KR20050054927A - 압축 데이터 트랜스코딩 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품 - Google Patents

압축 데이터 트랜스코딩 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품 Download PDF

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KR20050054927A
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Abstract

본 발명에 따르면, 변환 영역 내에서 트랜스코딩하는 동안 화상 데이터를 원래의 화상 데이터 형태로 복원하지 않고, 고속 액세스 메모리 내에 장기간 데이터를 경제적으로 저장할 수 있게 하는 데이터의 추가 압축이 수행된다. 처리 시간의 감소는, 다수의 0의 값의 양자화된 변환 계수를 처리하고, 엔트로피 디코딩된 양자화된 변환 데이터의 범위 감소 동안 0이 아닌 계수가 드문 지그재그 스캔 위치에서 양자화된 변환 계수를 변경하지 않음으로써 달성된다. 범위는 추가 압축된 양자화 값으로 복원되는 변경된 양자화 테이블의 계산 또는 평가에 의해 복원될 수 있다. 트랜스코딩 동안 데이터에 대해 JPEG 패킹된 포맷을 사용하면 추가적인 이점을 얻을 수 있다.

Description

압축 데이터 트랜스코딩 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품{ENHANCING COMPRESSION WHILE TRANSCODING JPEG IMAGES}
본 발명은 화질 향상을 위해 수정을 하면서 화상 데이터를 압축하는 것에 관한 것으로서, 특히 경제적으로 만족스럽게 고속 액세스 메모리에 장기간 저장할 수 있도록 부가적이며 보다 높은 데이터 압축을 위해 문서를 디코딩 및 재 인코딩(re-encoding)하고 이러한 디코딩 및 재 인코딩을 보다 짧은 시간으로 수행하는 것에 관한 것이다.
그림 및 그래픽 화상은 매우 많은 양의 데이터를 포함하며, 만약 디지털 데이터 처리기에 의해 전송 또는 처리를 할 수 있도록 디지털화되는 경우에 흔히 그림 또는 그래픽 화상의 각각의 픽셀을 양호한 충실도(good fidelity)로 표현하기 위해 수백만 바이트를 요구한다. 화상 압축의 목적은 보다 적은 데이터로 화상을 표현하여 저장 비용 또는 전송 시간 및 비용을 절감하는 것이다. 가장 효과적인 압축은 원화상(original image)을 정확하게 재생하는 것이 아니라, 원화상에 근접시킴으로써 달성된다. 본원 명세서에 참조로서 완전히 포함된, 1993년 Van Nostrand Reinhold에 의해 발행된, Pennebraker 및 Mitchell의 "JPEG Still Image Data Compression Standard"에 상세하게 논의되어 있는 JPEG(Joint Photographic Experts Group) 표준은 다른 종류의 애플리케이션들 사이에서 화상의 교환을 허용하고, 멀티미디어 애플리케이션 내의 디지털 연속하는 톤의 컬러 이미지(continuous-tone color image)를 제공하는 능력을 개발한다.
JPEG은 주로 2 차원 공간의 화상과 관련되며, 그레이 스케일 또는 컬러 정보를 포함하고, MPEG(Moving Picture Experts Group) 표준과 달리 시간 의존성을 갖지 않는다. JPEG 압축은 저장 요구를 크기의 한 자리수 이상 줄일 수 있으며, 처리 중에 시스템 응답 시간을 향상시킬 수 있다. JPEG 표준의 주목표는 소정의 데이터량 및/또는 이용가능한 전송 또는 처리 시간에 대하여 최대 화상 충실도를 제공하는 것이며, 어떠한 임의의 데이터 압축 정도도 수용된다. 흔히 20배 이상 데이터를 압축(및 전송 시간 및 저장 크기의 감소)한다 해도 일반적인 뷰어가 알 수 있는 정도의 아티팩트(artifact) 또는 화상 저하를 생성하지 않는다.
물론, 다른 데이터 압축 기법도 가능하며 어떠한 알려진 특징을 갖는 어떠한 종류의 화상 또는 그래픽에 대해서는 더 큰 정도의 화상 압축을 생성할 수도 있다. JPEG 표준은 화상 컨텐츠에 관계없이 실질적으로 동등하게 수행하고 데이터 압축 요구의 넓은 다양성을 수용하도록 완전히 일반화되었다. 따라서, 여러 버전 중 하나 이상에서 JPEG 표준을 채용하는 인코더 및 디코더가 비교적 널리 사용되게 되어 다양한 목적으로 화상에 광범위한 액세스를 허용한다. 표준화는 특히 디코더의 비용을 감소시켜 고품질의 화상 액세스를 널리 이용가능할 수 있도록 했다. 따라서, JPEG 표준의 이용은 특히 특정의 명확한 유형의 화상에 대해서는, 비록 효율이 조금만 증가될 수도 있지만, 일반적으로는 다른 데이터 압축 기법에 바람직하다.
