• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.39-41
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• 1998

보다 현실적인 3차원 영상을 얻기 위한 텍스쳐 매핑은 대부분의 그래픽 시스템에서사용한다. 3차원 그래픽 시스템이 생성한 객체의 표면 위에 2차원 이미지를 입힘으로써 그래픽 시스템의 성능저하를 가져오지 않으면서 영상의 현실성을 높이는 텍스쳐 매핑은 텍스쳐 이미지를 저장하기 위해 많음 메로리가 요구되면 고성능 텍스쳐 시스템을 위해 빠른 메로리 접근과 광대한 대역폭이 요구된다. 본 논문에서는 벡터 양자와(Vector quantization) 압축기법을 이용하여 텍스쳐 이미지에 대한 효율적인 압축을 통해 많은 메모리 요구를 해결하며 압축된 텍스쳐 이미지의 효율적인 캐싱을 통해 빠른 메로리 접근과 광대한 대역폭 문제를 해결할 수 있는 구조를 제시한다. 본 논문에서 제안된 구조는 버퍼링을 통해 메로리 접근 시간을 숨김으로써 고성능 텍스쳐 시스템을 지원할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.20-25
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• 2019

Most multimedia signals contain image data, so the problem of efficient processing and transmitting the image data is an important task of the information society. This paper proposes a compression algorithm that reduces the color bits according to importance using YUV color space among the various methods of compressing image data. 4: 2: 2 subsampling is the standard in the field of video. Using the color information and the characteristics of the human retina, YUV color data was reduced by 4: 2: 2 subsampling. The YUV images and RGB images can be interconverted using the transformation matrix. The image data was converted into color space by YUV, and the relatively low U and V bits were subjected to a downscaling operation. The data was then compressed through 4: 2: 2 subsampling. The performance of the proposed algorithm was compared and analyzed by a comparison with existing methods. As a result of the analysis, it was possible to compress the image without reducing the information of the low importance color element and without significant deterioration in the quality compared to the original.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.2
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• pp.162-168
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• 2015

Image data is mostly stored in compressed form because of its huge size. Therefore, a series of cumbersome procedures is required to apply a transformation to image data: decompression, extraction of spatial data, transformation and recompression. In this paper, we employ DCT(Discrete Cosine Transform) coefficients to change the spatial presentation of images. DCT is commonly used in still image compression standards such as JPEG and moving picture compression standards such as MPEG-2, MPEG-4, and H.264. In this paper, we derived mathematically the relationship between the geometry transformation in the spatial domain and coefficient changes in the DCT domain and verified it with images in the JPEG file format. Because of the efficiency of transformation in the frequency domain, our findings can be utilized for light-weight partial image encryption for privacy data protection or entertainment contents protection.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.589-591
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• 2011

채색화 기법은 일부 픽셀의 색상 정보를 이용하여 흑백의 이미지에 색상 정보를 추가하는 기법이다. 이러한 채색화 기법을 기반으로한 색상 이미지 압축기법들이 연구되고 있다. 색상 평면에서 대표적인 픽셀들을 소스 픽셀로 자동적으로 선택하고, 이 소스 픽셀들의 위치와 색상 정보만을 디코더에 압축하여 전송한다. 본 논문에서는 밝기 변화량을 이용하여 소스 픽셀의 위치를 결정함으로써, 디코더에서도 동일한 작업으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있다. 따라서 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송하기 위한 비트량을 줄임으로써 압축 효율을 높였다. 제안알고리듬은 디코더에서 색상정보의 복원에 이용하는 채색화 기법의 특성에 맞추어서 밝기가 평평하고 넓은 영역에서 먼저 소스픽셀을 선택하여, 이웃의 비슷한 밝기를 가지는 픽셀에 대한 색상 정보를 효율적으로 압축한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.280-282
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• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1C
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• pp.35-43
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• 2005

This paper introduces a new algorithm to improve compression performance of 256 color images called palette-based or indexed images. The proposed scheme counts each frequency of index values after present index value and determines each rank for every index value by sorting them in descending order. Then, the scheme makes ranked index image instead of original indexed image using the way to replace index values with ranks. In the ranked index image's distribution produced as a result of this algorithm, the higher ranked index value, the more present same values. Therefore, data redundancy will be raised and more efficient performance of compression can be expected. Simulation results verify that because of higher compression ratio by up to 22.5, this newly designed algorithm shows a much better performance of compression in comparison with the arithmetic coding, intensity-based JPEG-LS and palette-based GIF.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.77-80
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• 2014

멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.17 no.2
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• pp.17-26
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• 2011

This paper presents an interactive progressive image transmission method, which enables a remote user to interactively select and transmit preferred regions from an index image. Our enhanced quadtree decomposition using PSNR-based rules and new implicit quadtree coding provide better rate-distortion performance than previous quadtree coders as well as leading bit plane methods. An adaptive traversal of child nodes is introduced for better visual display of restored images. Depth-first traversal combined with breadth-first traversal of the quadtree to accomplish interactive transmission as presented, results in a method that provides competitive performance at a low level of computational complexity. Moreover, our decoding requires only simple arithmetic which is enabling our method to be used for real-time mobile applications.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.779-782
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• 2013

오늘날 우리 생활에 영상이나 이미지는 우리 실생활에 아주 밀접하게 연관되어 있다. 카메라, 휴대폰, TV, 영상 및 이미지 관련 기기들이 증가하고 이로 인해 영상이나 이미지 관련 서비스의 기술적인 요소들이 중요시되고 있다. 이러한 영상에서 기본적으로 사용하는 압축방식인 DCT는 직교 변환 방식의 국제 표준으로써, 정지 이미지나 동영상의 압축 파일등에서 사용된다. DCT(Discrete Cosine Transform) 알고리즘은 음성 및 영상 압축 등 많은 디지털 신호처리 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 WMV의 $4{\times}4$, $4{\times}8$,$8{\times}4$, $8{\times}8$ 4가지 모드에 대해 DCT를 지원할 수 있도록 C언어를 통해 상위 수준의 검증을 수행하고, 이를 HDL을 사용하여 코딩하고, Modelsim SE6.1을 사용해 회로 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.946-949
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• 2008

저가형 이미지 센서와 무선 센서 네트워크의 하드웨어 성능 향상으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 주목받고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 정보를 센싱하고 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터양을 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 계산량과 데이터 전송량을 필요로 하게 된다. 저사양의 센서 노드에서 이를 수용하기 위해서는 에너지 소모를 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위하여 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 제안하고, 압축 성능과 발생 패킷 수, 에너지 소모량을 비교하였다.