한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.17-24
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1998
압축기의 종류는 크게 dynamic type과 positive displacement type으로 우선 나눌 수 있다. 전자는 제트엔진에 사용되는 압축기에서 보는 바와 같이 기체의 속도를 변화시켜 동압을 정압으로 바꾸어 압력을 얻는 경우이다. 후자는 기체를 둘러싼 체적을 줄여서 압력을 얻는데 가전제품에 쓰이는 냉각용 압축기의 대부분의 종류가 이에 해당된다. 압축 기체의 종류에 따라 공기 압축기, 가스 압축기, 냉각용 압축기로도 나눌 수 있겠다. 냉각용 압축기는 다시 여러 가지 방법으로 분류할 수 있겠지만, 구동 모타의 용량이나 냉각 용량에 따라, 대형, 소형으로 분류하거나, 압축기를 둘러싼 셀의 구조에 따라 밀폐형과 반 밀폐형으로 나눌 수 있다. 밀폐형은 냉매를 반 영구적으로 보충할 필요가 없도록 용접형 셀을 가진 구조로 압축기를 다시 열어서 보수할 수가 없다. 냉장고나 냉방기 같은 가전 제품에 쓰이는 압축기는 대부분 소형 밀폐형이 되겠다. 산업용의 중,대형 압축기는 보수의 목적으로, 자동차 냉방용 압축기는 동력이 엔진축에서 공급되는 구조 상의 이유로 반 밀폐형이 채택된다. 보수가 사실상 불가능한 밀폐형의 구조 상 소형 냉장용 압축기는 거의 무한 수명을 감안한 설계를 요하게 되고, 이것이 압축기의 보수적인 설계 및 개발 성향에 어느 정도 영향을 주었다고 볼 수 있다. 이런 소형 밀폐형 압축기(positive displacement, fractional horsepower, hermetic compressor)에 관한 연구의 소개가 이 글의 주 관심이 되겠다. 압력을 얻기 위해 체적을 변화시키는 mechanism도 여러 가지가 있는 바, 왕복동식 피스톤(reciprocating piston) 압축기가 가장 오랫동안 사용되어 온 구조이다. 회전식으로 압축을 얻는 방식으로는 로타리 피스톤식, 스크류식, 스크롤식 압축기가 있다. 로타리 피스톤(rotary piston)식 압축기는 약 20여년 전 부터 냉방용 압축기에서부터 널리 쓰이게 되었다. 약 10여년전부터 상용화 된 스크롤(scroll) 형 압축기도 현재 상대적으로 용량이 큰 가정용 냉방기를 중심으로 많이 쓰이고 있다. 스크류형 압축기는 보통 중대형 상업용에 주로 쓰인다.
지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
본 논문은 데이터 압축 효율 향상을 위하여 데이터에 대해서 무조건적인 압축을 시행하는 것이 아니라 SDD 알고리즘을 제시하고 범용데이타에 대한 압축을 수행한다. SDD 알고리즘은 범용 데이터 특성을 우선적으로 분석하여 압축 여부를 판단하게 된다. 이렇게 함으로써 압축 효율이 좋지 않은 경우에 대한 회피를 통해서 불필요한 압축을 하지 않을 수 있도록 한다. 불필요한 연산을 줄임으로써 압축 알고리즘의 성능 향상을 꾀할 수 있다. 특히, 이미 압축 알고리즘이 적용이 된 데이타의 경우에 압축 알고리즘을 재차 적용하더라도 효율적인 압축이 되지 않는 경우가 많다. 이러한 경우에도 불필요한 압축을 하지 않도록 한다. 본 논문에서 제안하는 기능에 대해 실제 구현하고, 구현된 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 본 논문에서 제시한 내용에 대해서 실험한 결과 정상적인 동작이 됨을 확인할 수 있었다.
정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.
다중채널 압축센싱(multi-channel compressive sensing) 문제는 0이 아닌 성분이 공통된 위치에 분포하는 벡터들을 복원하는 방법을 다루는 문제이며 레이다의 도착방향 추정 문제, 역산란 문제, 산란광 단층촬영과 같은 많은 실용적인 문제에 응용될 수 있다. 압축 센싱 문제는 성긴(sparse) 속성을 갖는 벡터를 상당히 높은 확률로 복원시킬 수 있음이 밝혀져 있다. 이로 인해 기존의 압축 센싱 방법이 다중채널 압축센싱에서도 많이 활용되어 왔으며, 측정 벡터의 개수가 적을 때에도 높은 확률로 입력 신호를 복원할 수 있다. 그러나, 측정 벡터의 개수가 많아질수록, 기존의 압축센싱 알고리즘을 이용했을 때의 성능은 복수신호분리 (MUSIC) 알고리즘과 같이 배열신호처리(array signal processing)에서 활용되는 방법을 적용했을 때보다 더 나쁜 특성을 보인다. 이러한 기존 방법의 문제점으로 인해 우리는 새로운 다중채널 압축센싱 알고리즘을 제시하고자 하며, 이는 기존의 압축센싱 이론과 배열 신호처리 알고리즘을 개별적으로 적용할 때 가지는 한계를 극복할 수 있게 해준다.
