• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.191-202
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• 1991

This paper describes ECG data compression algorithm using neural network. As a learning method, we use back error propagation algorithm. ECG data compression is performed using learning ability of neural network. CSE database, which is sampled 12bit digitized at 500samp1e/sec, is selected as a input signal. In order to reduce unit number of input layer, we modify sampling ratio 250samples/sec in QRS complex, 125samples/sec in P & T wave respectively. hs a input pattern of neural network, from 35 points backward to 45 points forward sample Points of R peak are used.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제12권2호
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• pp.117-126
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• 2012

This paper provides a method for compression transmission of on-chip bus data. As the data traffic on on-chip buses is rapidly increasing with enlarged video resolutions, many video processor chips suffer from a lack of bus bandwidth and their IP cores have to wait for a longer time to get a bus grant. In multimedia data such as images and video, the adjacent data signals very often have little or no difference between them. Taking advantage of this point, this paper develops a simple bus data compression method to improve the chip performance and presents its hardware implementation. The method is applied to a Video Codec - 1 (VC-1) decoder chip and reduces the processing time of one macro-block by 13.6% and 10.3% for SD and HD videos, respectively

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.125-126
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• 2006

Data storage and data communication currently pose a major problems for all parties involved with power quality and power system monitoring. The Problem aries from the tremendous amount of data involved. There is a common desire in the power industry to find new techniques for high-accuracy data compression and data storage. This paper introduces a data compression technique that is very suitable for application to power quality waveforms. The proposed technique is applied in splitting the monitored signal into two components. Those are stationary and nonstationary components. Each component is compressed and encoded.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.232-239
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• 2023

Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.99-107
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• 2013

Controller Area Network (CAN)의 개발 목적은 차량 내 Electronic Control Units (ECUs)간의 다중 통신을 통해 자동차에서 큰 부피와 무게를 차지하는 와이어 하네스를 저비용의 네트워크 케이블로 대체하기 위한 것이었다. 차량에 탑재되는 ECU들의 증가로 인해 CAN 데이터 전송량이 많아짐에 따라 CAN 버스로드와 오류 확률도 증가하고 있다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지 길이를 감소시키기 위해 Data Length Code(DLC)와 전송 데이터 압축영역 설정 절차를 사용한 CAN 메시지 압축 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 기존의 알고리즘과 달리 변화량을 저장하기 위한 최대 변화량의 범위를 설정하지 않아도 되기 때문에 부정확한 설정에서 발생하는 오류나 지나친 설정에서 발생하는 압축효율 저하를 피할 수 있다. 또한, DLC 크기에 의해 압축 유무를 판단함으로써 기존 방법에서 제안된 두 개의 ID로 압축 여부를 판단하는 비효율적인 문제점을 해결할 수 있다. 실제차량 주행 후 얻은 데이터로 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 52%까지 더 압축된 것을 확인하였다. 또한, 임베디드 테스트 보드를 이용하여 테스트 했을 때 한 개의 64비트 EMS CAN 데이터를 압축하는데 0.16ms가 소요되어 차량용 CAN 통신에 사용가능함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.297-303
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• 2009

집적 영상 기술은 잘 알려진 3D 영상 기록 및 디스플레이 기술이다. 집적 영상에서 사용되는 대용량 데이터는 3D 영상을 저장하고 전송하기 위한 압축 기법을 요구한다. 기존의 압축 방법에서는 동일한 기록 시스템을 사용한 다할 지라도 요소 영상의 데이터 크기가 3D 물체의 위치, 조명과 렌즈 배열 등의 다양한 기록 조건에 따라 크게 달라진다. 본 논문에서는 기록 조건에 따른 요소 영상 특성의 의존성을 줄이기 위하여 집적 영상에서 요소 영상의 분할 영역을 이용한 압축 기법이 제안된다. 제안된 기법은 각 3D 물체의 픽업 위치에 따른 요소 영상의 지역적 유사성을 고려하여 향상된 압축률을 보여준다. 제안된 기법의 효율성을 보이기 위하여, 다양한 요소 영상들이 픽업되었고 표준 MPEG-4를 이용하여 압축이 진행되었다. 실험을 통하여 제안된 압축 기법이 기존의 압축 방식에 비하여 9%의 압축률 향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.9-18
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• 2013

최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 모듈을 활용한 멀티미디어 데이터 수집을 기반으로 하는 고품질의 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크에서 수집되는 수치 데이터와 달리 멀티미디어 센서 네트워크에서 수집되는 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터를 수집하는 과정에서 특정 노드의 과도한 에너지 소모 및 네트워크 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 멀티미디어센서 네트워크에서 에너지 효율적인 동적 영역 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중국인의 나머지 정리와 동적 변화 영역 감지 및 분할 알고리즘에 기반을 둔 수집 데이터의 데이터 압축 및 전송을 수행함으로써 대용량 멀티미디어 데이터 전송에서 발생하는 에너지 소모를 최소화한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 데이터 압축률은 평균 37% 향상되었고, 데이터 전송량은 평균 56% 감소하였으며, 그에 따른 노드 생존율은 평균 14% 증가함을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5476-5496
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• 2016

Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권10호
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• pp.104-110
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• 2006

오늘날 시스템 온 칩 테스트에 있어서 많은 양의 테스트 데이터, 시간 및 전력 소모는 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 본 논문은 새로운 테스트 데이터 압축 기술을 제안한다. 우선, 테스트 큐브 집합에 있는 돈 캐어 비트에 저전력 테스트를 위한 비트할당을 한다. 그리고, 비트할당이 된 저전력 테스트 데이터의 압축효율을 높이기 위해 이웃 비트 배타적 논리합 변환을 사용하여 변환한다. 최종적으로, 변환된 테스트 데이터는 효과적으로 압축됨으로써 테스트 장비의 저장공간과 테스트 데이터 인가시간을 줄일 수 있게 된다.

• Wind and Structures
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• 제12권6호
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• pp.505-517
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• 2009

Synchronous wind-induced pressures, measured in wind-tunnel tests on model buildings instrumented with hundreds of pressure taps, are an invaluable resource for designing safe buildings efficiently. They enable a much more detailed, accurate representation of the forces and moments that drive engineering design than conventional tables and graphs do. However, the very large volumes of data that such tests typically generate pose a challenge to their widespread use in practice. This paper explains how a wavelet representation for the time series of pressure measurements acquired at each tap can be used to compress the data drastically while preserving those features that are most influential for design, and also how it enables incremental data transmission, adaptable to the accuracy needs of each particular application. The loss incurred in such compression is tunable and known. Compression rates as high as 90% induce distortions that are statistically indistinguishable from the intrinsic variability of wind-tunnel testing, which we gauge based on an unusually large collection of replicated tests done under the same wind-tunnel conditions.