특히 JPEG 표준에 따른 기법을 사용하여 데이터 량을 크게 감소시켜도, 일부 애플리케이션은 화질과 데이터 저장 비용 또는 전송 시간 사이의 엄격한 절충(trade-off)을 요구한다. 예를 들면, 저장 매체 또는 장치의 사용 수명의 상당한 부분의 기간 동안 화상을 저장할 필요가 있을 수도 있고 상당한 양의 저장 용량을 요구할 필요가 있을 수도 있다. 따라서, 화상 데이터가 잠재적으로 임의로 많은 횟수를 겹쳐쓰기 될 수 있다는 사실에도 불구하고, 소정 기간 동안 화상을 저장하고 데이터 프로세서 설치를 지원하는 비용이 저장 매체 또는 장치의 비용의 일부로서 간주될 수 있다. 이러한 저장 비용은 물론 저장되는 화상의 수만큼 배가된다.
저장 비용대 화질의 절충을 고려하는 다른 방법은 허용할 수 있는 최대 저장 비용을 결정한 후, 소정의 화질로 원하는 수의 화상을 얼마나 오랫동안 이용가능한 저장 장소에 저장할 수 있는 지를 결정하는 것이다. 이것은 화상의 복잡도와 일반적으로 직접 관련되는 화상의 압축 크기와 원하는 재구성 화질의 반비례 함수이다.
이러한 요구 애플리케이션(demanding application)의 일례로, 장기간 동안 저장해야 하는 법률 문서, 문서 방식이 아니라면, 매일 발행되는 수천만에 달하는 개인 수표와 같은 특별히 양도할 수 있는 수단의 저장이 있다. 개인 수표의 최초 청산 및 공채의 대체는 현재 자동화된 장비를 사용하여 수행되고 있으며, 수표에 인쇄된 기계 판독 가능한 증인(indicia)에 의해 편리하게 되어 있지만, 여전히 에러 발생 가능성이 있으며, 수표의 거래가 이루어진 후에 오랫동안 에러의 정정을 위해 특정 거래를 문서화할 필요가 있을 수도 있다.
개인 수표는 특히 몇몇 화상 데이터 압축 복잡도를 제공한다. 예를 들면, 부정 거래에 대해 보호하기 위해, 보다 크거나 보다 작은 복잡도 및 화상 값의 범위를 갖는 배경 패턴이 반드시 제공된다. 몇몇 정보는 매우 선명한 잉크로, 가능하게는 복수의 컬러로 인쇄되는 반면에, 다른 비밀 정보는 비교적 낮은 선명도(contrast)로 인쇄된다. 넓은 범위의 화상 값을 포함하는 장식이 포함될 수도 있다. 또한, 손으로 기록하거나 인쇄한 증인(indicia)(예를 들면, 수표 액수 및 서명)이 쉽게 예측할 수 없는 화상 값을 가질 수도 있다.
훨씬 더 단순한 문서들이 편지지 위쪽의 인쇄 문구(letterhead) 내의 컬러 및 음영, 높은 대비 인쇄, 페이퍼 상의 워터마크 및 복수의 서명과 같은 다양한 화상 값을 포함할 수도 있다. 문서에 포함될 수 있는 이 화상 값의 범위는 정확한 화상 재구성이 필요할 때 화상 데이터가 압축될 수 있는 범위를 제한할 수도 있다. 따라서 높은 충실도로 화상을 원화상으로 재구성 가능한 이러한 형태에서 저장 비용은 비교적 많이 들며, 이러한 저장 유지의 바람직함 및 장기간 동안의 고속 전자 액세스의 가능성에 관계없이, 이러한 비용은 이러한 저장이 경제적으로 가능한 기간을 제한한다.
이러한 화상 값은 정확하게 재생가능해야 하고, 광범위한 액세스 및 시스템 상호 호환성을 수용하기 위해 JPEG 표준의 이용이 바람직하기 때문에, 실질적으로 양호한 화상 충실도를 갖는 재생과 부합하는 데이터 량을 추가적으로 감소시키기 위한 유일한 기법은 원화상의 샘플링의 공간 주파수를 감소시키는 것이다. 그러나, 샘플링은 특히 낮은 선명도의 작은 증인의 독해도(legibility)를 부득이하게 감소시킨다. 현재, 100 인치당 도트(dpi; dots per inch) 또는 인치당 픽셀에서의 샘플링(현재 일반적인 사용에서 프린터의 300 dpi 또는 600 dpi 해상도로부터 약 1/3 내지 1/6의 감소)이 개인 수표 상의 낮은 선명도의 증인(indicia)의 적절한 독해도에 대한 한계로 간주된다. 화상 교환을 위한 ANSI(American National Standards Institute) 표준 위원회는 최소 해상도로서 100 dpi를 권장한다. 대부분의 수표 애플리케이션들은 픽셀당 1 비트보다 크게 압축될 때 100 dpi 또는 120 dpi의 그레이스케일(grayscale) 화상을 사용한다.
