데이터의 급속한 증가와 함께 저장 공간 절약과 데이터 전송의 효율성이 중요한 문제로 대두되면서, 데이터 압축기술의 효율성 연구가 중요해졌다. 무손실 알고리즘은 원본 데이터를 정확히 복원할 수 있지만, 압축 비율이 제한적이며, 손실 알고리즘은 높은 압축률을 제공하지만 데이터의 일부 손실을 수반한다. 이에 딥러닝 기반 압축 알고리즘, 특히 오토인코더 모델이 데이터 압축 분야에서 활발한 연구가 진행됐다. 본 연구에서는 오토인코더를 활용한 새로운 부채널 분석 데이터 압축기를 제안한다. 제안하는 부채널 데이터 대상 압축기는 부채널데이터 특성을 잘 유지할 뿐만 아니라, 기존의 널리 사용되는 Delfate 압축방식 대비 높은 압축률을 보인다. 로컬 연결 레이어를 사용한 인코더는 부채널 데이터의 시점별 특성을 효과적으로 보존하고, 디코더는 멀티 레이어 퍼셉트론을 사용하여 빠른 압축해제 시간을 유지한다. 상관 전력 분석을 통해 제안된 압축기가 부채널 데이터의 특성을 손실 없이 데이터 압축이 가능을 증명하였다.
사물인터넷 (IoT)은 데이터의 양을 상당히 증가시킨다. 데이터베이스 압축은 저장 시스템 비용과 I/O 대역폭을 절약할 수 있기 때문에 빅데이터에 있어서 중요하다. 그러나 데이터베이스 압축은 압축된 페이지에 대한 업데이트로 인해 OLTP와 같은 쓰기 집중적인 워크로드에 대해 낮은 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 압축의 성능 향상을 위한 실용적 가이드라인을 제시한다. 특히, 압축 페이지 크기에 의한 계산으로부터 예상되는 공간 절약과 거의 같은 공간 절약을 보이는 테이블들만을 압축하는 SELECTIVE 전략을 제시한다. TPC-C 벤치마크와 MySQL을 이용한 실험을 통해 SELECTIVE 전략이 압축하지 않는 방법에 비해 1.1배 높은 성능을 보이면서 17.3%의 공간을 절약한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 SoC 테스트를 위한 새로운 테스트 데이터 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 테스트 데이터 압축을 위해 압축율과 하드웨어 오버헤드를 고려하여 최대 효율을 가지도록 하는데 기초하고 있다. 압축율을 높이기 위해서 본 논문에서는 IR 기법과 MSCIR 압축 코드를 사용하며, 뿐만아니라 이를 위한 사전 작업인 새로운 맵핑 기법 및 테스트 패턴순서 재조합 방법을 제안한다. 기존의 연구와는 달리 CSR 구조를 사용하지 않고 원래의 테스트 데이터를 사용하여 압축하는 방법을 사용한다. 이렇게 함으로써 제안하는 압축 방법은 기존의 연구에 비해 훨씬 높은 압축율을 가지며 낮은 하드웨어 오버헤드의 디컴프레션 구조를 가진다. ISCAS '89 벤치 회로에 대한 기존의 연구와의 비교로서 그 결과를 알 수 있다.
본 논문에서는 3 차원 메쉬의 기하데이타 압축을 위한 새로운 알고리즘을 소개하고자 한다. 광역좌표계에 의거한 기하데이타 압축방법은 구현이 쉽고 단순하게 양자화가 결정되지만 압축효율은 지역 화표계를 이용한 방법보다 떨어지는 단점이 있다. 반면에 지역좌표계에 기초한 방법은 광역좌표계 방법보다 압축효율은 우수하나 양자화가 사용자의 시행착오에 전적으로 의존하므로, 비체계적이고 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역좌표계영역에 적용형 세분화를 도입하여 체계적인 양자화가 가능하도록 하였다. 또한 문맥 모델링기법을 적용하여 연결데이타 압축효율도 더욱 향상시켰다. 결과적으로, 본 논문의 새로운 압축 알고리즘은 압축 효율성을 유지하면서, 동시에 체계적이고 직관적인 방법으로 왜곡율과압축률간의 균형을 제어할 수 있도록 하여 알고리즘의 신뢰성을 높였다.
컴퓨터의 발달과 네트워크 환경의 개선으로 많은 병원에서는 의료영상을 처리하여 저장하고 전송하는 시스템인 의료영상 저장전송시스템(PACS)을 도입·확대 보급하고 있다. PACS의 도입으로 대용량의 의료 영상을 저장하고 전송하는 문제가 대두되어, 그 해결 방안으로 디지털 영상처리에 사용되고 있는 다양한 영상처리 기법과 압축방법들이 의료영상에 적용되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 다양한 압축방법들을 적용하여 무손실 압축방법으로는 RLC, 손실 압축으로는 DCT를 이용한 JPEG를 DICOM 표준에서 지원하는 방식으로 구현하였다. 또한 현재 영상압축 및 영상처리에 이용되고 있는 Wavelet 변환 방식을 도입하여 의료 영상을 압축하였으며, 의료영상에 적용된 압축방법들의 압축율을 비교·분석하였다.
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.
단섬유강화 고분자 복합재료의 고온압축 프레스 성형 시 유리섬유의 유동을 지배하는 인자인 유리섬유와 모재의 유동성에 관하여 연구하기 위하여 ?h트 스트랜드의 교차각도를 $30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ}$로 배향하여 모재와 적층시킨 다음 열압축프레스를 사용하여 1차로 시트를 제작하고, 이 제작된 시트를 가열로로 가열하여 열압축프레스로 2차 고온압축 프레스 성형한다. 여기서, 압축속도와 압축비를 변화시켰을 때 발생되는 유리섬유의 배향에 관한 실험결과를 고찰한다.
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
공기 압축기는 건설 및 토목공사 현장 등의 산업현장을 비롯하여 각종 공장에서 광범위하게 사용되고 있다. 공기 압축기에 공급하는 동력은 전기를 사용한 모터와 연료를 사용한 엔진으로 구분할 수 있으며 전기가 공급되지 않는 사용현장에서는 엔진 구동형 공기 압축기가 선택될 수 밖에 없다. 엔진 구동형 공기 압축기는 발생소음도가 모터 구동형보다 훨씬 높음으로 인하여 주변환경에의 소음으로 인한 피해를 줄이기 위하여 방음형의 개발이 절실하게 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 비방음형 공기 압축기에 대하여 방음형을 개발하여 시제품을 제작하고 평가하는데 그 목적이 있다.
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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