전송선로와 저장공간의 제약을 극복할 수 있는 영상압축기술이 발달함에 따라 인터넷과 멀티미디어 통신이 비약적으로 발전할 수 있었으며, 앞으로도 보다 높은 효율의 압축기술이 요구되고 있다. 현재 영상압축표준은 대부분 블록 DCT(Discrete Cosine Transform)를 기반으로 하고 있지만, 압축 이전에 영상을 블록으로 나누어 처리하게 되므로 블록효과가 발생하게 된다 본 논문에서는 이러한 블록효과를 제거하기 위해 확산을 이용한 방법을 제시한다. 확산의 정도를 자유로이 조절할 수 있는 새로운 형태의 이방성 확산 방정식을 제안하여 이를 블록효과를 제거하는데 적용한다. 이는 평탄한 영역에서의 경계에 대해서는 등방성 확산으로, 그렇지 않은 영역에 대해서는 경계에 수직인 방향으로만 확산이 일어나는 이방성 확산으로 자유로이 조절하여 적용할 수 있는 장점이 있다. 이를 이용하여 원 영상정보의 손실을 최소화하기 위해 영역에 따라 확산속도와 방향을 적응적으로 조절할 수 있는 알고리즘을 제안하고 기존의 블록효과 제거 알고리즘과 비교 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
최근 이동통신 기술의 발전과 소형화된 무선 기기의 보급으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 보편화되고 있다. 위치 정보를 이용하기 위해서는 이동하고 있는 위치 정보를 일정한 주기마다 저장해야 하는데, 모바일 환경에서는 저장 공간의 제약 때문에 위치 정보를 짧은 주기로 저장한다면 정보의 정확도를 높일 수 있지만, 저장할 수 있는 정보의 양이 적어 장시간동안 위치 기반 서비스를 이용하는 데 불편함이 있을 수 있다. 이러한 이유 때문에 적은 저장 공간을 활용하면서 정보의 정확도를 높일 수 있는 압축 기법이 필요하다. 연속적인 위치 정보, 즉 좌표로 구성된 위치 정보들의 집합인 내비게이션 데이터를 압축하기에 적절한 공정 데이터 알고리즘들이 있는데, 이 알고리즘을 평가 및 비교 분석할 수 있는 성능 평가 도구인 NDCAAT(Navigation Data Compression Algorithm Assessment Tool)를 설계한다. NDCAAT는 GPS 및 네트워크 장비를 통해 위치 정보를 얻고, 이를 여러 압축 알고리즘을 적용하여 압축 알고리즘의 비교, 분석 및 성능평가를 하는 도구이다.
압축기는 냉동 . 공조 사이클에서 냉매를 압축하여 순환시키는 기능을 한다. 냉동 . 공조 사이클 에서 압축기의 효율 COP는 압축기 모터 입력에 대한 증발기에서의 냉각 능력의 비로서 정의 된다. 따라서 압축기 자체의 특성도 중요하지만 냉매의 열역학적 물성도 중요한 역할을 한다. 압축기의 효율향상문제가 최근에 대두되게 된 것은 첫 째, 몬트리올 협정에 의해 CFC의 사용이 제한되면서 새로 검토하게 된 대체냉매들의 열물성이 CFC보다 불리한 점과 둘째, 에너지 소비를 줄이려는 인식이 환경 측면에서 확산되고 있기 때문이다. 이 글에서는 압축기 효율을 결정하는 주요요소에 대하여 알아보고 최근 국내외에서 이루어지고 있는 효율향상 성과에 대하여 소개하 기로 한다.