실제로, 화상 데이터의 필요한 품질은 이러한 애플리케이션에서 시간에 따라 변한다. 예를 들면, 문서의 날짜의 수개월 내에, 또는 그 처리 중에는 예를 들어 서명을 확인하기에 충분한 화질을 요구하는 진정성에 대한 의문이 흔히 발생하지만, 훨씬 나중에는, 화질이 문서의 내용에 대한 기본 정보를 확인하기에 충분한 지가 필요할 뿐이다. 따라서, 화상 데이터는 특히 저장 비용에 비해 화질 감소가 보다 허용될 때 장기간 저장을 위해 추가적으로 압축될 수도 있다. 현재, 개인 수표 화상들은 비즈니스용으로 약 90일 동안 DASD에 저장되고, 문서 보관 목적으로 테이프로 이동시켜 법적인 이유로 7년 보관한다. 따라서, 데이터는 수개월만 온라인 고속 저장 장치에서 이용가능하며, 테이프로 이동시키기 위해 약간 상당한 처리 시간이 요구된다.
이와 관련하여, 개인 수표 및 매일 생성되는 다른 문서의 수 그 자체는 여러 가지 문제를 제공한다. 화상을 인코딩 및/또는 디코딩하는데 필요한 처리는 상당하며, 범용 또는 특수 목적 프로세서 상에서 극히 높은 속도로 수행될 때에도 상당한 시간을 요구할 수도 있다. 인코딩 또는 디코딩 프로세스가 수분의 1초(예를 들면, 1/10 이하)로 행해지는 경우에도, 수많은 문서가 계속적으로 많은 수의 프로세서의 전체 처리 용량을 차지할 수도 있다. 시간이 지남에 따라 화질의 저하가 허용됨에 따라, 저장 비용을 줄이기 위해, 위에서 논의한 바와 같이, 훨씬 더 많은 처리가 요구되었다. 즉, 이미 압축된 데이터로부터 화상의 압축을 증가시키기 위해, 미국 특허 출원 제 09/760,383 호에 논의되어 있는 바와 같이, 먼저 압축된 데이터로부터 화상을 디코딩하고, 그 다음에 데이터 량을 더 줄이기 위해 여러 양자화 테이블을 사용하여 이 화상을 다시 인코딩할 필요가 있다. 이 처리 시간은 저장 매체의 감소된 사용량의 비용보다 저장 비용을 사실상 증가시키는 실질적인 비용을 나타낸다. 역으로, 만약 데이터를 추가적으로 감소시키기 위한 처리비용이 감소될 수 있다면, 데이터는 경제적으로 허용되는 비용으로 보다 짧은 액세스 또는 검색 시간을 갖는 메모리에 장기간 동안 저장될 수도 있다.
도 1은 압축된 화상 데이터의 압축 정도를 증가시키는 전형적인 기법을 도시한 순서도 또는 하이 레벨 블록도.
도 2는 본 발명에 따른, 압축 정도를 증가시키기 위해 감소된 처리 시간으로 압축된 화상 데이터를 처리하는 것을 도시한 순서도 또는 하이 레벨 블록도.
따라서, 본 발명의 목적은 압축된 데이터의 압축 정도를 증가시키고 화상 데이터 량을 감소시키기 위한 처리 시간을 감소시킬 수 있는 화상 데이터 처리 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 상기 및 다른 목적을 달성하기 위하여, 추가적인 압축을 위한 압축 데이터(compressed data) 트랜스코딩 방법에 있어서, 압축 데이터를 엔트로피 디코딩하여 양자화된 변환 계수 값(quantized transform coefficient value)을 형성하는 단계와, 양자화된 변환 계수 값의 범위(range)를 감소시켜 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 형성하는 단계와, 양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경하여 변경된 양자화 테이블(altered quantization table)을 형성하는 단계와, 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 엔트로피 인코딩하여 추가 압축된 데이터를 형성하는 단계와, 추가 압축된 데이터를 변경된 양자화 테이블과 함께 전송 또는 저장하는 단계를 포함하는 압축 데이터 트랜스코딩 방법(또는 이들 단계를 수행하는 장치)이 제공된다.
본 발명의 제 1 측면은, 추가적인 압축을 위한 압축 데이터(compressed data) 트랜스코딩 방법에 있어서, 압축 데이터를 엔트로피 디코딩하여 양자화된 변환 계수 값(quantized transform coefficient value)을 형성하는 단계와, 양자화된 변환 계수 값의 범위(range)를 감소시켜 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 형성하는 단계와, 양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경하여 변경된 양자화 테이블(altered quantization table)을 형성하는 단계와, 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 엔트로피 인코딩하여 추가 압축된 데이터를 형성하는 단계와, 추가 압축된 데이터를 변경된 양자화 테이블과 함께 전송 또는 저장하는 단계를 포함하는 압축 데이터 트랜스코딩 방법을 제공한다.
