Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.74-77
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2022
본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.178-180
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2001
인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.3
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pp.379-392
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2024
With the rapid increase in data, saving storage space and improving the efficiency of data transmission have become critical issues, making the research on the efficiency of data compression technologies increasingly important. Lossless algorithms can precisely restore original data but have limited compression ratios, whereas lossy algorithms provide higher compression rates at the expense of some data loss. There has been active research in data compression using deep learning-based algorithms, especially the autoencoder model. This study proposes a new side-channel analysis data compressor utilizing autoencoders. This compressor achieves higher compression rates than Deflate while maintaining the characteristics of side-channel data. The encoder, using locally connected layers, effectively preserves the temporal characteristics of side-channel data, and the decoder maintains fast decompression times with a multi-layer perceptron. Through correlation power analysis, the proposed compressor has been proven to compress data without losing the characteristics of side-channel data.
In this paper, the method to make lossless image compression that holds considerable part of total volume of mobile game has been proposed. To increase the compression rate, we compress the image by Deflate algorithm defined in RFC 1951 after reorganize it at preprocessing stage before conducting actual compression. At the stage of preprocessing, we obtained the size of a dictionary based on the information of image which is the feature of Dictionary-Based Coding, and increased the better compression rate than compressing in a general manner using in a way of restructuring image by pixel packing method and DPCM prediction technique. It has shown that the method increased 9.7% of compression rate compare with existing mobile image format, after conducting the test of compression rate applying the suggested compression method into various mobile games.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.304-306
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2006
본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.454-456
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2002
압축 방법에는 크게 손실(lossy)압축과 무손실(lossless)압축으로 나눌 수 있다. 그 중 프랙탈 이미지 압축은 lossy 압축의 한가지 방법으로서 개별적인 화소들에 대한 자료를 저장하기보다는, 영상 생성을 위한 명령이나 방식을 저장하는 방법이다. 특히 이미지의 내에 자기유사성(self-similarity)과 중복성(Redundancy)을 이용하여 관련성을 발견하고 수학적인 공식으로 표현하려는 방식이다. 그러나 이미지를 Domain과 Range로 블록화 한 후 유사한 이미지를 찾아내는 데 걸리는 시간이 상당히 길다. 여기에서는 Domain과 Range의 외곽선의 기울기의 부호를 이용하여 블록을 16가지로 클래스화 하여서, 전체의 Domain 블록을 탐색하는 데 걸리는 시간을 줄이고자 하였다. 전체 탐색을 하는 경우보다 10배 이상의 속도향상을 보였고, 이미지에 따라서는 PSNR 값의 손실도 없음을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.10
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pp.2254-2260
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2010
This papers describes modification of the integer transform used in H.264/AVC in order to efficiently apply to lossless compression. The previous reversible integer transform is not efficient for lossless compression due to large dynamic range of the transform coefficients. To reduce the problem, efficient and reversible integer transforms are proposed. The modified transforms are designed based on the lifting scheme for fast transforms. This paper introduces signal flow graphs for the proposed fast transforms and provides corresponding experimental results. The results indicate that the proposed modified reversible integer transform are superior to the previous transform in terms of lossless compression efficiency.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.228-231
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2004
의학 분야에서 의료 영상 데이터에 해당하는 컴퓨터 단층 찰영(CT. Computer Tomography), 자기 공명 영상법 (MRI : Magnetic Resonance Imaging)둥의 데이터 등이 정확하고 신속한 진단ㆍ관리를 위하여 의료 영상 데이터 중에서 관심의 대상이 되는 영역은 무손실 압축 기법을 수행하고, 그외의 지역은 움직임 보상 방식을 사용하여 압축하는 방식을 제안하고 실험하였다. 그 결과 기존의 손실 압축 기법에 비하여 더 낮은 비트율로 효율적인 압축을 수행하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.275-278
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2004
본 논문에서는 저 비트오율 압축 시 발생되는 신호 왜곡을 인간의 지각적 특성을 이용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 저 비트오율 압축 과정에서 손실된 고주파 영역의 신호를 부가 정보를 사용하지 않고 손실되지 않은 영역의 정보를 사용하여 고주파 영역의 신호를 첨가함으로써 음질을 개선하였다. 비 손실 영역의 순음 및 비 순음 성분을 검출하여 손실영역에 해당 하모닉 성분을 청각 자극 에너지로 스케일 하여 새로운 신호를 첨가한다. 원 신호와 저 비트오율 압축으로 인해 왜곡된 신호, 그리고 본 논문의 알고리즘을 이용하여 개선된 신호를 신호 대 잡음 비를 측정하고 청감 테스트를 통해 음질 개선 효과를 확인하였다.
This study focused on the fact that medical images that are issued at different hospitals may affect image quality on PACS when different software is used. A university hospital image was copied to the DICOM file and registered on the PACS of the university hospital B. The capacity and image quality of the software used in the university hospital were evaluated by SNR, CNR and histogram. As the compression ratio increased, SNR and CNR tended to decrease. Note that Lossless Compression decreased the data size by half compared to No Compression, but SNR and CNR did not change. As a result of the histogram analysis, the information loss due to the underflow phenomenon was conspicuous. When moving to another hospital, No compression or lossless compression method should be used. In conclusion, it is useful to use the lossless compression method, considering waiting time and economic efficiency in uploading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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