스크류 냉동기의 특징은 CFC계 냉매를 사용하지 않고도 -60.deg. C까지 무난하게 온도를 내릴 수 있어 대체 물질의 사용기술이 취약한 국내사정에 빛추어 볼 때 상당한 시간을 벌 수가 있다. 또한 다른 방식의 압축기에 비해 고효율 운전을 할 수가 있다. 스크류냉동기에서 핵심 부품인 스크류 압축기는 1878년 독일의 Krigar에 의해 원리가 정립되었고, 1934년 스웨덴의 A. Lysholam에 의해 공기 압축기로써 상품화가 되었다. 가까운 일본에서는 1955년 스웨덴의 SRM 사로부터 기술을 도입하여 상품화를 시작하였다. 국내는 1970년대부터 스크류 압축기를 외국으 로부터 수입하고 기타 부속품은 국내에서 제작하는 정도로 성장하고 있다가, 1968년에 K사에서 스웨덴의 SRM사로부터 기술을 도입하여 1단 압축 스크류 냉매압축기를 제작하기 시작하였고, 1991년부터 국내 기술로 2단 압축 반밀폐형 냉매 압축기의 연구 개발에 들어가 92년 말부터 상 품화를 성공시켰다. 이 글에서는 스크류 냉동기의 특징과 구성을 소개하고 특히 스크류 압축기의 원리 및 기술현황에 관하여 언급하고자 한다.
$\cdot$ 영상 압축은 영상의 통계학적 분포, 반복성을 이용하여 빈도가 높은 데이터는 적은 수의 bits를, 빈도가 낮은 데이터에는 보다 많은 수의 bits를 할당하여 전체 영상을 나타내는 bits 수를 줄이는 것임. $\cdot$ 영상 압축은 크게 Lossy Coding, Lossless Coding으로 나뉘며, Lossy coding은 DCT, 양자화기, VLC Codes를 쓰며 압축 율은 높으나 원래의 영상을 정확히 복원하지 못함. $\cdot$ 영상 압축에 대한 국제 규격 협회는 JPEG, MPEG I, MPEG II, MPEG IV, H.261, H.263 등이 있으나 본 seminar에서는 JPEG 규격만 논함. $\cdot$ 의학 영상은 Resolution이 크고 study 단위로 관리되기 때문에 영상 데이터량이 많으나 진단의 목적으로 쓰이기 때문에 주로 lossless 압축을 쓰게 되나 압축율이 낮음.(3:1 이하). 최근에는 Fractal, Wavelet Coding을 통한 압축율을 증가 시키는 Image Compression Algorithms이 활용됨. $\cdot$ MPEG은 동영상의 압축 표준안이며, 동영상은 한frame 당 25개 이상의 정지 화상으로 이루어지기 때문에 JPEG 규격에서 사용되었던 기법이 그대로 활용되며 영상과 영상간, 또는 frame과 frame 간의 여상의 변화, 움직임을 Vector로 coding하는 interframe Coding 기법을 활용하나 설명하기에는 광범위한 topic이므로 본 seminar에서는 생략함.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.
MPEG-VCM(Video Coding for Machine)은 입력된 이미지/비디오의 특징(feature)를 압축하는 Track 1 과 입력 이미지/비디오를 직접 압축하는 Track 2 로 나뉘어 표준화가 진행 중이다. 본 논문은 Track 1 의 비전임무 네트워크로 사용하는 Detectron2 의 FPN(Feature Pyramid Network)에서 추출한 멀티-스케일 특징을 효율적으로 압축하는 MSFC 기반의 압축 모델의 개선 기법을 제시한다. 제안기법은 해상도를 줄여서 단일-스케일 압축맵을 압축하는 기존의 압축 모델에서 저해상도 특징맵을 고해상도 특징맵에 바텀-업(Bottom-Up) 구조로 합성하여 단일-스케일 특징맵을 구성하는 바텀-업 MSFF 를 가지는 압축 모델을 제시한다. 제안방법은 기존의 모델 보다 BPP-mAP 성능에서 1 ~ 2.7%의 개선된 BD-rate 성능을 보이며 VCM 의 이미지 앵커(image anchor) 대비 최대 -85.94%의 BD-rate 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 동적 포인트 클라우드 압축 표준인 V-PCC 을 기반으로 고밀도 동적 메쉬 데이터를 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정점마다 색상 값을 갖는 고밀도 동적 메쉬 데이터 압축 구조로 정점마다 갖는 위치 정보와 색상정보는 V-PCC 를 통해 압축을 수행하고 정점들의 연결정보는 TFAN 기술을 통해 압축을 수행한다. 이때 V-PCC 를 통해 복원된 정점의 순서와 TFAN 을 통해 복원된 연결정보의 정점 인덱스 정보는 복원 후 변경되어 둘 사이를 매핑 해주기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부호화기에서 3D morton 코드 기반으로 원본 정점과 V-PCC 를 통해 복원된 정점을 효과적으로 매핑하는 방법을 제안한다. 제안하는 메쉬 압축 방법은 기존 MPEG-4 의정적 메쉬 데이터 압축 표준인 SC3DMC 와의 비교를 통해 V-PCC 기반 동적 메쉬 데이터 압축의 효율성을 보인다.