다중 효용관식 증발기는 보통의 증발기에서 응축하여 제거하는 증기를 다음 효용관의 가열원으로 재사용하는 것으로 그 자체로도 에너지 절감효과가 있는 것으로 알려져 있다[1,2,4]. 기계식증기 재압축 증발기는 보통 증발기에서 응축시켜 제거하는 발생 증기를 압축하여 고온의 증기로 만든 다음 가열원으로 재이용하는 장치로 이에 대한 효용은 문헌에 잘 나타나있다[3,4]. 여기서는 다중효용관과 증기 재압축기를 조합한 증발기 중에서 Forward feed 방식의 다중효응관에 증기 재압축기를 부착한 경우에 대하여 타당한 물질수지, 열수지, 전열 식, 상평형식을 소개하였다. 또한 압축기의 용량을 결정하기 위한 단열압축공정의 지배방정 식을 소개하였다. 원료의 조건, 효용관의 수 및 총전열온도차가 주어지면 상기의 지배방정식의 해를 구할 수 있는데. 본연구에서는 Gauss-Seidel의 연속치환법을 이용하였다. 이와 같이 지배방적식의 해를 구하면 효용관의 면적, 압축펌프의 용량, 각효용관 입출구의 조건 등이 계산된다. 다중효용관 기계식 증기 재압축 증발장치의 최적화를 위하여는 효용관의 전열면적당 가격과 압축펌프의 용량당 가격 그리고 펌프를 운전하는데 필요한 전력의 요금 등의 자료가 요구된다. 총전열온도차에 따른 운전비와 시설비의 합이 최소가 되는 점이 최적 총전열온도차가 되는데 이 점을 구할 때에는 수치적으로 안정한 이분법을 이용하였다. Borland C++를 이용하여 프로그램하였으며 윈도우즈 환경에서 수행되게 하였다. 사용자 쉽게 이용할 수 있게 하기 위하여 각종 필요한 데이터를 입력할 수 있는 Edit box가 화면에 나타나게 하였다. 또한 입력된 데이터를 저장하거나 불려올 수 있는 메뉴, 입력된 데이타를 이용하여 효용관의 면적과 압축기의 용량을 계산하거나 효용관의 수가 주어졌을 때 총전열온도차를 최적화하는 것을 선택할 수 있는 메뉴 그리고 계산 결과를 파일로 혹은 프린트로 출력할 것을 선택할 수 있는 메뉴가 있다. 사용자는 해당되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다.
석탄가스화복합발전소내 공기분리장치와 연계된 가스터빈 공기압축기의 성능병화를 예측할 수 있는 해석방법을 제안하였다. 공기분리장치와 연계된 가스터빈용 공기압축기의 성능변화는 유선곡률방법과 압력손실모델을 결합한 해석방법을 사용하였으며, 예측결과들을 실제 압축기성능 시험 결과와 비교하여 예측정확도를 검증하였다. 제안된 압축기성능 해석방법을 근간으로, 압축기와 공기분리장치의 연계조건인 열교환기의 핀치포인트 온도차, 추출공기량 및 추출 공기압력이 압축기 성능변화에 미치는 영향을 정량적으로 예측하였다. 공기추출량이 늘어나거나 핀치포인트 온도차가 커질수록, 압축기의 압축비 및 소요동력은 증가하나, 압축기 효율은 공기추출량의 증가에 따라 고압공기추출시에는 저하되고, 저압공기추출시에는 향상되었다. 더 나아가, 압축기의 일반화된 성능특성곡선의 제시를 통해, 압축기 효율을 극대화 할 수 있는 압축기/공기분리장치 간 연계조건의 최적화를 시도하였다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
본 논문은 데이터 압축 효율 향상을 위하여 데이터에 대해서 무조건적인 압축을 시행하는 것이 아니라 선별적으로 데이타를 판별하여 압축을 하도록 한다. 선별적 데이터 판별을 통해서 압축 여부를 판단하게 된다. 이렇게 함으로써 압축 효율이 좋지 않은 경우에 대한 회피를 통해서 불필요한 압축을 하지 않을 수 있도록 한다. 불필요한 연산을 줄임으로써 압축 알고리즘의 성능 향상을 꾀할 수 있다. 특히, 이미 압축 알고리즘이 적용이 된 데이타의 경우에는 불필요한 압축을 하지 않도록 한다. 본 논문에서 제안하는 기능에 대해 실제 구현하고, 구현된 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 본 논문에서 제시한 내용에 대해서 실험한 결과 정상적인 동작이 됨을 확인할 수 있었다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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