JPEG2000 시스템에서 요구하는 메모리의 크기와 대역폭을 감소시키기 위하여 본 논문은 약간의 화질 손실이 있는 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression) 알고리즘을 제안한다. 또한, 메모리 내의 압축된 데이터에 임의 접근성(Random Accessibility)과 짧은 지연 시간(Latency)을 보장하기 위해서 매우 단순하면서도 효율적인 하다마드(Hadamard) 변환 기반의 부호화 방식을 제안한다. JPEG2000 표준안의 알고리즘에 변경을 주지 않고, 제안한 EC 알고리즘을 통해 LL 임시 메모리의 크기와 코드블록 메모리의 크기를 약 2 배로 줄이며, 약 52~73%의 메모리 대역폭을 감소시킬 수 있다.
With the recent development of hardware and software technology, interest in the development of wearable devices is increasing. In particular, wearable devices require algorithms suitable for low-power and low-capacity embedded devices. Among them, there is an increasing demand for a signal compression algorithm that reduces communication overhead, in order to increase the efficiency of storage and transmission of electrocardiogram (ECG) signals requiring long-time measurement. Because normal beats occupy most of the signal with similar shapes, a high rate of signal compression is possible if normal beats are represented by a template. In this paper, we propose an algorithm for determining the normal beat template using the template cluster and Pearson similarity. Also, the template is expressed effectively as a few vertices through linear approximation algorithm. In experiment of Datum 234 of MIT-BIH arrhythmia database (MIT-BIH ADB) provided by Physionet, a compression ratio was 33.44:1, and an average distribution of root mean square error (RMSE) was 1.55%.
Motion JPEG2000과 같은 동영상 압축 시스템에서는 데이터 메모리에 대한 빈번한 접근이 전체 시스템에 큰 병목 현상이 된다. 이처럼 시스템에서 요구하는 메모리의 대역폭을 감소시키기 위해서, 본 논문은 약간의 화질 손실이 있는 새로운 embedded compression(EC) 알고리즘과 구조를 고안하였다. 또한, 메모리 내의 압축된 데이터에 임의 접근성(Random Accessibility)과 짧은 지연 시간(Latency)을 보장하기 위해서 매우 단순하면서도 효율적인 entropy 부호화 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 JPEG2000 표준안 알고리즘에는 어떠한 변경도 하지 않으면서, 제안한 multi-mode 알고리즘을 통해 JPEG2000 시스템에서 요구하는 메모리의 대역폭의 감소(약 52${\sim}$81%) 와 코드블록 메모리의 크기를 약 2 배 이상 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG2000 부호화 시스템의 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 예측 부호화 기반의 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression, EC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 EC 기법은 EC가 적용되지 않은 DWT 프로세서와 비교하여 DWT 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리 접근 및 크기를 50 %로 줄일 수 있다. 무손실의 영상 압축 시스템에 널리 쓰이면서 단순하지만 좋은 성능을 갖는 LOCO-I(LOw COmplexity LOssless COmpression for Image)와 MAP(Median Adaptive Predictor) 예측기를 제안한 EC 알고리즘에 적용하였다. 제안한 예측 기반의 EC 알고리즘은 예측 오차 값들을 인코딩하기 위하여 포워드 적응형 양자화와 고정 길이 코드를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 예측기가 LOCO-I와 MAP인 경우, 본 논문에서 제안한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하는 각각 0.48 dB와 0.26 dB임을 알 수 있다. 선행 논문 [9]에서 제안한 하다마드 변환(MHT) 기반의 EC 알고리즘과 비교하여 평균적인 PSNR이 약 1.39 dB 향상된다.
