축비가 약 1.07:1 밖에 되지 않으므로 적절하지 못하여, 디지털 오디오 데이터를 위한 무손실 압축 알고리즘의 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 플래이밍(Framing), 상호상관제거(intrachannel decorrelation), 엔트로피 코딩(Entropy coding) 의 세가지 단계로 구성되는 일반적인 오디오 무손실 압축 기법을 효율적으로 압축하기 위해 wavelet transform을 적용한 알고리즘은 제안한다.
본 연구에서는 쓰기 데이터양 감소를 통해 낸드 플래시 기반 저장장치의 수명향상을 도모할 수 있는 MADE(Min-hash Assisted Delta-compression Engine) 모듈을 제안한다. MADE 모듈은 델타압축기법(delta compression)을 통해 중복되는 데이터 패턴을 최소화하여 실제 낸드 플래시에 인가되는 쓰기 명령 횟수를 획기적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 중복제거기법(deduplication) 및 무손실압축기법(lossless compression)의 통합적용과 유사한 효과를 볼 수 있도록 설계되었다. 또한 델타압축기법 과정 중 필요한 참조 페이지 탐색 및 압축 기법을 최적화하여, 저장되는 데이터양을 최대한 줄이는 동시에 부가적인 오버헤드를 최소화 하였다. 시뮬레이션 결과, MADE가 적용된 플래시 변환계층(Flash Transition Layer, FTL)은 실제 낸드 플래시 칩에 저장되는 데이터를 최소 50% 줄일 수 있었으며, 순차적인 중복제거기법과 무손실압축 기법을 단순 통합하여 적용한 경우에 비해 추가적으로 12%의 쓰기 데이터양을 감소시킬 수 있었다.
본 연구를 통해 매우 대중적인 압축 알고리즘인 Deflate 알고리즘을 통해 생성되는 3가지 유형의 압축 데이터 블록 가운데 원본 데이터 없는 비 압축 블록(No-Payload Non-Compressed Block;NPNCB) 유형을 임의로 생성하여 정상적인 압축 블록 사이에 미리 설계된 공격 시나리오에 따라 삽입하는 방법을 통해 악의적 코드 또는 임의의 데이터를 은닉하는 취약점을 발견하였다. 비 압축 블록의 헤더에는 byte align을 위해서만 존재하는 데이터 영역이 존재하며, 본 연구에서는 이 영역을 DBA(Disposed Bit Area)라고 명명하였다. 이러한 DBA 영역에 다양한 악성 코드와 악의적 데이터를 숨길 수 있었으며, 실험을 통해 정상적인 압축 블록들 사이에 오염된 블록을 삽입했음에도 기존 상용 프로그램에서 정상적으로 경고 없이 압축 해제 되었고, 악의적 디코더로 해독하여 악성 코드를 실행할 수 있음을 보였다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 모듈을 활용한 멀티미디어 데이터 수집을 기반으로 하는 고품질의 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크에서 수집되는 수치 데이터와 달리 멀티미디어 센서 네트워크에서 수집되는 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터를 수집하는 과정에서 특정 노드의 과도한 에너지 소모 및 네트워크 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 멀티미디어센서 네트워크에서 에너지 효율적인 동적 영역 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중국인의 나머지 정리와 동적 변화 영역 감지 및 분할 알고리즘에 기반을 둔 수집 데이터의 데이터 압축 및 전송을 수행함으로써 대용량 멀티미디어 데이터 전송에서 발생하는 에너지 소모를 최소화한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 데이터 압축률은 평균 37% 향상되었고, 데이터 전송량은 평균 56% 감소하였으며, 그에 따른 노드 생존율은 평균 14% 증가함을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
최근, 사회의 요구의 다양성, 고도화에 동반하여 지도정보 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이 시스템을 구축할 때, 지도 중에서 각 선도형이 갖는 방대한 데이터를 어떻게 압축하여 시스템에 입력하여, 축적할까하는 것이 문제가 된다. 자동차의 네비게이션 등에 이용하는 도로지도에 한해서는, 도로의 접속관계만 유지된다면, 원래의 도로지도와 다소 차이가 있다고 하여도 충분히 유효하다. 본 연구에서는 이 네비게이션을 목적으로 한, 시가지의 도로망 지도에 대하여, 특징점 추출과 직선 근사를 이용한 데이터 압축법을 제안한다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다.
본 논문은 스테레오 비디오 데이터 압축 및 복원을 위한 그리드(Grid) 기반 2D 워핑 방법을 제안한다. 스테레오 비디오에 대한 데이터 표현 방법으로 깊이지도 및 매쉬(mesh)를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔으며 매쉬를 이용한 방법은 두 영상간의 매칭되는 노드를 이용하여 데이터 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나, 두 영상에서 매칭되는 노드의 위치를 찾는 것은 매우 어려운 일일 뿐만 아니라 매쉬에 의해서 워핑된 영상과 목적이 되는 스테레오 영상의 좌측 또는 우측 영상간의 왜곡이 불가피하다. 따라서 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 잔여영상(Residual image) 정보를 추가로 요구하게 된다.제안된 논문은 이러한 잔여영상 정보를 최소화 하기 위하여 반복적으로 2D워핑을 수행하며 최적화된 워핑 영상을 생성함으로써 목적영상과의 오차를 최소로 유지하여 추가정보인 잔여 영상의 데이터 용량을 최소화 한다. 전체영상에 대하여 2D워핑을 수행하며 각각의 노드를 변경하는 것은 많은 비용을 감수해야 하기 때문에 오차영역에 대하여 지역단위로 분할하고 단계적으로 최적화를 이루는 분할정복 방법을 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 각각의 신호대 잡음비(PSNR)를 통해 제안한 방법의 품질을 평가하였을 뿐만 아니라 기존의 메쉬 기반한 방법과 깊이지도를 이용한 방법과의 데이터량을 비교하였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법의 데이터 압축의 효율성 및 품질의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 IP 코어(core)의 스캔 테스트(scan test)에 있어서 테스트 전력소모를 고려한 효율적인 테스트 데이터 압축방법을 제안한다. 스캔 슬라이스(Scan slice)의 선택적 부호화를 이용한 테스트 데이터 압축에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나 전력소모를 고려하진 않았다. 스캔 슬라이스의 don't care에 값을 할당할 때, 이웃한 슬라이스와 해밍거리가 최소화 되도록 값을 할당하여 스위칭 전력소모가 최소가 되도록 하였다. 테스트 회로에 적용하여 알고리즘을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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