바람직하게는, 본 발명은 범위를 감소시키는 단계가 범위를 반으로 감소시키는 방법을 제공한다. 바람직하게는 본 발명은 변경된 양자화 값이 원래의 데이터 샘플 내의 8 비트 정밀도(precision)에 대해 1 내지 255의 범위 내인 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 변경된 양자화 값이 원래의 데이터 샘플 내의 8 비트 정밀도(precision)에 대해 1 내지 255의 범위 내인 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 화상에 대한 새로운 통계(statistics)를 수집하지 않고 양자화된 계수의 변경에 기초하여 허프만 테이블을 변경시키는 단계를 더 포함하는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 발생 주파수가(frequency of occurrence) 원래의 허프만 테이블 데이터로부터 평가되는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 발생 주파수가 양자화된 변환 계수 값의 히스토그램으로부터 결정되는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 엔트로피 인코딩 단계가 산술 코딩(arithmetic)을 포함하는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 양자화된 변환 계수 값이 패킹된 포맷인 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경시키는 단계가 적어도 하나의 값에 대한 범위를 감소시키는 단계와 보완적인 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 화상에 대한 새로운 통계를 수집하지 않고 양자화된 계수의 변형에 기초하여 허프만 테이블을 변경시키는 단계를 더 포함하는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 원래의 허프만 테이블 데이터로부터 발생 주파수를 평가하는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 양자화된 변환 계수 값의 히스토그램으로부터 발생 주파수가 결정되는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 엔트로피 인코딩 단계가 산술 코딩 단계를 더 포함하는 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 변환 계수 값은 패킹된 포맷인 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 지그재그 스캔 위치에서의 0이 아닌 양자화된 변환 계수의 발생 주파수에 기초하여 지그재그 스캔 위치에서의 양자화된 변환 계수의 변경을 방지하는 단계와, 지그재그 스캔 위치에서 양자화 테이블 내의 양자화 값의 변경을 방지하는 단계를 더 포함하는 압축 데이터 트랜스코딩 방법을 제공한다.
바람직하게는 본 발명은 지그재그 스캔 위치에서의 0이 아닌 양자화된 변환 계수의 발생 주파수에 기초하여 지그재그 스캔 위치에서의 양자화된 변환 계수의 변경을 방지하는 단계와, 지그재그 스캔 위치에서 양자화 테이블 내의 양자화 값의 변경을 방지하는 단계를 더 포함하는 방법을 제공한다.
본 발명의 제 2 측면은 추가적인 압축을 위한 압축 데이터(compressed data) 트랜스코딩 장치에 있어서, 압축 데이터를 엔트로피 디코딩하여 양자화된 변환 계수 값(quantized transform coefficient value)을 형성하는 수단과, 양자화된 변환 계수 값의 범위(range)를 감소시켜 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 형성하는 수단과, 양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경하여 변경된 양자화 테이블(altered quantization table)을 형성하는 수단과, 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 엔트로피 인코딩하여 추가 압축된 데이터를 형성하는 수단과, 추가 압축된 데이터를 변경된 양자화 테이블과 함께 전송 또는 저장하는 수단을 포함하는 압축 데이터 트랜스코딩 장치를 제공한다.
본 발명의 제 3 측면은 디지털 컴퓨터의 내부 메모리에 직접 로딩될 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 전술한 본 발명을 수행하기 위한 소프트웨어 코드 부분을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 예를 통해 본 발명의 실시예를 설명한다.
도 1에는 압축된 화상 데이터의 압축 정도를 증가시키는 전형적인 기법을 도시한 순서도 또는 하이 레벨 블록도가 도시되어 있다. 도 1은 주로 독해도(legibility) 및 문서의 화질 및 표준 디코딩 처리와의 호환성을 유지하면서 전처리없이 문서 화상 데이터의 압축을 증가시켜 데이터 량을 감소시키는 장치 및 방법에 관한 것이다(미국 특허 06606418의 도 7 참조). 이 기능은 화상 데이터의 동적 범위(dynamic range)를 줄이고, 제 1 양자화 테이블을 이용하여 감소된 동적 범위의 데이터를 인코딩하고, 종래의 디코딩 동안에 원화상 데이터의 동적 범위를 복원시키는 여러 양자화 테이블로 인코딩된 데이터를 저장하거나 전송함으로써 달성된다. 구체적으로는, 도 1은 JPEG 표준에 따라서 인코딩함으로써 이미 압축된 화상 데이터에 이 기법을 적용하는 것을 도시하고 있다. 따라서, 도 1의 어느 부분도 본 발명과 관련하여 종래 기술로 인정되지 않지만, "관련 기술"로 표시되어 있는데, 그 이유는 본 발명의 구별되는 특징이 그 안에 반영되지 않았다고 하더라도 도 2 및 아래에 논의하는 바와 같이 본 발명 및 도 2에 도시된 효과의 이해를 용이하게 하기 위해 도 1이 제공되기 때문이다.
