압축 기법은 여러 가지로 분류 가능하다. 손실기법과 무손실 기법의 두 가지로 나눌 수 있으며, 압축에 이용되는 성질 측면에서 엔트로피 기법과 대상 기반 기법의 두 가지로 나눌 수도 있다.
무손실 기법과 손실 기법
무손실 기법이란 압축한 데이타를 복원했을 때 복원한 데이타가 압축전의 데이타와 완전히 일치하는 것을 말한다. 즉, 복원한 비트 스트림이 압축전의 비트 스트림과 완전히 일치하는 것을 말하는 것이다. 이 기법은 압축할 때 압축할 데이타에 어떤 변경이나 수정도 가하지 않는다. 이 기법은 멀티미디어 정보에서 정확성이 생명인 데이타들-예를 들면 의학용 영상-의 압축에 사용할 수 있다. 무손실 기법은 또한 비트 보존 압축기법이라고도 부른다.
손실기법이란 복원한 데이타가 압축전의 데이타와 일치하지 않는 기법을 말한다. 이 기법은 대체로 연속 매체-음향, 비디오, 동영상-를 압축하는 데 적당하다. 손실기법이라고 해서 사용자가 압축/복원후의 정보가 본래의 정보와 다르다고 느낄 정도의 차이를 말하는 것은 아니다. 즉, 사용자들이 손실기법으로 압축/복원한 데이타-예를 들면 영상-를 보았을 때 본래의 데이타- 본래의 영상-와 거의 동일하다고 느낄 수 있을 정도가 되어야 한다.
엔트로피 기법
엔트로피 기법은 압축시킬 대상의 특성을 고려하지 않는 압축 기법을 말한다. 엔트로피 기법은 압축할 대상 정보 고유의 특성을 이용하지 않고 모든 데이터를 단순히 비트 열 혹은 바이트 열로 생각한다.
예를 들면 10개의 연속하는 바이트들의 값이 모두 0을 갖는다면 특수문자와 '10'이라는 수를 사용하여 나타내는 것이 엔트로피 기법이다. 이렇게 하면 '0'이 10번 반복되는 것은 아무런 의미를 갖지 않게 되며 복원시에 본래의 값과 똑같이 복원되므로 모든 엔트로피 기법은 무손실 압축기법에 해당한다.
엔트로피 부호화 기법에는 런-렝스 기법처럼 반복되는 수열을 대체하는 방법과 허프만(Huffmann) 부호화처럼 통계적 방식이 있다.
대상 기반 기법
대상 기반 기법은 압축하고자하는 대상 정보의 특성을 이용하는 것이다. 예를 들면 음성은 말을 하지 않고 있는 구간과 말을 하는 구간이 쉽게 구별 가능하고, 말하는 구간만이 중요하므로 말 안하는 구간에 해당하는 정보는 굳이 들어갈 이유가 없다. 동화상의 경우에 연속한 두 그림 사이에는 유사점이 많으므로 각 그림을 몇 개의 구역으로 가른 후 어떤 구역들이 유사한가를 찾는 방식으로 압축을 시도하게 된다.
대상 기반 기법은 엔트로피 기법보다 더 좋은 압축율을 보인다. 압축 대상이 되는 매체의 고유한 특성을 이용하기 때문이다. 압축률은 실제 입력 데이터에 따라 틀리게 된다. 순백의 화면을 기술하는 것이 복잡한 시장 풍경을 기술하는 것보다 훨씬 쉬운 것과 같은 원리이다. 대상 기반 기법은 무손실 기법일 수도 손실 기법일 수도 있다. 대상 기반 기법에는 다음과 같은 3 가지가 있다.
- 변환
- 예측
- 벡터 양자화
엔트로피 기법과 대상 기반 기법 사이의 관계는 상호 배타적인 것이 아니다. 음향, 화상, 동화상 등의 압축에 있어 최고의 압축율을 얻기 위해서는 엔트로피 기법과 대상 기반 기법을 적절히 조합하여 사용할 수 있다.
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