텍스처 영상 압축은 JPEG과 같은 영상 압축 표준을 사용한다. 일반 텍스처 영상에는 JPEG으로도 좋은 압축 성능을 내지만 패치 텍스처 영상은 이러한 영상 압축 기술로 압축했을 때 좋은 압축 성능을 보이지 못하였다. 이를 보완하고 압축 성능을 높이기 위해 기존의 패치 텍스처 영상에 주변 화소간에 색차를 줄이기 위한 전처리 기술을 소개하고, 제안된 기술과 JPEG 압축을 순서대로 적용하였을 때 압축 성능이 23%에서 45%까지 향상됨을 보이고자 한다.
헬리콥터용 2단 축류압축기의 성능향상을 위한 설계/재설계 과정에서 수치해석을 통한 성능예측 및 내부유동분석에 대한 연구가 수행되었다. 기초 설계된 2단 압축기에 대한 유동해석을 통하여 스톨, 쵸크 등의 주요한 유동현상의 발생원인을 파악하였다. 또한 전압력 상승, 효율, 출구유동분포 등의 계산값이 실험값과의 비교에서 비교적 잘 일치하는 결과를 얻음으로써 유동해석을 통한 다단 압축기 성능예측에 대한 가능성을 검증하였으며, 재설계의 방향을 제시하였다. 따라서 3차원 유동해석은 다단 압축기의 개발 및 설계변경에 있어서 실험을 대신하여 적은 비용과 시간을 들이고도 만족한 결과를 얻을 수 있는 가능성을 보여 주었다. 1D/2D 기법으로 재설계된 압축기는 요구성능에는 다소 미흡하지만 재설계의 목적과 방향에 성공적으로 부합함을 보였다. 그러나 보다 나은 성능을 위해 향후 3차원적인 블레이드의 설계변경이 필요할 것으로 예측되었다.
DCT (Discrete Cosine Transform)는 최적인 KLT (Karhunen Loeve Transform)에 근접한 에너지 압축 성능을 가지고 있기 때문에 정지 및 동영상 신호의 압축에 널리 사용되고 있다. 최근에 DCT에 기반한 무곱셈 변환이 제안되고 있다. 이 변환들의 계수는 0 또는 2의 지수승으로 표현되기 때문에 덧셈만으로 변환을 수행할 수 있으며 따라서 고속 구현이 가능하다. 또한 에너지 압축 성능도 DCT에 근접하므로 실시간 응용에 적합하다. 본 논문에서는 적은 횟수의 덧셈만으로 계산이 이루어지며 에너지 압축 성능도 높은 8-포인트 근사 DCT를 제안한다. 제안된 변환의 계수는 기본적으로 DCT 계수를 따르지만 0이 아닌 계수의 갯수를 억제하며 동시에 변환의 직교성을 극대화하도록 선택하였다. 기존의 근사 DCT들과 계산량을 비교하였고, 다수의 실험 영상에 대해 압축 성능을 측정한 결과로부터 제안된 변환이 적은 횟수의 덧셈만으로 가장 우수한 압축 성능을 보임을 알 수 있다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
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.
압축파일시스템은 비용효율성을 높이기 위해 모바일 장치 개발에 자주 사용된다. 그러나 압축파일시스템은 비압축파일시스템에 비해 읽기 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 압축파일시스템의 읽기성능저하의 원인 중 하나는 커널 의 미리읽기 기법이다. 주된 이유는 압축파일시스템의 압축해제 오버헤드로 인해 미리읽기 미스패널티가 너무 크기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 커널의 미리읽기 기법을 고려한 압축파일시스템의 읽기기법을 제안한다. 제안된 기법은 bulk read를 통해 저장장치의 성능을 향상시키는 동시에 선택적 압축해제를 통해 압축파일 시스템의 압축해제 오버헤드를 줄인다. 우리는 리눅스 기반 시스템에서 널리 사용되는 압축파일시스템인 CramFS를 수정하여 제안된 기법을 구현하였으며 성능측정 실험을 통해 제안된 기법이 압축파일시스템의 메이저 페이지 폴트 처리 시간을 약 28%까지 단축시킬 수 있음을 보였다.