보다 구체적으로는, 문서들의 화상 내의 화상 값은 세부(detail) 및 독해도를 유지하면서, 나중에 복원될 수 있는 화상 값의 동적 범위를 감소시킬 수 있다. 이러한 동적 범위의 감소는, 이론적으로는 약간의 정보 및 화상 충실도의 손실을 가져오지만, 판독 가능한 수준으로 화질을 유지하면서, 단기간 동안 현재 채용된 압축을 넘어서는 화상 데이터의 추가적인 압축, 고속 액세스 저장 및 일반적으로 2 내지 5 배의 데이터 량의 감소를 허용한다. 전술한 특허 출원에서 논의한 바와 같이 낮은 선명도의 피처의 독해도가 향상될 수도 있다.
이러한 데이터 량의 감소는, 처리비용을 고려하지 않는 경우, 유사한 요인에 의해 저장 비용을 감소시킬 것이다. 그러나, 위에서 암시한 바와 같이, 개인 수표와 같은 다수의 문서를 저장하는 것이 바람직한 것으로 밝혀졌으며, 장래의 저장 비용을 감소시키기 위해 또는 보다 고속의 액세스를 제공하기 위해 데이터베이스 내에 압축된 형태로 이미 저장된 다수의 문서를 처리하는 비용이 상당할 것이다.
이 비용은, 단일 문서에 대해 디지털 방식으로 저장된 데이터로부터 데이터 량을 추가로 감소시키기 위한 프로세스를 도시하는 도 1을 고려하면 보다 쉽게 이해할 수 있다. 먼저, 화상이 검색되고(710), 만약 원시 화상 데이터로서 저장되지 않고 무손실 코딩을 포함하는 임의의 압축 기법으로 압축되었으면(720), 적절한 디코더에 의해 압축 해제된/디코딩되어(730) 원 화상 데이터를 복원한다. 전술한 특허 출원에서 논의된 선택적 히스토그램(optional histogram) 및 전처리는 도 1에 도시되어 있지 않지만, 원한다면 포함될 수도 있다. 블록(740)에서, 화상의 범위가 감소된다. 만약, 750에서 결정된 바와 같이, 감소된 범위 화상 데이터가 압축되면(여러 압축 기법에 의해 가능함), 그 데이터는 인코딩된다(760). 그 다음에, 감소된 범위 화상은 (압축되거나 압축되지 않고) 범위 확장 정보(770)와 함께 저장된다. JPEG DCT 기반의 압축을 위해, 이 범위 압축 정보는 대체된 스케일링된 Q 테이블2(scaled Q tble2) 형태일 수 있다. 다른 애플리케이션에 있어서는, JPEG-LS 출력 재맵핑(remapping) 테이블의 형태일 수도 있다.
당업자라면 쉽게 알 수 있듯이, 화상 디코드 프로세스(730)는 엔트로피 디코딩, 역양자화 및 역이산 코사인 변환(IDCT) 프로세스를 포함한다. 엔트로피 디코딩은 비교적 신속하게 수행될 수 있는 프로세스이다. (엔트로피 코딩은 보다 일반적인 값이 비교적 많은 정보를 나타내는 보다 적은 비트 및 보다 덜 일반적인 값을 정당화하고, 보다 많은 비트의 사용을 정당화한다고 하는 사실을 이용한다.) 반면에, 역양자화 및 IDCT 프로세스는 훨씬 더 계산 집약적이다. 화상의 범위를 감소시키는 프로세스(740)는 각 화상 데이터 샘플에 대해 두 메모리 액세스 및 하나의 저장 동작을 요구하는 룩업 테이블을 이용하여 수행될 수 있다. 화상(760)을 인코딩하는 프로세스는 계산 집약적인 전방 이산 코사인 변환(DCT) 연산, 양자화 및 엔트로피 인코딩을 요구한다.
도 1의 프로세스는 디스플레이 또는 다른 렌더링(예를 들면, 인쇄)을 위해 화상 데이터를 완전히 그리고 충분히 재구성하며, 프로세스(740 내지 770)는 문서 화상의 피처의 세부 및 독해도를 유지하면서 표준 JPEG 처리를 넘어서 압축의 정도를 증가시키기 위해 전술한 출원에 따라서 원시 화상 데이터에 대해 수행되는 프로세스와 동일하다는 것을 당업자들은 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 데이터는 변환 영역으로부터 화상 영역으로(때론 실제 및/또는 픽셀 영역이라고도 함) 변환되고 다시 변환 영역으로 변환되는 것으로 설명될 수 있다. 따라서, 실제로는 서로의 역 프로세스인 프로세스가 포함되며, 이들 중 하나 또는 둘 모두는 계산 집약적일 수도 있고, 다수의 문서가 모이면 상당한 처리 시간을 요구할 수도 있다.
