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Daubechies D4 웨이블릿 필터를 이용한 유닛(Unit) 기반 볼륨 데이터 압축 기법
A Unit-Based Volume Data Compression Scheme Using Daubechies D4 Wavelet Filter 원문보기

한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부, 2006 Feb. 13, 2006년, pp.1201 - 1206  

허영주 (한국과학기술정보연구원(KISTI)) ,  박상훈 (동국대학교 영상대학원)

초록
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데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저 함수를 이용한 웨이블릿 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다.
  • 본 논문에서는 Daubechies의 D4 웨이블릿 필터를 이용한 볼륨 데이터 압축 기법인 유닛 기반 인코딩 기법 및 그에 대한 API함수를 구현했다. 이 인코딩 기법은 D4 웨이블릿 필터로 변환된 데이터를 저장하는 압축 기법이다.
  • 본 논문에서는 [14]에서 제안한 Daubechies D4 기저함수를 이용한 3 차원 볼륨 데이터 인코딩 기법을 구현하고 API 형태의 사용자 인터페이스를 설계, 구현한 과정을 설명한다. 이 인코딩 방식은 zerobit 인코딩 방식의 기본 개념을 이용해서 Daubechies D4 방식의 특성에 맞게 변형한 것으로, 16 x 16 x 16 크기의 유닛 블록(unit block)을 압축의 기본 단위로 이용한다.
  • 이제, 데이터 압축 및 복원의 각 과정에 대해 자세히 알아보기로 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 압축 기법은 어떻게 나뉘는가? 일반적으로 데이터 압축 기법은 손실 압축(lossy compression)과 무손실 압축(lossless compression)으로 나눌 수 있다. 일반적으로는 데이터가 일부 손실되더라도 가시화 결과로 생성된 이미지에는 큰 영향을 미치지 않으면서 높은 압축 효율을 구현할 수 있기 때문에 손실 압축 기법을 많이 사용한다.
Daubechies의 D4 웨이블릿 필터를 이용한 유닛 기반 인코딩 기법을 정밀한 영상을 필요로 하는 경우에 유용하게 사용할 수 있는 이유는? 본 논문에서는 Daubechies의 D4 웨이블릿 필터를 이용한 볼륨 데이터 압축 기법인 유닛 기반 인코딩 기법 및 그에 대한 API함수를 구현했다. 이 인코딩 기법은 D4 웨이블릿 필터로 변환된 데이터를 저장하는 압축 기법이다. 유닛 기반 인코딩 기법은 높은 압축률에 비해 상대적으로 화질의 손상이 크지 않기 때문에 정밀한 영상을 필요로 하는 경우에 유용하게 사용할 수 있다. 또, 인코딩/디코딩 과정에 필요한API함수를 제공함으로써 사용성의 편이를 높였으며, 특히 다양한 디코딩 모드를 지원함으로써 애플리케이션의 특성에 맞는 디코딩 방식을 효과적으로 활용할 수 있게 했다.
일반적으로 손실 압축 기법을 많이 사용하는 이유는? 일반적으로 데이터 압축 기법은 손실 압축(lossy compression)과 무손실 압축(lossless compression)으로 나눌 수 있다. 일반적으로는 데이터가 일부 손실되더라도 가시화 결과로 생성된 이미지에는 큰 영향을 미치지 않으면서 높은 압축 효율을 구현할 수 있기 때문에 손실 압축 기법을 많이 사용한다.
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