압축공기 포는 공기포혼합기를 사용하여 약제와 물 그리고 압축공기를 혼합하여 방출하는 방식으로, 물의 확보가 곤란한 장소라도 소화 효율을 높이는 시스템으로서 주목되고 있으며, 현재 해외 선진국에서는 이미 개발되어 상용화 되어있다. 본 연구에서는 국제적 기준에 따른 압축공기포소화설비의 성능평가시험을 위해 미국, 캐나다 등에서 채택한 UL-162 시험방법을 적용하여 시험을 수행하였으며, 그 결과 기존의 포소화시스템과 압축공기포소화시스템의 성능비교시험을 통해 압축공기포가 기존의 포소화방식 보다 소화성능이 우수한 것으로 나타났다.
수많은 방식의 ECG 압축 코딩 알고리즘이 개발되어왔고 현재도 개발 중이지만 각자의 알고리즘의 성능에 유리한 특정 데이터만을 분석하고 압축율이 다름으로 인해 다른 알고리즘과의 성능 비교를 객관화하고 있지 못하였다. 본 연구에서는 기존의 MIT-BIH에서 제공하는 ECG 신호와 달리 시뮬레이션된 ECG 신호를 기반으로 각각의 알고리즘에 대한 성능비교를 하여 ECG신호의 특성에 따른 코딩 알고리즘의 압축율 및 평균 오차 에러의 정도를 분석비교하였다. 비교 대상 알고리즘으로는 상용화되어 널리 사용되는 Delta 코팅 방식의 문턱치를 갖는 Discrete Pulse Code Modulation과 Discrete Cosine Transform, Lifting Wavelet Transform과 Wavelet 기반 Linear Prediction 4가지 알고리즘을 대상으로 분석하였다. Compression Ratio (CR)을 2,4로 고정하고 Percentage of Root-mean-square difference (PDR)를 분석 한 결과, EMG 잡음의 진폭변 화에는 0.1mV이하의 경우 OCT, Wavelet Lifiting Transform이 낮은 PDR을 보였고, 01.mV이상의 경우 Wavelet based Linear Prediction (WLP)이 낮은 PDR을 보였다. Heart Rate의 간격에 변화를 주어 불규칙성이 있는 경우 WLP가 가장 안좋은 PDR 결과를 보였으며, DCT가 가장 낮고 안정된 PDR 결과를 보였다. DPCM은 노이즈와 진폭간격의 변화에 상관없이 압축율에 의해 크게 PDR 성능 결과가 변화함을 나타내었다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램(digital hologram)을 2 차원 비디오 압축기를 사용하여 압축하는 방법을 다룬다. 그 방법은 디지털 홀로그램을 다수 개의 부홀로그램(sub-hologram)으로 나누고, 각 부홀로그램을 2 차원영상화한 후 그 결과를 배열하여 동영상 시퀀스로 만들어 2 차원 동영상 압축기로 압축하는 방법이다. 각 부홀로그램을 2 차원 영상으로 만드는 방법으로 DCT(Discrete Cosine Transform)와 Fresnel 변환 변환(Fresnel Transform)을 사용하며, 다양한 크기의 부홀로그램을 고려한다. 2 차원 비디오 압축 방법으로는 H.264/AVC 와 HEVC 를 사용한다. 본 논문에서는 2 차원 영상 변환 방법, 부홀로그램의 크기, 그리고 2 차원 영상압축 방법에 따른 성능을 비교하고 분석한다.
최근 스마트시티, 자율 주행 자동차 등 기계에 의해 소비되는 영상 데이터의 양이 증가함에 따라 기계의 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 압축기술이 필요하게 되었다. 그런데, 전통적 방식의 영상 코덱은 사람의 인지 화질 특성을 고려해 개발된 기술이기 때문에 기계의 임무 수행에 필수적인 정보 외에도 불필요한 정보가 존재한다. 따라서 사람이 아닌 기계의 임무 수행에 대해 효율적으로 영상을 압축하기 위한 비디오 코덱 기술이 필요하다. 이와 관련하여, 최근 MPEG에서 Video Coding for Machines라는 영상 압축기술에 대한 표준화가 논의되고 있다. 본 논문에서는 기계를 위한 영상 압축기술의 연구배경과 연구를 통해 전통적인 영상 압축 코덱 방식과 neural network 기반 압축 코덱 방식에 대해 각각의 방식이 머신비전 임무를 수행한 정확도를 기준으로 영상 압축성능을 비교해 효율적인 압축 코덱 방식에 대해 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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