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문제 정의
- 본 논문에서는 [1]과 [2]에서 제안한 압축 방식을 확장하여 부동 소수점 데이터에 적용할 수 있는 새로운 인코딩 기법을 제안한다. Daubechies D4 필터를 사용한 대부분의 기존 압축 기법들이 새롭고 효율적인 인코딩 스킴의 제안보다는 이미 개발된 데이터 인코딩 기법을 그대로 또는 혼합해서 사용하고 있는 것과는 달리, 본 논문에서는 볼륨 데이터 렌더링에 특화된 새로운 인코딩 기법을 제시한다. 또한, 기존에 제안된 대부분의 볼륨 데이터 인코딩 기법이 정수 데이터에만 적용 가능하다는 점을 개선, 볼륨 데이터에서 많이 나타나는 부동소수점 데이터에도 적용 가능한 기법을 제시한다.
- 필요성 역시 증가돼 왔다. 데이터 압축 기술은 적용 분야와 데이터의 특성에 따라 그 기법이 매우 다양한데, 본 논문에서는 과학적 가시화(scientific visualization) 분야에서 사용되는 방대한 볼륨 데이터를 효과적으로 압축하기 위한 인코딩 기법을 제안한다.
- 본 논문에서는 3차원 볼륨 데이터에 대한 새로운 손실 압축기법을 제안한다. 이 기법은 Daubechies 웨이블릿(wavelet) 필터를 이용하기 때문에 Haar 필터를 사용한 기존 볼륨 데이터 압축 방식에 비해 동일한 압축률에서 우수한 복원회질을 나타낸다.
- D4 필터의 우수성을 입증한 바 있다. 본 논문에서는 [1]과 [2]에서 제안한 압축 방식을 확장하여 부동 소수점 데이터에 적용할 수 있는 새로운 인코딩 기법을 제안한다. Daubechies D4 필터를 사용한 대부분의 기존 압축 기법들이 새롭고 효율적인 인코딩 스킴의 제안보다는 이미 개발된 데이터 인코딩 기법을 그대로 또는 혼합해서 사용하고 있는 것과는 달리, 본 논문에서는 볼륨 데이터 렌더링에 특화된 새로운 인코딩 기법을 제시한다.
- 단위 블록의 최소 크기는 8 X 8 X 8 크기의 정육면체 복셀 그리드로, 필요에 따라 16 X 16 X 16, 또는 32 X 32 X 32 등의 크기로 확장하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 [1]과 [2]에서 제안한 압축 방식을 확장함으로써 볼륨 데이터에서 많이 사용되는 부동 소수점 데이터에도 적용 가능한 방식에 대해 설명한다.
- 본 논문에서는 가시화를 위한 3차원 볼륨 데이터 압축 기법인 Daubechies D4 기반 인코딩 기법을 소개했다. 이 압축기법은 4바이트 부동소수점으로 구성된 볼륨 데이터를 대상으로 하며, 볼륨 데이터를 단위 블록으로 나눈 뒤, Daubechies의 D4 웨이블릿을 사용하여 데이터를 변환한다.
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