본 논문에서는 이동성 IP 기반 네트워크에서 효과적인 헤더압축 기법 및 압축상태 복구기법을 이용한 효율적인 비디오 트래픽 관리기법을 제안한다. 이동성 무선 링크의 대역폭은 물리매체와 무선 구간내 데이터 전송에 따른 주파수의 사용에 제약을 받는다. 또한 셀룰러 액세스 링크의 고비용과 링크손실 특성 등이 IP 기반 네트워크의 성능에 중요한 요소가 된다. 그러므로 자원을 효율적으로 사용하는 것이 필요하며, 셀 위치에 따른 메시지 교환 절차에 대하여 기술한다. 이를 위해 효율적인 헤더압축기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 지금까지 제안된 기법을 분석하여, 헤더압축 및 이동호스트의 핸드오프 발생시 신속하게 압축상태를 복구하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안된 기법은 패킷손실을 줄이는 압축 컨텍스트 값을 인지하도록 하여 신속하여 압축상태로 복원되도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 분석하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과에 의해서 제안된 기법의 성능이 개선됨을 입증하였다.
본 연구에서는 고해상도 위성 영상에 관한 압축을 연구하였다. 위성영상은 많은 픽셀 정보와 이루어져 있기 때문에 빠른 영상처리와 데이터 보관을 위해서 압축이 필수적이다. 특히 영상압축시 도로정보와 건물, 산림, 지형 등의 특징을 왜곡을 최소화하여 압축하여야 한다. 따라서는 본 연구에서는 함수공간에서 영상 압축이 가능한 웨이브렛을 기반하여 위성 영상의 압축기법을 제안하였으며, 일반적인 정지영상 압축 기법인 JPEG과의 압축성능을 분석하였다. 그 결과 웨이브렛 압축기법이 JPEG보다 1/10 이상의 압축 성능을 보였다.
본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.
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.
현재 대부분의 영상 압축 기법들은 영상의 특징에 따라 최적화된 전용 압축기법을 사용한다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 특징 정보를 사전에 가지고 있지 않더라도 입력되는 영상의 Histogram을 자동 인식하고, 추출된 Histogram 특성에 따라 각 영상의 특징에 맞는 적응적 압축기법을 적용할 수 있도록 히스토그램특성 분석기준을 제안하였으며, 이를 구현하였다.
본 고는 이제까지 연구되어온 영상 압축에 대한 내용 및 적용을 소개하므로써 영상 압축에 대한 이해를 높이고자 하는데 그 목적이 있으며, 구성은 영상 압축의 필요성, 영상 압축에서 사용하는 정보 이론에 대한 개론, 무손실 영상 압축기법, 소실 영상 압축 기법에 관하여 설명하고자 한다.
본 논문에서는 한글 문서에 대해 높은 압축률을 얻기 위해 한글의 형태적 특징인 조사와 어말어미의 출현 빈도를 이용한 효율적인 한글 문서 압축 기법들을 제안하였으며 제안된 기법들의 성능 분석을 위하여 기존의 압축 기법들과 압축률을 비교 분석하였다. 한글 문서에서 조사와 어말어미가 반복적으로 출현한다는 형태적인 특성으로부터 높은 압축률을 얻기 위해 출현 빈도가 상대적으로 높은 64개의 조사 및 어말어미를 선정 하여 고정 사전을 구성하고, 이를 이용하여 한글 문서를 압축하도록 기존의 LZ77기법과 LZW기법을 수정하여 각각 HLZ77기법과 HLZW기법을 제안하였다. 또한, 본 연구에서는 수정 제안된 HLZ77기법과 HLZW기법의 성능을 분석하기 위하여 4가지 기법을 실 제 재현하여 여러 형태의 한글 문서를 대상으로 압축률을 비교하였다. 성능 결과로 부터 일반적인 한글 문서에 대해 한글의 형태적인 특성을 이용하는 HLZ77기법과 HLZW 기법이 각각 LZ77기법과 LZW기법 보다 우수한 압축률을 나타냄을 알 수 있었다.
현재 통신 자료의 비밀을 위해 여러 가지 암호화 방법들이 사용되고 있으며 메시지의 양을 줄이기 위해 다양한 압축 기법들이 활용되고 있다. 그러나 기존에는 암호화와 압축이 서로 독립된 기능으로 구현되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 압축 기법인 LZW 계열의 알고리즘에 EDI메시지의 특성을 반영한 새로운 압축 기법을 제안한다. EDI메시지의 세그먼트 식별자를 사전으로 구성함으로써 압축 효율을 향상시켰다. 또한 통신 자료의 보다 안전한 보호를 위해 암호화기능을 결합하였다.
본 논문은 Geometry Compression 분야에서 다뤄지는 압축기법 중 delta encoding 과정을 보완하여 좀 더 높은 압축률을 얻고자 하는 vertex position prediction 과정에 대한 내용으로 구성되어 있다. 이것은 triangle strip 형태의 입력을 받아서 그 vertex data 중 position 정보들간의 delta encoding 과정을 예측 기법을 이용한 encoding 과정으로 대체하여 Huffman encoding 과정에서의 symbol 개수를 줄여 압축률을 향상시키자는 개념에서 출발한다. triangle strip 생성 기법 중 greedy algorithm을 적용한 후, 기존의 parallelogram 방식과 이 논문에서 새로이 제안하는 방식을 비교하여 보다 나은 압축 방식을 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이 논문에서 제시하는 방식을 실험한 결과, 기존의 예측 기법에 비해 2.4% 정도의 향상을 보여주고 있다.
오늘날 오디오 포맷의 대부분은 마스킹 효과를 이용한 손실 압축 기법(lossy coding)이다. 그러나 고음질을 요구하는 매니아가 있고 DVD등 차세대 멀티미디어 포맷으로 무손실 오디오 압축기법이 요구되고 있고 이를 위해 일반적인 무손실 데이터 압축방법인 PkZip 등으로 압축할 경우 압축비가 약 1.07:1 밖에 되지 않으므로 적절하지 못하여, 디지털 오디오 데이터를 위한 무손실 압축 알고리즘의 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 플래이밍(Framing), 상호상관제거(intrachannel decorrelation), 엔트로피 코딩(Entropy coding) 의 세가지 단계로 구성되는 일반적인 오디오 무손실 압축 기법을 효율적으로 압축하기 위해 wavelet transform을 적용한 알고리즘은 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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