사전식 압축 방식이라 불리는 LZ-압축은 빠르고도 좋은 압축률을 가지고 있기 때문에 널리 이용되고 있다. 그래서 LZ-압축 방식을 이미지 압축에 적용하는 시도가 이루어지고 있으나 아직 명확하게 정의가 이루어지지 않거나, 정확한 실험 결과가 제시되지 않은 경우가 많다. 이 논문에서는 기존의 정사각형을 이용한 압축 과정 중 다소 모호했던 파싱 과정을 명확히 하며, 매칭에 사용된 정사각형들이 겹쳐지는 비율에 관한 확률적 분석 및 실험 결과를 제시한다. 또한 Test Image Set에 관한 정확한 압축률을 제시한다. 특히 이 논문은 정사각형들이 겹쳐지는 비율에 관한 최초의 확률적 분석을 제시하고 있다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid-State Disk)는 빠른 속도와 저전력, 휴대성, 내구성 등의 특성을 가져 전통적인 저장 장치인 하드 디스크(HDD:Hard Disk Drive)를 대체할 차세대 저장 장치로 주목받고 있다. 그러나 저장 장치 성능 측정 도구는 기존의 하드 디스크의 특성을 기반으로 한 것들이 대부분으로 이를 통해 SSD의 성능을 측정하기엔 적합하지 않다. 특히 SSD는 하드 디스크에 비해 단위 공간 당비용이 수십 배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리를 위해 컨트롤러(Controller)가 데이터 압축 기법을 사용하기도 하는데 이 압축 기법을 사용하는 컨트롤러에 따라 SSD는 다른 성능을 보인다. 또, 여러 가지 명령들이 한꺼번에 존재할 때 컨트롤러에 따라 이를 적절히 효율적으로 처리해주는 기능을 가지고 있는데 이 역시 SSD의 성능에 차이를 가져온다. 그러나 기존 저장 장치 성능 측정 도구는 압축 기법 유무를 판별할 수 있으면서 여러 명령들이 한꺼번에 존재할 때 SSD 성능의 차이를 파악할 수 있는 통합된 성능 측정 도구는 없다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 따라 SSD의 특성을 측정할 수 있는 도구인 uFlip 성능 측정 도구를 기반으로, 압축 기법의 사용 유무를 판별할 수 있는 기능과 명령 큐 깊이(Command Queue Depth)에 따라 성능의 차이를 판별할 수 있는 기능을 추가하였고, uFlip 기반 수정된 성능 측정 도구로 몇 가지 상용 SSD의 성능을 평가하여 비교함으로써 추가된 기능들의 유무에 따라 SSD별로 다른 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
본 논문은 이 기종간의 표준 압축형식을 변환하는데 있어 실시간 변환이 가능하도록 하며 프레임의 특성을 이용하여 압축률을 좀 더 높여 보는데 그 목적을 두고 있다. 이 기종간의 표준 압축형식 변환으로 MPEG2에서 H.263으로의 변환을 시도하였다. MPEG2에서 H.263으로 변환 시 압축률을 높이기 위한 분석결과 MPEG2 의 P 프레임내 인트라 매크로블록이 H.263 의 P 프레임의 인트라 매크로블록 수보다 많다는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 P 프레임의 압축률을 높이기 위하여 P 프레임내의 인트라 매크로블륵 변환 과정에 움직임 예측과정을 삽입하고 움직임 예측 과정의 복잡도를 줄이기 위하여 Guided 탐색 방법을 사용하여 MPEG2 P 프레임에 생성된 인트라 매크로블록의 개수를 줄일 수 있다는 것을 제안하였다.
영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.
방대한 홀로그램 데이터를 디지털 형식으로 압축하는 것은 중요한 문제이다. 특히, 상용화를 위해 위상 전용 홀로그램의 압축에 관한 연구가 주목된다. 자연 영상에 최적화된 기존 표준 압축 기술은 위상 신호를 압축하는데 적합하지 않으며, 위상 신호에 대해 최적화 가능한 신경망 기반 압축 기술은 좋은 성능을 기대할 수 있으나 고해상도 홀로그램 데이터를 학습하는 데 메모리 문제가 존재한다. 본 논문에서는 메모리 문제를 해결할 수 있는 학습 가능한 신경망 기반의 블록 단위 압축 기술을 위상 전용 홀로그램에 적용해봄으로써 블록 기반이라는 동일 조건 내에서도 제안 방식이 표준 코덱보다 상당한 성능향상을 보일 수 있음을 밝혔다. 신경망 기반의 블록 단위 압축은 기존 코덱과의 호환성을 제공할 수 있으며, 메모리 문제를 해결하는 동시에 위상 전용 홀로그램 압축에 대해 월등히 좋은 성능을 보일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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