본 논문은 Detectron2 [1]에서 지원하는 객체 검출 임무 수행 네트워크의 과정 중에서 추출한 피쳐 맵을 신경망 기반으로 압축하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 신경 망 기반 영상 압축을 지원하는 공개 소프트웨어인 CompressAI [2] 모델 중 하나인 bmshj2018-hyperprior 의 압축 네트워크를 활용하여 임무 수행 네트워크의 과정 중 스탬 레이어(stem layer)에서 추출된 피쳐 맵을 압축하도록 학습시켰다. 또한, 압축 네트워크의 입력 피쳐 맵의 너비와 높이 크기가 64 의 배수가 되도록 객체 검출 네트워크의 입력 영상 보간 값을 조정하는 방법도 제안한다. 제안하는 신경망 기반 피쳐 맵 압축 방법은 피쳐 맵을 최근 표준이 완료된 차세대 압축 표준 방법인 VVC(Versatile Video Coding, [3])로 압축한 결과에 비해 큰 성능 향상을 보이고, VCM 앵커와 유사한 성능을 보인다.
가스터빈엔진에서 압축기가 사용하는 에너지는 터빈에서 생성하는 에너지의 30-50%까지도 이르기 때문에 압축기의 일을 줄이는 연구는 가스터빈의 효율을 증가시키는 문제와 연관된 중요한 연구주제이다. 압축기의 일을 줄이는 한 가지 방법으로 압축기의 입구에 물입자를 분사하는 방법이 제안되었는데, 이 방법은 물입자가 증발하면서 압축기 출구의 온도를 낮추어서 결과적으로 압축과정에 소요되는 에너지를 줄일 수 있는 방법이다. 이전까지의 연구는 열역학적 해석에 집중하여 온도 및 일의 감소를 해석하거나, 실험에 근거하여 가스터빈의 성능변화에 집중되었다. 본 논문에서는 물분사의 영향을 마이크로 터빈용 원심 압축기에 적용하여 열역학적 해석 뿐 아니라 공력학적 해석을 수행하였다. 물을 분사할 경우 공기압축과정보다 임펠러 출구 유동각이 줄어들었으며, 증발율이 높을수록 유동각 감소가 증가하였고, 압력비가 낮을수록 유동각 감소가 증가하였다.
많은 의료영상 시스템에서 의료 볼륨 데이터는 압축된 형태로 저장되어 있으며, 압축된 데이터는 가시화 이전에 압축 복원을 수행해야 한다. 압축 복원은 상당한 시간이 소모되기 때문에 본 연구는 삼차원 의료영상의 고속 복원 방식을 제안한다. 제안 방법은 의료영상의 특수성에 대한 사용자 요구를 감안하여, 손실과 무손실 압축을 모두 제공하며 점진적 개선(progressive refinement) 복원 속성을 갖는다. 그리고 그래픽스처리장치(GPU)를 이용한 병렬화를 수행하여 매우 짧은 시간 내에 압축 복원이 수행된다. 마지막으로 압축 복원과 볼륨 가시화를 연계하여 선택적 압축 복원 방법이 가능하며, 이를 통하여 볼륨 압축 복원의 추가적 성능 향상을 얻었다.
본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 7 kHz 대역폭을 가지는 새로운 16 kbps 광대역 음성 압축기를 제안한다. 제안하는 압축기는 QMF (Quadrature Mirror Filter)를 사용하여 입력 신호를 하위 밴드와 상위 밴드로 분리하고, 하위 밴드는 AMR (Adaptive Multi Rate)음성 압축기를 이용하여 압축하고 상위밴드는 G.722.1 광대역 음성 압축기를 기반으로 새로운 압축기를 개발하여 압축한다. 특히 입력신호의 성질에 따라 상위 밴드와 하위 밴드에 할당되는 비트수를 다르게 함으로써 고정적으로 비트를 할당하는 음성 압축기보다 향상된 압축 성능을 제공하고, 웨이블릿 변환을 이용하여 상위 밴드 신호의 압축 성능을 향상시켰다. 주관적 방법으로 제안된 음성 압축기의 성능을 측정하였으며, 다양한 입력신호에 대하여 제안한 16 kbps음성 압축기가 G.722 48 kbps SB-ADPCH보다 우수한 성능을 가지는 것을 할인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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