• 플랜트 저널
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• 제12권4호
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• pp.44-50
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• 2016

실증적인 압축시스템 구현을 위해 관로 유동 모델을 기존의 압축 시스템 모델에 적용하였다. 두 모델의 결합을 위해 압축시스템을 구성하는 압축기, 플래넘, 쓰로틀 벨브 와 각 구성 품을 연결하는 배관의 접점에 적절한 경계 조건을 사용하였다. 본 연구를 통해 관로 유동 모델이 압축 시스템의 안정성에 미치는 영향을 살펴보았다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.43-45
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• 2020

궁극의 3D 디스플레이 기술이라고 할 수 있는 홀로그램 기술로 실물을 보는 것과 같은 3차원 영상이 가능해 지고 있다. 그러나 디지털 홀로그램 영상의 데이터양은 HD나 UHD 영상의 수십에서 수천 배에 달해 원본 화질의 열화를 최소화 하면서 데이터양을 줄이기 위한 압축 부호화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위상 홀로그램 동영상에 대해 최신 영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 VVC(Versatile Video Coding)로 압축한 후 홀로그램 영역과 수치 복원 영역에서 압축 성능을 비교하며, 다양한 실험영상에 대한 HEVC 압축 결과에 대해 객관적 압축성능 분석 및 주관적 성능 분석을 진행한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.55-59
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• 2010

현재 Ubiquitous Sensor Network(USN) 연구에 있어서 이동성 지원은 중요한 기술로써 인식되고 있다. 이러한 이동성 기술 중에서 Mobile IPv6(MIPv6)와 Network Mobility(NEMO) Basic Support Protocol은 IETF의 표준화된 프로토콜로써, 인터넷상에서 이동성을 지원하기 위한 핵심 기술이다. 그러나 USN에 MIPv6와 NEMO Protocol을 수정 없이 적용할 경우에는 바인딩 메시지의 크기로 인해 Handoff 성능이 저하되게 된다. 이를 해결하기 위한 NEMO Protocol의 경량화에 대한 기존 연구는 Sequence Num.의 호환성 문제가 발생하며, 바인딩 메시지의 압축을 6LoWPAN 네트워크 구성과 주소 할당 방식에 최적화하지 못하였다. 본 논문에서는 6LoWPAN의 노드 기반 이동성과 네트워크 기반 이동성을 고려한 최적의 압축기법을 제안한다. 노드 기반 이동성은 32bytes Binding Update(BU)와 12bytes Binding ACK(BA) 메시지를 13bytes와 3bytes로 압축하였으며, 네트워크 기반 이동성은 40bytes BU와 12bytes BA를 13bytes와 3bytes로 압축하였다. 이는 기존 연구보다 각각 15bytes(NEMO-BU)와 1bytes(NEMO-BA)만큼 더 압축시킨 성능으로써, 센서 이동성의 Handoff 성능을 8.72% 향상시켰다.

• 기계와재료
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• 제18권3호통권69호
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• pp.77-88
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• 2006

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.85-88
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• 2001

Line spectrum pair(LSP) 계수는 양자화 오류에 강하고. 선형 릴간에 효율적이며, 필터의 안정성 판정이 용이하므로 LPC를 대신하여 음성 부호화에 널리 사용되고 있다. 일반적으로 LSP 계수간에는 일정한 상관관계가 나타나고, 이 특성을 이용하면 LSP 계수의 부호량을 줄일 수 있는 가능성이 있나. 본 논문에서는 LSP 계수를 압축하기 위해 principal component analysis(PCA)를 사용한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 LSP 계수를 Karhunen-Loeve(KL) 변환해 에너지가 집중되는 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 찾고 값을 양자화 한다. 성능 평가를 위해 2.4kbps MELP(mixed excitation linear prediction)와 8kbps QCELP(qualcumn code excited linear prediction) 음성 부호화기를 사용해 결과 값을 비교했고, 압축률이 증가하는 것을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.149-151
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• 2018

H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 하드웨어 비디오 인코더의 처리율(Throughput)을 높이기 위하여 동일 CU(Coding Unit) 내 PU(Prediction Unit)들이 병렬로 머지 후보 리스트를 생성할 수 있는 병렬 머지 방법이 표준 기술로 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 동일 CU 내의 PU 간의 의존성만 제거할 수 있고 코딩 순서상의 이전 CU 와의 의존성은 제거할 수 없다. 결국 이전 CU 의 모드 결정 과정이 완료된 후에 현재 CU 내의 PU 가 머지 후보 리스트를 생성할 수 있기 때문에 높은 처리율 향상을 기대할 수 없다. 또한 CU 내의 대부분의 PU 들이 가장 인접한 MV(Motion Vector)를 머지 후보로 사용하지 못하여 압축 효율에 대한 손실도 크다. 본 논문에서는 이전 CU 와의 의존성을 제거함으로써 높은 처리율을 갖으면서 압축 효율에 대한 손실을 최소화할 수 있는 개선된 병렬 머지 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 병렬 머지 방법 대비 동일 화질에서 평균 약 1.8%의 압축률이 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.51-53
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• 2022

MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.166-168
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• 2020

MPEG 비디오 그룹은 MPEG-I 표준의 일부로 포인트 클라우드(Point Cloud) 압축을 위한 비디오 기반 포인트 클라우드 부호화(V-PCC)와 몰입형(immersive) 비디오 압축을 위한 MPEG Immersive Video(MIV) 표준을 개발하고 있다. 최근에는 포인트 클라우드 및 몰입형 비디오와 같은 체적형(volumetric) 비디오를 모두 압축할 수 있도록 V-PCC 와 MIV 를 통합한 V3C(Visual Volumetric Video-based Coding) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 V3C 코덱을 사용한 3DoF+(3 Degree of Freedom plus) 비디오 부호화 방안을 분석한다. 또한 V3C 코덱의 2D 코덱으로 기존 HEVC 대신 VVC 를 사용할 경우의 부호화 성능 향상을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.60-63
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• 2011

프로그램 코드는 실행이 되기 전에 반드시 주 기억 장치에 Loading 되어야 하는데, 이때 Loading Time 은 압축 데이터를 NAND Flash Memory 로부터 읽어오는 시간과 압축을 복원하는 시간의 합이 된다. 따라서 빠른 압축 복원 속도는 코드 압축을 사용하는 임베디드 장치에서는 매우 중요한 요소가 된다. 일반적으로 휴대 장치의 경우 일반 PC 와는 달리 적은 배터리 용량 및 프로세서의 한계, 프로그램을 저장하는 NAND Flash Memory 의 크기 때문에 최적의 성능을 발휘할 수 없었다. 본 논문에서는 무 손실 압축 알고리즘에 대한 연구를 진행 함과 동시에 모바일 환경에 적합한 LZCode 을 개선하여 복원속도를 기존 LZCode 보다 1.5 배 향상 시키는 알고리즘을 제시 하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.