모바일 시스템은 메모리, CPU 등의 자원이 기존 데스크탑 시스템 보다 상대적으로 많이 부족하고 정수형 연산처리만을 사용해야 하는 제약이 있다. 본 논문에서는 모바일 시스템의 특성에 적합한 새로운 모바일 3D 연결데이터 압축 기법을 소개 하고자 한다. 연결 데이터 압축 시 옥트리 구조와 메쉬 삼각화 특성을 활용하여 연결되는 점간의 거리에 기초한 새로운 압축 방법을 개발하였다. 또한, 압축 및 해제 시에 정수형 연산만을 사용하고 동적 메모리 할당을 최소화하였다. 실제 핸드폰에서 실시간 압축 해제된 3D 메쉬 테스트 자료도 소개하여 본 알고리즘의 실용성을 높이고자 한다.
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 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.
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.
차량에 연결된 ECU 개수의 증가는 CAN 버스 점유율을 증가시킬 뿐만 아니라 메시지 전송오류 확률의 증가를 초래한다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지의 길이를 단축시키기 위해서 비트재배열과 Data Length Code (DLC)를 이용한 압축 방법을 제안한다. 실제 차량 주행에서 얻은 데이터로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 54%까지 CAN 데이터가 더 압축됨을 확인하였다.
인터넷을 통한 실시간 멀티미디어 전송시 패킷손실에 따른 재생지연과 서비스 질이 낮아지는 문제가 발생한다. I-frame만을 전송하는 경우 패캣손실에 따른 에러전파를 제거할 수 있지만 네트워크의 대역폭이 작은 경우에는 압축율을 높여 I-frame을 전송하기 때문에 압축과 정에서 데이터의 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 압축된 비디오 데이터를 멀티캐스트와 유니캐스트를 동시에 사용하여 I-frame을 FEC방식으로 전송하는 프로토콜을 제안한다. 기존의 단일 프로토콜을 사용하는 방식과는 달리 유니캐스트기법을 동시에 사용하여 허용범위 내에서 수신자들의 에러제어를 가능하게 한다. 유니캐스트 연결을 선별적으로 흐름제어 하여 추가적인 작업 없이 우선순위별로 QoS를 보장한다.
3차원 Polygonal Mesh는 그래픽스, 에니메이션, 게임에서 3차원 객체에 대한 표현에 사용되고, 이러한 3차원 모델에 대한 IndexedFaceSet 노드에 3차원 정전정보와 연결정보를 압축하는데 MPEG-4 3DMC를 사용한다. 이러한 연결정보는 다각형의 Mesh 형태로 3차원 모델을 구성하는 정보를 갖는데, 이는 Tepological Surgery 라고 하는 방법을 통해서 2차원의 스트립 단위의 데이터로 분해된다. 이러한 3D 데이터는 방송환경과 같은 재전송이 불가능한 네트워크의 환경에서 유무선 네트워크 상에서 채널문제로 인해서 데이터의 손실이 있게 되면, 복호화 된 데이터는 데이터의 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3D 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 되고, 여기서 복호화 된 데이터는 스트립 단위로 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3차원 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 된다. 본 논문은 이러한 3차원 정보의 손상을 효과적으로 복원하기 위한 연구에 관한 것이며, Mesh의 면을 이루는 각 꼭지점의 좌표들의 연결 정보가 손실되지 않는 스트립에서는 약간의 차이는 있을 수 있으나, 완벽한 복원을 하였고, 두 개 이상의 스트립이 붙어서 손상된 경우나, 좌표의 연결 정보가 없는 경우에는 조건에 따라 현저히 좋은 격과를 얻을 수 있었다.
TCP의 성능저하는 버티컬 핸드오버에서만 발생하는 것이 아니라 호라이즌탈 핸드오버에서도 발생할 수 있다. 핸드오버 시 패킷 포워딩을 할 경우, 패킷은 라우터를 통해 소스 셀로 전송이 되었다가 단말이 이동한 타겟 셀로 다시 라우터를 통해 전송이 이루어지기 때문에 TCP 연결의 RTT가 증가하거나 패킷 리오더링에 의한 3dup ACK가 발생하는 문제가 있다. 또한 핸드오버 직후 포워딩된 데이터와 새 데이터가 합쳐져 일시적으로 데이터양이 급증하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 Freeze TCP와 연동하여 패킷 리오더링과 타임아웃으로 인한 패킷 손실 문제를 해결한다. 핸드오버 직후 압축모드 기법을 사용하여 일시적인 데이터 폭주문제를 해결한다.
본 논문에서는 조건부 오토 인코더를 사용하여 오디오 고대역 신호를 부호화 하는 기술을 제안한다. 오토 인코더의 데이터 압축 특성을 이용하여 부호화를 위한 데이터의 양을 크게 줄인다. 제안하는 알고리즘은 기존의 오토 인코더와 달리 과거의 정보가 포함된 2차원 조건을 함께 입력하여 오토 인코더가 코딩 프레임의 고대역을 복원하는 것을 돕도록 한다. 2차원 조건과 입력을 압축하여 연결한 후 디코딩하여 코딩 프레임의 고주파 대역을 만든다. 제안하는 방법을 사용하면 저대역 MDCT 계수와 고대역 MDCT 계수를 오토 인코더로 압축한 결과만으로 원본과 유사한 음질을 청취할 수 있다.
본 논문에서는 SystemC를 이용하여 데이터를 압축하는 JPEG의 인코더와 디코더 구현에 대하여 기술한다. SystemC는 SoC의 설계생산성을 높이기 위해 high-level abstraction에 기반하여 시스템을 모델링하고 명시하는 시스템 수준 설계 언어이고, JPEG은 DCT와 Huffman 코드를 이용하여 정지영상 정보를 압축하는 알고리즘이다. 설계된 JPEG 인코더와 디코더 모듈의 동작을 검증하기 위하여 인코더 모듈에 $16{\times}16$ 크기의 픽셀 RGB 데이터를 입력하고, 디코더 모듈에 인코더 모듈의 출력을 입력으로 연결하여 최종 출력되는 데이터를 비교 및 분석하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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