JPEG은 가장 널리 사용되는 이미지 압축 표준 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산코사인변환은 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 행렬은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역이산코사인변환(IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다. 본 연구에서는 이산코사인변환 기법을 이용해 이미지 압축/복원 및 재구성하는 것에 목적을 두고 있다.
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.
BTC 압축은 간단하고 효율적인 압축 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는, 컬러 이미지 압축을 위한 RMC-BTC 알고리즘(RMC : reduction method chrominace data)을 제안한다. RMC-BTC coding은 chrominace data를 축소시키기 위해서, 각 BTC 블록에서, chrominace data를 평균으로 표현하는 방법과, luminance 데이터 의 bit-map을 chrominace 데이터의 bit-map으로 활용하여 chrominace 데이터를 표현하는 방법을 사용하였다. 시뮬레에션 결과는 기존의 BTC 알고리즘의 PSNR과 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.
전 세계적으로 PQC migration 을 위한 암호 표준화, 로드맵 발표 등 많은 관심이 집중되고 있다. 그 중, 인터넷 환경에 필수적으로 사용되는 TLS 는 PQC 전환이 필수적이다. 하지만 NIST 표준으로 선정된 PQC 서명 알고리즘들은 기존 서명 알고리즘에 비해 공개키와 서명의 크기가 크다. 따라서 TLS 통신에 필요한 인증서를 PQC 서명알고리즘을 통해 생성하게 되면 통신 오버헤드가 급증하는 문제가 있다. 이에, 본 논문에서는 TLS 에 사용되는 인증서에 RFP8879 에 정의된 3 가지 압축알고리즘(Zlib, Z-standard, Brotli)과, CBOR 인코딩 기법을 사용하여 인증서 압축성능을 비교해본다.
본 논문에서는 시차보상 방법에 의해 추출된 오차 영상을 대역간 및 대역내의 상관관계를 고려한 웨이브릿 변환을 이용함으로써 압축 부호화 하는 새로운 스테레오 영상압축 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 영상 압축 부호화 방식은 기존의 압축 알고리즘인 EPIC, EPWIC, JPEG등과 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 비교분석을 통해 모두 향상된 영상 압축률을 나타냈으며, PSNR경우도 EPWIC에 비해 3.5dB 향상된 30.5dB로 나타났다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 압축 전송된 영상으로부터 충분한 입체감을 갖는 스테레오 영상을 재현할 수 있었다.
본 논문에서는 압축 효율을 최적화 하는 웨이브렛 필터의 설계 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정 양자화기를 이용하는 영상 부호화 응용에서 압축 방법에 상관없이 웨이브렛 변환 영역에서 각 대역의 에너지를 가장 불균등하게 압축하는 필터를 설계함으로써 전체적인 부호화 효율을 높일 수 있도록 하였다. 직교와 쌍직교 필터에서의 목적함수는 웨이브렛 변환 계층에 맞도록 확장시켜 각 계층별로 최적 필터 계수를 얻었으며 최적화 과정의 제한조건을 완화하여 압축이득을 최대화시킬 수 있도록 하였다. 제안한 방법으로 설계한 필터는 실험 결과 기존의 필터와 비교하여 에너지 압축이득이 향상되었음을 알 수 있었다.
본 연구는 3차원 삼각 메쉬의 기하 데이터 압축을 위해 지역 좌표계를 이용한 알고리즘을 소개한다. 기존의 지역 좌표계를 이용한 기하 데이터 처리 방식은 전역 좌표계를 이용한 방식에 비해 높은 압축률을 보여준다. 하지만, 각 메쉬에 적합한 지역 좌표계 3개의 축에 대한 양자화 수(quantization number)를 결정하는 어려움 때문에 실용성 측면에서 문제가 있다. 본 연구에서 새로 제안하는 지역 좌표계를 이용한 방법은 지역 좌표계 안에서 점의 위치를 기술할 때에 오직 분할 깊이(subdivision level)만을 필요로 한다. 분할 깊이 값을 크게 할수록 점의 위치를 정확하게 기술할 수 있다. 본 연구는 보다 정밀한 점 위치의 기술을 위해 $16(2{\times}2{\times}2{\times}4)$개의 subcell을 갖는 균일하지 않은 분할을 가지고 실험을 하였다. 본 연구의 새로운 압축/압축해제기는 기존 기하 데이터 압축과 비슷한 효율성을 유지하면서 실용성 면에서 중요한 압축률과 왜곡간의 제어를 직관적이고 단순하게 할 수 있도록 한다.
프랙탈 영상압축은 블록단위의 비교방식을 사용함으로써 기존의 압축 방법에 비해 획기적으로 증대된 압축율을 보인다. 소프트웨어에 의한 실시간대 재생이 가능함에도 불구하고 프랙탈 영상압축의 실용화에 관건이 되는 것은 압축에 소요되는 시간이다. 본 논문에서는, i)영상내부의 차원정보 추출 및 군집화에 의해 유사블럭 탐색 횟수를 줄임으로써 압축에 소요되는 시간을 최소화시키는 알고리즘과 ii)영상내부의 휘도 및 명암대비 정보를 사용하여 재생영상의 화질을 증가시키는 알고리즘을 제안하고 검증함으로써, 고속이면서도 상대적으로 고화질을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
본 연구에서는 구조적 표현의 화상 처리 알고리즘인 BF(Breadth First) 선형 4진 트리 알고리즘(BFQT 알고리즘)의 압축, 재생부를 하드웨어화 하여 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)을 설계한다. ASIC과 IBM PC와의 인터페이스를 명시하며, 새로운 하드웨어 알고리즘을 도입하여 ASIC의 세부구조를 설계한다. 소프트웨어로 수행할 때 보다 제안된 ASIC으로 수행할 때가 압축은 약 21배, 재생은 약 4배 빨라지는 것으로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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