웨이블릿 방식의 비디오 압축에서 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 본 논문은 저 복잡도의 임베디드 압축(Embedded Compression : EC) 알고리즘을 적용한다. 본 논문의 EC 알고리즘은 화질 열화가 거의 무손실에 가깝도록 하기 위해 고정 압축률 50%를 사용한다. 본 논문의 EC 기법을 통해 EC가 적용되지 않은 웨이블릿 비디오 인코더와 비교하여 이산 웨이블릿 변환 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리의 접근과 크기를 50%로 줄일 수 있다. 또한, 포워드 적응형 양자화(FAQ)와 고정 길이 코드 기반의 EC 알고리즘은 웨이블릿과 SPHIT(Set Partitioning in Hierarchical Trees) 사이의 버퍼의 크기와 대역폭을 50%까지 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해, 비디오 코더의 목표 비트율이 1 과 0.5 bpp 인 경우에 본 논문에서 적용한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하가 각각 0.179와 0.162 dB 임을 알 수 있다.
임베디드 시스템은 일반 PC(Personal Computer)나 워크스테이션에 비해 느린 CPU와 작은 메모리 공간을 사용하고 있다. 따라서 임베디드 운영체제는 제한된 자원을 효과적으로 사용하도록 설계되어져야 한다. 그런데 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 페이지 폴트가 발생할 경우 스왑 디바이스로 페이지를 이동하는 과정에서 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 가상 메모리 기법의 효율성을 놀이며 메모리 공간의 효율성을 향상시킬 수 있는 가상 메모리 압축 기법을 구현하였다. 가상 메모리 압축 기법은 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 스왑핑이 발생할 경우 스왑 디바이스로 이동하는 페이지들을 압축하여 이동시킴으로서 스왑핑에서 발생하는 성능저하를 감소시키며, 압축된 스왑 디바이스의 운영으로 메모리의 공간 효율성을 높인 수 있다. 또한 본 논문에서는 메모리 내의 소량의 데이터 압축에 적합한 알고리즘을 고안하여, 압축률의 효율성과 시스템 성능을 향상시키고자 하였다.
멀티미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러 없이 전송 또는 처리하는가 하는 문제가 요구되어지고 있다. 본 논문은 임베디드 시스템 환경의 정지영상 인코팅 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000의 압축효율 향상을 위하여 양자화 전 단계에서 추출데이터를 축소시켜 EBCOT 단계로 전달되는 데이터의 양을 줄이는 방법으로, 웨이블렛 계수의 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하여 부호화 과정에서의 sign bit를 줄이고, 중요도 판별과정에서 각 단계별 임계치를 설정하여 중복비트를 제거하는 분할 정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 임베디드 환경아래에서 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.
In this paper, we implement a lossless compression technique for time-series data generated by IoT (Internet of Things) devices to reduce the disk spaces. The proposed compression technique reduces the size of the encoded data by selectively applying CNN (Convolutional Neural Networks) or Delta encoding depending on the situation in the Forecasting algorithm that performs prediction on time series data. In addition, the proposed technique sequentially performs zigzag encoding, splitting, and bit packing to increase the compression ratio. We showed that the proposed compression method has a compression ratio of up to 1.60 for the original data.
In this paper, the lossy image compression algorithm using the quad tree and the bandlets is proposed. The proposed algorithm transforms input images by the discrete wavelet transform (DWT) and represents the geometrical structures of high frequency bands using the bandlets with a 8 block- size. In addition, the proposed algorithm searches the position information of the significant coefficients by using the quad tree algorithm and computes the magnitude and the sign information of the significant coefficients by using the Embedded Image Coding using Zerotrees of Wavelet Coefficients (EZW) algorithm. The compression result by using the quad tree algorithm improves the PSNR performance of high frequency images up to 1 dB, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. The PSNR performance by using DWT and bandlets improves up to 7.5dB, compared to that by using only DWT.
The adequate compression algorithm is essential to achieve high quality embedded TTS system. in this paper, we Propose waveform interpolation coder for TTS corpus compression after many speech coder investigation. Unlike speech coders in communication system, compression rate and anality are more important factors in TTS DB compression than other performance criteria. Thus we select waveform interpolation algorithm because it provides good speech quality under high compression rate at the cost of complexity. The implemented coder has bit rate 6kbps with quality degradation 0.47. The performance indicates that the waveform interpolation is adequate for TTS DB compression with some further study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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