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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장봉주 (부경대학교) 이석환 (동명대학교) 권기룡 (부경대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 第49卷 CI編 第3號
발행연도
2012.5
수록면
15 - 26 (12page)

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최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
#벡터맵 압축(Vector map compression) #공간영역압축(spatial domain encoding) #빈 분류(Bin classification) #공간에너지집중(Spatial energy compaction)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 벡터맵 압축 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

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1. [인터넷자원] - / / http://zlib.net/ google schola 2. [인터넷자원] - / / http://7-zip.org/ google schola 3. [단행본] - W.B. Pennebaker / 1993 / JPEG: Still Image Data Compression Stndard / Van Nostrand Reinhold google schola 4. [학술지(정기간행물)] - A. Skodras / 2001 / The JPEG2000 Still Image Compression Standard / IEEE Signal Processing Magazine 18 (5) : 36 ~ 58 google schola 5. [기타자료] - M. Boliek / 2000 / JPEG2000 Part I Final Draft International Standard / ISO/IEC JTC1/SC29 WG1 N1855 google schola

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