• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.1
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• pp.13-28
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• 2023

이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.1
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• pp.35-46
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• 2022

Recently, with the development of network technologies, as IoT and social network service applications have been actively used, a lot of graph stream data is being generated. In this paper, we propose a graph compression scheme that considers the stream graph environment by applying graph mining to the existing compression technique, which has been focused on compression rate and runtime. In this paper, we proposed Incremental frequent pattern based compression technique for graph streams. Since the proposed scheme keeps only the latest reference patterns, it increases the storage utilization and improves the query processing time. In order to show the superiority of the proposed scheme, various performance evaluations are performed in terms of compression rate and processing time compared to the existing method. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.459-462
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• 2013

본 논문은 데이터 압축 효율 향상을 위하여 데이터에 대해서 무조건적인 압축을 시행하는 것이 아니라 SDD 알고리즘을 제시하고 범용데이타에 대한 압축을 수행한다. SDD 알고리즘은 범용 데이터 특성을 우선적으로 분석하여 압축 여부를 판단하게 된다. 이렇게 함으로써 압축 효율이 좋지 않은 경우에 대한 회피를 통해서 불필요한 압축을 하지 않을 수 있도록 한다. 불필요한 연산을 줄임으로써 압축 알고리즘의 성능 향상을 꾀할 수 있다. 특히, 이미 압축 알고리즘이 적용이 된 데이타의 경우에 압축 알고리즘을 재차 적용하더라도 효율적인 압축이 되지 않는 경우가 많다. 이러한 경우에도 불필요한 압축을 하지 않도록 한다. 본 논문에서 제안하는 기능에 대해 실제 구현하고, 구현된 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 본 논문에서 제시한 내용에 대해서 실험한 결과 정상적인 동작이 됨을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.1
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• pp.90-99
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• 2004

With the spread of internet, the digitalization and the knowledge informatization are in progress rapidly. Specially, numerous users make the various works and use the services on the web. For the most part, these works make use of the XML The XML shines the reusing of the documents because it is separated from contents and sues. Also, it can re-define the logic structure of the document for requirement of the developer. However, the XML document’s size is much larger than common text document because it handles the document type and adds numerous tags for representing structure of the document. To utilize the limited storage devices of Palmtop, PDA and so u, it is necessary to compress and handle the documents efficiently. Recently, the compression techniques for efficiently handling and compressing the XML documents are under way to solve this problem. But most of the existing researches don't support the query processing for the compressed XML documents. In this paper, we design and implement the XML compression algorithm that compresses the XML document and Processes the query of compressed XML document faster and more efficiently than previous techniques.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.389-392
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• 2021

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.149-152
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• 1998

정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.121-124
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• 2008

최근에는 인터넷 환경에서 여러 형태의 압축된 파일이 이용되고 있으며 통신량의 감소, 통신시간의 절약 등 많은 장점을 가지고 있다. 그래서 많은 압축 기법 그리고 압축 기법에서 동작하는 영상처리기법들이 개발되어 지고 있다. 정보 은닉에서도 JPEG과 같은 압축파일에서 동작하는 알고리즘이 개발되어 지고 있다. 이와 같은 알고리즘들은 주파수변환이나 양자화의 기본적인 룰을 이해하고 있으며 그들의 프로그램에 그러한 룰들을 적용하여 개발에 이용하고 있다. 하지만 정보은닉 알고리즘에 있어, 많은 경우에 데이터 변경 후에 정보은닉의 영향을 평가하였다. 우리는 이 논문에서 정보은닉 처리과정에서 생겨나는 데이터 변경의 영향을 예측하기 위한 방법을 제안하였다. JPEG과 같은 압축 환경에서 정보 은닉 시 적용 가능한 몇 가지 중요한 사실을 여러 경우의 실험을 통하여 얻어냈다. 이러한 사실들은 현재 존재하는(Matrix Encoding, Modified Matrix Encoding 등을 포함한 F3, F4 and F5 알고리즘 등 [1],[5],[6]) 정보은닉 프로그램의 성능향상, 알고리즘 처리시간의 감소와 같은 긍정적인 효과를 거둘 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.392-397
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• 2000

An Interlaced 2D field images compression technique by Discrete Wavelet Transform is proposed. The result has a good image resolution and compression rate, PSNR, and reduces processing time of compression. PSNR depends on the exponential function corresponding to 2 power N has higher 30% than DCT. And It is easier to process the inter-frame and fast to work a second with each parallel field processing, and more be able to approximate a frame on the field.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.3
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• pp.157-162
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• 2004

This paper suggests the CAMD(Compression Algorithm for in-Memory Data) algorithm that is not moved the pages into the swap space by assigning the compressed cache area in the main memory. The CAMD algorithm that supports the virtual memory system takes high memory usability and performance benefit by reducing the page fault. The memory data is not general data. It is extraordinary data format. In general it consists of specific form of data. Therefore. the CAMD algorithm can compress this data efficiently.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.895-898
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• 2001

네트웍을 통하여 멀티미디어 정보를 전송하는 데는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 압축이란 개념이 등장하였고 여러가지 압축 포맷이 소개되고 있다. 하지만 각 압축포맷들은 서로 호환이 되지 않기 때문에 송신측과 수신측의 보유하고 있는 압축방식이 다른 경우에는 정보를 공유하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 송신측이 수신측의 QoS(Quality of Service) 정보에 맞게 압축 포맷을 변환하여 비트스트림을 전송함으로써 수신측이 보유하여야 하는 압측포맷에 대한 비용을 최소화 하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 본 논문은 이런 압축포맷 변환을 위하여 압축된 MPEG2 파일을 H.263 의 압축된 파일로 변환하고자 하며 그 첫번째 단계로 I 프레임만을 사용하여 프레임 방식으로 압축된 MPEG2 파일을 H.263 으로 변환하였다.