본 발명은 데이터가 변환 영역에서 유지되는 동안 동일한 결과를 제공하고, 따라서 이하에 기술되는 바와 같이 데이터의 몇몇 부가적인 압축이 발생되는 동안 실질적으로 역이며 상보적인 여러 프로세스 쌍의 수행이 회피된다. 데이터는 원래의 형태로 돌아가지 않기 때문에 이 프로세스는 트랜스코딩(transcoding)으로서 기술된다. 이제 도 2의 순서도에 따라서 본 발명의 기본적인 프로세스를 설명한다. 도 2는 도시된 기능을 수행하기 위한 구성으로 프로그램에 의해 구성되는 프로그램된 범용 컴퓨터 내에서와 같이 도시된 기능을 수행하는 장치 또는 유사하게 구성된 특수 목적 논리 처리 회로의 하이 레벨 블록도로서 이해될 수 있으며, 이는 당업자에게 자명할 것이다.
다음 논의를 위해 화상 데이터가 JPEG 표준에 따라 코드와 같은 일부 압축된 형태로 미리 인코딩될 것이라고 가정한다. 본 발명은 어떠한 다른 압축 인코딩 구조에도 완전히 적용할 수 있으며 상기 가정은 원래의 데이터가 압축 형태가 아닌 경우(예를 들면, 원시 화상 데이터)(이를 위한 바람직한 방법 및 장치가 전술한 출원에 제공되어 있음)를 단순히 회피한다는 점에 유의하라.
본 발명에 따른 프로세스 및 장치의 개요로서, 압축된 화상 데이터가 검색되면(210), 압축된 데이터는 엔트로피 인코딩되어(220) 양자화 계수 형태로 데이터가 복원된다. 그 다음에 양자화된 계수의 동적 범위는 240에 도시된 바와 같이 바로 감소될 수 있으며, 바람직하게는 단순화된 프로세스로 엔트로피 인코딩(260)이 수행될 수 있는데, 이에 대해서는 이하에 상세하게 설명한다. 그 다음에 270에 도시된 바와 같이 확장 정보와 함께 결과의 엔트로피 인코딩된 정보를 저장함으로써 추가 압축이 완료된다. 확장 정보는 범위 감소를 위해 보완적이거나 또는 일부 화상 향상을 제공하도록 선택될 수도 있다.
위에서 암시한 바와 같이, 역의 보완 동작 쌍을 회피하는 것에 의해, 엔트로피 디코딩 프로세스(230)는 일반적으로 도 1의 완전한 화상 디코딩 프로세스(730)에 요구된 처리 시간의 1/4 미만으로 수행될 수 있다. 마찬가지로, 엔트로피 인코딩 프로세스는 일반적으로 이용된 압축 기법 또는 표준에 관계없이 완전한 화상 인코딩 프로세스에 요구되는 시간의 1/4 미만으로 완료될 수 있다. 일반적으로, 양자화된 계수의 범위를 줄이는 프로세스는, 특히 후술하는 바람직한 기법에 의해 화상 데이터의 동적 범위의 감소보다 훨씬 더 빠르게 수행될 수 있다. 따라서, 본 발명에 의해 제공된 처리 속도의 이득은 적어도 4 배이며, 흔히 이보다 훨씬 더 클 수 있으며, 심지어 DCT 및 IDCT, 양자화 및 역 양자화 처리를 위한 특수 목적 프로세서를 사용할 수 있게 한다
엔트로피 인코딩에 있어서, 통계적 분석이 흔히 생략될 수 있거나 또는 원래의 압축된 데이터의 엔트로피 코딩의 비교적 간단한 조작에 의해 또는 JPEG 표준에 의해 채택된 엔트로피 인코딩에 대한 대안으로 대체될 수 있다는 것을 제외하고는 엔트로피 디코딩 및 인코딩 프로세스는 공지되어 있으므로 더 이상 설명하지는 않는다. 양자화된 계수(240)의 범위를 줄이는 프로세스는, 룩업 테이블(LUT)을 이용하여 수행될 수 있는데, 이것은 처리된 각각의 양자화된 계수에 대한 두 메모리 액세스 및 저장 동작 또는 각 화상 샘플에 대해 도 1의 대응 동작(740)과 같이, 범위의 감소를 요구하는 것을 의미한다. 그러나, 도 1의 화상 데이터 내의 샘플의 수는 항상 매크로블록 당 64개이지만, 동일한 매크로블록(EOB(end-of-block) 마커/부호 앞의)에 대한 양자화된 계수의 수(코딩 협약에 따른 몇몇 0 값의 계수를 포함하여)는 흔히 64개보다 훨씬 더 적고, 흔히 16개보다도 훨씬 더 적다. 또한, 0이 아닌 양자화된 계수만이 감소될 수 있기 때문에, 실제 양자화된 계수의 수는 흔히 훨씬 더 적다. 또한, 일부 계수는 지그재그형 스캔 위치(즉, 변형된 블록 내의 위치)에서 0이 아닌 계수의 희귀성이 별도의 계산 및 가능한 에지의 저하를 정당화하지 않는 경우에 변하지 않고 남아 있을 수도 있는데, 이 경우에, 이들 위치에 대응하는 양자화 값은 또한 범위 복원 데이터 내에 변하지 않은 채로 있어야 한다. 따라서, 양자화된 계수의 범위를 감소시키기 위한 처리 시간은, 실제로는 화상 샘플의 동적 범위를 감소시키는데 요구된 시간의 1/4보다 흔히 훨씬 더 작다.
