영상은 그래픽, 교육,의료 분야의 멀티미디어 정보에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 지문 영상은 정보화 시대에 매우 중요한 정보로서 보안이나 인증 시스템에 널리 쓰이고 있다. 그러나 기존의 시스템에서는 지문 영상의 데이터 양이 많아 지문의 특징 정보만 일부 추출하여 저장하는 방식을 취하고 있어 지문이나 검색 등의 다양한 응용에 제약을 주고 있다. 정지 영상 압축 표준으로는 JPEG이 있지만, 20:1이상의 고압축에서는 많은 부호화 결점들 때문에 그러한 시스템에서의 실제적인 사용은 매우 어렵다. 따라서 고압축을 수행하면서 선명한 화질을 제공하는 지문 영상 압축 코덱 개발이 매우 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞게, 최근 새로운 영상 압축 기법으로 등장한 WSQ를 근간으로 하는 FBI 지문 영상 압축 표준을 EK르는 영상 압축 코덱을 개발하였으며, Windows95 환경하에서 동작하는 소프트웨어를 개발하여 실제로 지문 영상을 압축하는데 사용할 수 있도록 하였다. 또한 원래의 FBI 코덱과의 호환성을 유지하면서 코덱의 성능을 향상시키는 기법을 적용하여 원래의 FBI 코덱 보다 성능이 나아진 코덱을 개발하였다. 개발된 지문 영상 압축 코덱은 전자 주민 카드 및 각종 인증 시스템용 코덱으로 활용 가능하다.
본 논문은 LZSS 압축 알고리즘을 변형하여 임베디드 리눅스 운영체제 파일 시스템으로 사용할 수 있도록 설계한다. 본 논문에서는 PDA 임베디드 리눅스 파일 시스템에 변형된 LZSS 압축 알고리즘을 적용하여 저장 공간의 효율적인 관리를 할수 있도록 하였다. 임베디드 리눅스 기반의 PDA 시스템에 대한 압축 파일 시스템 설계는 메모리 사용을 극대화시킬 수 있다. 이와같이 임베디드 시스템에 압축 파일 시스템을 제공함으로써 임베디드 시스템의 한계였던 소량의 저장 공간 문제를 해결하도록 해준다. 본 논문에서 제안하는 압축 파일 시스템을 사용할 경우 저장 공간을 늘리지 않고 저장 공간을 늘리는 효과를 낼 수 있도록 해준다.
주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{+}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB+-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.
최근 스마트시티, 자율 주행 자동차 등 기계에 의해 소비되는 영상 데이터의 양이 증가함에 따라 기계의 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 압축기술이 필요하게 되었다. 그런데, 전통적 방식의 영상 코덱은 사람의 인지 화질 특성을 고려해 개발된 기술이기 때문에 기계의 임무 수행에 필수적인 정보 외에도 불필요한 정보가 존재한다. 따라서 사람이 아닌 기계의 임무 수행에 대해 효율적으로 영상을 압축하기 위한 비디오 코덱 기술이 필요하다. 이와 관련하여, 최근 MPEG에서 Video Coding for Machines라는 영상 압축기술에 대한 표준화가 논의되고 있다. 본 논문에서는 기계를 위한 영상 압축기술의 연구배경과 연구를 통해 전통적인 영상 압축 코덱 방식과 neural network 기반 압축 코덱 방식에 대해 각각의 방식이 머신비전 임무를 수행한 정확도를 기준으로 영상 압축성능을 비교해 효율적인 압축 코덱 방식에 대해 분석한다.
프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.
최근 홀로그램(Hologram)을 광학현미경(light microscopy)에 적용하여 시료의 두께를 측정하는 방식의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 빛의 간섭패턴(Interference pattern)을 사용하여 시료의 두께를 측정할 수 있는 이유는 시료의 두께에 따라 빛의 위상(phase)이 달라지기 때문이다. 빛의 간섭패턴을 저장하는 홀로그램에서 위상만을 분리한 후 위상을 unwrapping 하면 물체의 두께를 측정할 수 있다. JPEG은 기존의 연구방식인 시료를 통과한 홀로그램 이미지를 직접 압축하는 object 압축방식을 사용한다. 하지만 본 논문에서는 object 압축방식과 달리 홀로그램 이미지를 직접 압축하지 않고 홀로그램 이미지에서 시료의 위상(phase)만을 분리하여 위상 도메인에서 압축하는 방식을 취하였다. 이를 통해 object 압축방식에 비해 위상 도메인 압축방식에서 모든 데이터셋에 대하여 평균적으로 0.0003~0.0142 radian의 성능향상을 이룰 수 있었다.
기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.
일축압축강도는 깎기비탈면이나 지하구조물 등의 설계 및 시공에서 중요하게 취급되는 인자로 인식되고 있으나 실무에서는 일축압축강도를 시험하기 위해 많은 시간과 비용이 소요되는 것이 현실이다. 따라서 일축압축강도에 비해 상대적으로 시험방법이 간단하며 시료성형 시간 및 비용이 적게 소요되는 점재하강도 시험결과를 바탕으로 통계적인 방법의 하나인 선형회귀분석법을 이용하여 일축압축강도를 산정 할 수 있는 모델을 제안하였다. 이를 위해 통계 프로그램의 상관분석을 통해 일축압축강도와 밀접한 인자를 선별하고 이렇게 선별된 인자들과 일축압축강도의 상관관계를 선형회귀분석으로 공식화하였다. 추가로 모델과 실제 일축압축강도시험으로 구한 결과값을 비교 분석함으로써 제안된 모델의 적합성을 검증하였다. 점재하강도 시험시 얻어지는 인자들과 일축압축강도의 상관관계를 분석한 결과 일축압축강도에 가장 크게 영향을 미치는 인자는 점재하강도 및 시료의 형상인 것으로 나타났으며 모델에 의해 산정된 일축압축강도는 일축압축강도시험으로 구한 일축압축강도와 거의 유사한 결과를 보여 주었다. 따라서 본 연구에서 개발된 일축압축강도 산정모델은 연구지역과 같은 화강암질 암반 조건에서 일축압축강도의 산정을 위한 예측모델로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.
일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
대부분의 휴대기기는 보조 기억장치로 NAND flash 메모리를 사용하고 있다. 또한, firmware의 크기를 줄이고 NAND flash로부터 주기억장치로 로딩하는 시간을 줄이기 위해서 압축된 코드를 NAND flash에 저장한다. 특히, 압축된 코드는 매우 빠르게 해제가 되어야 demand paging 이 적용 가능하게 된다. 본 논문에서는 이를 위하여 새로운 사전식 압축 알고리즘을 제안한다. 이 압축방식은 기존의 LZ형식과는 다르게 현재 압축하고자 하는 명령어(instruction)가 참조된 명령어와 같지 않을 경우, 프로그램 코드의 명령어의 특성을 이용하여 두 명령어의 배타 논리합(exclusive or) 값을 저장하는 방식이다. 또한, 압축 해제 속도를 빠르게 하기 위해서, 비트 단위의 연산을 최소화한 압축형식을 제공한다. 실험결과 zlib과 비교해서 최대 5배의 압축해제 속도와 4%의 압축률 향상이 있었으며, 이와 같이 매우 빠른 압축해제 속도에 따라 부팅 (booting) 시간이 10~20% 단축되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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