• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.272-275
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• 2018

본 논문에서는 기존 신경망 기반의 이미지 압축에 많이 사용되었던 신경망인 ResNet 을 대신하여 더 적은 개수의 파라미터를 사용하여 좋은 성능을 낼 수 있는 신경망 구조인 DenseNet 을 이미지 압축에 사용한다. 이미지 압축을 위해 사용되는 신경망 구조는 일반적으로 오토 인코더 구조인데, 병목 층에서 정보 손실이 상당히 많이 발생한다. 따라서 이미지 압축에서 신경망 내에서의 정보 전달은 상당히 중요하다. 기존의 논문에서는 이를 위해 이전의 정보를 그대로 뒤로 전달해주는 구조인 ResNet 을 사용하여 깊은 층에 대해서도 수렴이 잘 되는 결과를 보여주었다. 그러나 많은 수의 파라미터를 사용하는 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 DenseNet 을 이미지 압축에 사용하였고, 병목 층에서의 정보 손실로 인해 이미지의 고주파수 성분이 사라지는 현상을 해결하기 위해 원래 이미지와 JPEG2000 으로 압축한 이미지와의 차이를 추가 입력으로 넣어주어서 주관적인 화질을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.139-140
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• 2022

최근에 정지 홀로그램에 대한 표준화 및 압축 방법에 대한 연구를 JPEG Pleno에서 진행 중에 있다. 또한, 기존 연구들에서 웨이블릿 변환의 효율이 좋은 대안이 될 수 있다는 것을 보여왔다. 웨이블릿 변환기반의 압축에서 EZW, EBCOT 그리고 SPIHT 등을 사용할 수 있다. 하지만 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 고압축으로 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 악영향을 줄 수 있으며, EBCOT는 지나치게 복잡도가 높다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 홀로그램의 압축을 위해 양자화된 웨이블릿 트리를 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 양자화 트리는 해당 홀로그램의 대표 계수 값을 양자화하여 획득한다. 양자화 트리를 사용하여 양자화한 후에 원본과의 차이 값을 SPIHT를 통해 압축하여 목표 BPP에 맞게 압축한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.43-46
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• 2021

최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.2 no.2
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• pp.21-29
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• 1997

최근들어 디지털 영상 처리에 대한 필용성이 날로 증가하고 있으며, 디지털 영상 압축은 영상 정보의 저장과 전송을 위해 반드시 필요하다. CCITT와 ISO에 의해 만들어진 JPEG에서는 그래이스케일과 칼라 정지 영상 압축을 위한 표준안을 제안하였으며 약 1/10에서 1/50정도의 압축률하에서 시각적인 저하 없이 다양한 응용 분야에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 영상의 고주파 부분을 감소시켜 영상에서의 공간 중복성을 높여 압축률을 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 고주파 부분을 감소시키기 위한 방법으로는 저역 필터를 사용하였으며, 공간영역에서의 필터로 메디안 필터와 컨벌루션을 사용하였고 주파수 영역에서의 필터로는 FFT를 사용하였다. 실험결과 저역 필터를 사용하여 고주파 부분을 감소시킬 수 있어 부가적인 압축률 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2000.04a
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• pp.29-29
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• 2000

가스터빈 엔진의 성능을 제대로 예측하기 위해서는 먼저 주요 구성품인 압축기, 터빈 등의 성능 자료가 충분히 알려져 있어야 한다. 특히 압축기는 조건의 변화에 따라 성능변화가 크므로 엔진 성능예측시 압축기 성능특성은 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 압축기의 경우, 유동의 특성상 역압력 구배로 인한 유동의 박리가 발생하는 등 유동현상이 매우 복잡해진다. 이와 같은 2차원 압축기 익력 성능예측을 위하여 압축성, 비압축성 수치해석기법 및 난류 모델을 DCA(doble circular arc) 아음속 압축기 익렬에 적용하여 실험 결과와 비교 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.550-552
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• 2002

표준 비디오 압축 기법은 프레임 간의 시간적, 공간적 중복성을 이용하여 데이터를 압축한다. 압축된 프레임이 인터넷을 통하여 전송되는 중에 네트워크의 상태에 따라 패킷의 손실이 발생할 수 있다. 이러한 오류가 발생하면 손실된 블록을 포함하는 프레임의 화질 뿐 아니라, 이 프레임을 참조하여 압축된 이후의 프레임에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송오류가 발생한 경우, 디코더에서의 오류전파를 최소화하기 위해 보조 모션벡터를 이용한 압축 기법을 제안한다. 즉, 여러 개의 후보 프레임 중 현재 압축하려는 매크로블록과 가장 가까운 값을 가진 두 개의 매크로 블록을 선택하여 그 위치를 기본 모션벡터와 보조 모션벡터로 지정한다. 이때, 두 모션벡터는 서로 다른 프레임에 속한다. 디코더에서 압축해제를 위해 참조하는 기본 모션벡터의 프레임이 손실된 경우, 보조모션 벡터를 이용하여 원래의 화질에 가깝게 디코딩 할 수 있다. 이 기법은 오류제어를 위한 피드백 채널이 필요하지 않으며, 네트워크상의 전송오류 발생시 표준 H.263 압축보다 높은 성능을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.3
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• pp.157-162
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• 2004

This paper suggests the CAMD(Compression Algorithm for in-Memory Data) algorithm that is not moved the pages into the swap space by assigning the compressed cache area in the main memory. The CAMD algorithm that supports the virtual memory system takes high memory usability and performance benefit by reducing the page fault. The memory data is not general data. It is extraordinary data format. In general it consists of specific form of data. Therefore. the CAMD algorithm can compress this data efficiently.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.108-111
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• 2010

본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2001-2004
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• 2008

모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.85-93
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• 2007

This paper describes a compression scheme for volumetric video data(3D space X 1D time) there each frame of the volume is decompressed and rendered in real-time. Since even one frame size of volume is very large, runtime decompression can be a bottleneck for real-time playback of time-varying volume data. To increase the run-time decompression speed and compression ratio, we decompose the volume into small blocks and only update significantly changing blocks. The results show that our compression scheme compromises decompression speed and image quality well enough for interactive time-varying visualization.