또한, 범위 감소가 범위가 감소된 모든 양자화된 계수에 대해 일정하면, 하나의 LUT만이 요구된다. 훨씬 더 간단하고 신속한 구성이 흔히 양호한 결과를 제공한다. 예를 들면, 범위를 2배 줄이는 것이 몇몇 경우에 바람직한데, 이것은 어떠한 LUT도 필요치 않게 하며, 범위 감소는 단순한 크기 변화에 의해 달성된다.
이 간단한 범위 감소 실시예의 특별한 경우는, 2배의 범위 감소가 선행 RS 바이트 내의 크기의 2배를 공제하는 것을 포함하는 미국 특허 제 09/736,444 호 및/또는 제 09/896,110 호에 개시된 바와 같은 패킹된 포맷으로 데이터가 유지되거나 또는 제공되는 경우이다. 만약 RS 바이트 내의 크기 값이 범위 감소의 2배보다 작으면, 계수는 0으로 감소되고 열(run) 내의 계수의 수는 확대되어, 새로운 0의 계수를, 만약 0의 열이 있다면, 그 열의 어느 한쪽에 병합하여야 한다. 그러나, 새로운 패킹된 포맷 내의 감소된 범위 데이터 내의 총 바이트 수는 동일하거나 또는 보다 빈번하게는 감소되며, 보다 많은 수의 비트 또는 바이트가 JPEG 패킹된 포맷으로 요구되는 것은 불가능하다. 따라서, 약간의 비교적 간단한 추가적인 처리량이 JPEG 패킹된 포맷을 이용하여 요구될 수도 있지만, 동일 버퍼가 감소된 범위 데이터로 겹쳐쓰기될 수도 있다. 그 다음에 훨씬 증가된 압축을 획득하기 위해 감소된 범위 데이터가 엔트로피 재인코딩된다. 이와 관련하여, 허프만(Huffman) 코드는 몇몇 비트만 요구할 수도 있지만, 버퍼는 계수당 적어도 2 바이트의 넌제로(non-zero)를 요구하는 압축되지 않은 양자화된 계수를 유지한다.
일반적으로, 최대 데이터 압축을 위해, JPEG 산술 코딩 옵션은 엔트로피 한계에 가까운 엔트로피 재코딩된 데이터를 자동으로 제공하는데 사용될 수 있으며, 따라서 어떠한 화상 저하도 회피하고 커스텀 허프만 엔트로피 인코딩에 대한 통계의 수집을 위한 일부 처리 시간을 회피하면서 압축을 향상시킬 수 있다. 그 다음에 원한다면 데이터는 나중에 베이스라인 JPEG으로 변환될 수 있다.
또한 JPEG 패킹된 포맷에 대하여, 전술한 특허 출원에는 이로 인해 어떠한 처리가 용이해지는 것이 기재되어 있다. 구체적으로는, JPEG 패킹된 포맷을 이용하면 감소된 범위 인코더에 대한 커스텀 허프만 테이블을 간단하게 생성할 수 있다. 커스텀 허프만 테이블은 나중에 트랜스코딩하여 다시 베이스라인 JPEG 압축하기 위해 산술적으로 코딩된 화상과 함께 저장될 수 있다. 이들 DHT(Define Huffman Table) 마커는 JPEG 화상 부호화된 데이터와 별개로 테이블 사양용으로 간략화된 JPEG(JPEG-abbreviated-for-table-specification) 데이터 포맷으로 저장될 수 있으며, 이들 여분의 바이트는 산술 코딩된 버전이 충분하면 전송되지 않는다. (DHT 마커는 허프만 버전이 바람직하지 않는 경우에 필요치 않다는 것에 주의하라. 수신기의 디코더는 보다 많이 압축된 산술 코딩 버전을 디코딩하는 방법을 알지 못하기 때문에, DHT 마커는 허프만에 대한 트랜스코딩이 필요한 경우에 사용된다.) 또는, 전술한 Pennebaker 등의 간행물에 상세히 설명되어 있는 바와 같이 사용되지 않는 커스텀 허프만 테이블이 JPEG 애플리케이션 마커(APPn marker) 내에 저장될 수 있다. 이러한 마커의 필드는 등록되어 데이터의 해석을 허용한다. 이러한 마커는 화상 데이터와 함께 삽입되거나 별도로 유지될 수도 있다.
