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.
연속된 데이터를 위한 새로운 롬 압축 방식이 제한 되었다. 이 롬 압축 방식은 새롭게 제안된 두 롬 압축 알고리즘들을 기반으로 한다. 하나는 영역 선택 롬 압축 알고리즘이다. 이 방식은 크기와 주소로 여러 영역들로 나눈 후 데이터를 포함하는 영역들만을 선택적으로 저장하는 방식이다. 다른 하나는 양자화 롬과 오차 롬 압축 알고리즘이다. 이 방식은 양자화된 데이터와 양자화에 의한 오차를 나누어 저장하는 방식이다. 이 두 알고리즘을 사용하면 다양한 연속된 데이터들에 대하여 40∼60%의 롬 크기의 감소를 얻을 수 있다.
영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.
실제 데이터들은 압축이 필요할 정도로 큰 경우가 종종 있다. 일반적인 구조론적 데이터 압축 방법은 테이블을 긴 바이트 스트링으로 취급하여 바이트 레벨에서 압축을 시도한다. 이런 경우에 보통 압축의 효율과 검색의 용이성(특정 레코드의 애프리뷰트 값을 찾아내기 위해 압축을 풀어야 하는 부분의 크기)사이에 교환관계가 발생한다. 이런 점에서 검색을 위해 압축을 풀 필요가 없는 의미론적 압축 방법이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 기존의 파시클(fascicle) 알고리즘을 개선하는 새로운 의미론적 알고리즘을 제시하고 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증한다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
본 논문은 Context Tree Weighting (CTW) 를 이용하여 Adaptive Multi-Rate (AMR) 데이터의 압축 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. AMR은 IMT-2000에서 채택된 음성부호화 표준안으로써, 무선채널의 환경변화에 대처할 수 있도록 4.75 kbit/s 에서 12.2 kbit/s 까지 8가지의 전송률을 지원한다. CTW는 산술부호화기의 일종으로, 가변 차수 마르코프 모델을 사용하는 압축기이다. 우리는 CTW가 비트단위로 수행한다는 점을 고려하여 AMR 데이터를 변환한 후 CTW로 압축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 ZIP을 포함한 기존 압축방식과 제안된 알고리즘의 압축률을 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, AMR 데이터의 평균 추가 압축률이 ZIP의 경우 약 3.21%, 제안된 알고리즘의 경우 약 9.10%로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 AMR 데이터의 압축 성능을 약 5.89% 개선하였다.
본고에서는 압축센싱(Compressed sensing) 기술의 개념과 동작원리를 소개하고 최근 제안된 Message Passing 기반의 복호암고리즘에 대하여 알아본다. Message Passing 기반의 복호알고리즘은 기존 최적화기반의 복호알고리즘보다 낮은 복잡도로 동작하면서도 뛰어난 성능을 갖는 것으로 알려져 있다. 또한, 신호처리 및 정보이론 분야에서 활발히 연구되고 있는 압축센싱 기술의 차세대 이동통신 시스템 응용의 가능성을 검토하고 최근 통신시스템을 위하여 제안된 압축센싱 기반의 알고리즘을 추가로 검토한다.
수많은 방식의 ECG 압축 코딩 알고리즘이 개발되어왔고 현재도 개발 중이지만 각자의 알고리즘의 성능에 유리한 특정 데이터만을 분석하고 압축율이 다름으로 인해 다른 알고리즘과의 성능 비교를 객관화하고 있지 못하였다. 본 연구에서는 기존의 MIT-BIH에서 제공하는 ECG 신호와 달리 시뮬레이션된 ECG 신호를 기반으로 각각의 알고리즘에 대한 성능비교를 하여 ECG신호의 특성에 따른 코딩 알고리즘의 압축율 및 평균 오차 에러의 정도를 분석비교하였다. 비교 대상 알고리즘으로는 상용화되어 널리 사용되는 Delta 코팅 방식의 문턱치를 갖는 Discrete Pulse Code Modulation과 Discrete Cosine Transform, Lifting Wavelet Transform과 Wavelet 기반 Linear Prediction 4가지 알고리즘을 대상으로 분석하였다. Compression Ratio (CR)을 2,4로 고정하고 Percentage of Root-mean-square difference (PDR)를 분석 한 결과, EMG 잡음의 진폭변 화에는 0.1mV이하의 경우 OCT, Wavelet Lifiting Transform이 낮은 PDR을 보였고, 01.mV이상의 경우 Wavelet based Linear Prediction (WLP)이 낮은 PDR을 보였다. Heart Rate의 간격에 변화를 주어 불규칙성이 있는 경우 WLP가 가장 안좋은 PDR 결과를 보였으며, DCT가 가장 낮고 안정된 PDR 결과를 보였다. DPCM은 노이즈와 진폭간격의 변화에 상관없이 압축율에 의해 크게 PDR 성능 결과가 변화함을 나타내었다.
본 논문에서는 얼굴영상 압축을 위한 알고리즘으로 삼각특징 추출과 GHA를 이용한 압축 알고리즘을 제안한다. 특징추출에서 입력영상을 8개의 삼각형으로 분할한 다음 데이터의 취득순서를 설정하여 영상을 분할하면서도 위치정보를 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 압축을 위해 GHA를 도입함으로써 복원 시 생기는 블록화 현상을 대폭 개선하였으며 얼굴의 윤곽과 이목구비 등 얼굴의 전체적인 형태를 압축 알고리즘에 반영할 수 있었다. 기존의 블록기반 K-means 알고리즘과 얼굴영상을 분할하지 않고 전체를 입력으로 사용하는 알고리즘과의 비교실험결과 제안된 방법의 성능이 가장 우수함을 볼 수 있었다.
JPEG은 가장 널리 사용되는 표준 이미지 압축기술이다. 본 논문에서는 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 배열은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역 이산여현변환 (IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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