범위 감소 프로세스에 주목하면, 범위 감소 전의 테이블로부터 비슷한 커스텀 허프만 테이블이 확립될 수 있다. 예를 들면, 확률 분산에서의 시프트는 적용된 범위 감소량으로부터 추정될 수 있다. 만약 디코더 내의 허프만 테이블이 JPEG 표준에서 주어진 전형적인 허프만 테이블이 아니면, 특히 RS 심벌 값이 숫자가 아닌 경우, 허프만 테이블은 커스텀 테이블로 가정될 수도 있다. 만약 일부 분산이 코드 워드 길이당 심벌의 수에 대응하는 것이라고 가정하면, 동적 범위 감소량에 대해 새로운 분산이 계산될 수 있다. 만약 주어진 R/S 심벌용 코드가 N 비트이면, 그룹 내의 모든 관련 부분들의 합은 1/2N까지 더해진다. 관련 주파수는 그 카테고리 내의 모든 2N 레벨 사이에서 동등하게 분할될 수도 있다. 또는 보다 작은 레벨이 보다 유사하도록 조정될 수 있다. 총 관련 주파수가 원래의 카테고리의 관련 주파수와 매칭되는 한, 동일한 허프만 코드 길이는 변하지 않은 데이터에 할당될 수도 있다. 따라서 동적 범위 감소는 이들 레벨을 함께 클러스터한다. 그 다음에 0으로 감소하지 않는 레벨에 대해서는, 이들 클러스터는 결합되어 카테고리의 관련 주파수를 모을 수 있다. 보수적인 평가 더 길게 되는 실행 효과를 무시한다. 이 샐행들은 새로운 0이 아닌 계수들이 생성될 수 없기 때문에 더 짧게 될 수 없다는 것에 주의하라. 보다 일찍 발생하는 EOB(End-of-Block)의 효과의 평가는 전형적인 이미지가 원하는 범위 감소에 대한 그들의 통계를 어떻게 변경시키는 지를 관측함으로써 경험적으로 결정될 수 있다. 이전의 커스텀 테이블이 사용되지 않은 심벌에 대한 갭을 가질 수도 있기 때문에, 가능한 최대까지 사이즈들과 결합된 0의 모든 가능한 실행들이 허용되며, 실제 히스토그램이 수집되지 않으면, 이러한 갭은 허용되지 않는다는 사실에 주목하라. 이 조건이 만족되는 한, 이 방법은 새로운 히스토그램을 수집할 필요 없이, 본 발명에 의해 달성되는 시간 감소를 처리하는 데 있어서의 이득의 유지를 지원하면서, 하나의 커스텀 허프만 테이블로부터 다른 커스텀 허프만 테이블로의 즉각적인 트랜스코딩을 허용한다.
위에서 암시한 바와 같이, 여분의 압축이 계산 및 가능한 에지 저하를 조정하지 않을 때, 일부 양자화된 계수는 변경되거나 수정 압축될 필요가 없다. 특정 지그재그 스캔 순서 위치 내의 양자화된 변환 계수가 수정되어야 하는 지에 대한 판정은 각각의 지그재그 스캔 위치에서 0이 아닌 변환 계수의 수의 원래의 히스토그램에 기초하여 이루어거나 또는 원래의 데이터 내의 커스텀 허프만 테이블로부터 추정될 수 있다. 압축에서 가장 큰 이득은 이들 지그재그 스캔 위치에 대해 빈번하게 발생하는 0이 아닌 양자화된 변환 계수에 의해 달성된다. 0이 아닌 양자화된 변환 계수가 드물게 발생하는 위치에 대하여, 압축에서의 이득은 계산 시간 또는 화질의 저하를 조금도 정당화하지 않는다. 따라서, 유도되거나 추정된 0이 아닌 양자화된 변환 계수의 수의 통계는, 압축 이득의 평가를 제공할 수 있으며 따라서 양자화된 계수가 변하지 않는 지그재그 스캔 위치를 식별하는 것을 돕는다. 예를 들면, 수표의 뒷면에서, 배서(endorsement)는 항상 높은 선명도를 갖지는 않지만, 안전 패턴은 보다 높은/많은 수로 매우 상이한 통계를 가질 것이다. 만약, 0이 아닌 양자화된 계수를 비교적 가끔 발생하는 지그재그 스캔 위치에서 양자화된 변환 계수를 수정하지 않는 원리가 그러한 경우에 적용되면, 배서의 화상 값은 그만큼 많이 수정되지 않고 배서의 독해도 및 상세를 유지하게 될 수도 있다. 픽셀 영역보다 변환 영역에서의 범위 감소를 행하는데 있어서의 하나의 중요한 이점은 여러 방식에서 지그재그 스캔 순서로 여러 위치에서 변환 계수를 처리하고, 따라서 극도의 데이터 압축을 달성하면서, (상대적인 발생 빈도로 표시될 수도 있는) 중요성이 증가될 수도 있는 화상 피처를 유지하는 능력이다.
만약, 커스텀 허프만 테이블이 사용되면(또는 베이스라인 허프만 테이블에 대한 산술 코딩의 트랜스코딩이 필요한 경우), EOB(End-of-Block)에 할당된 비트 수는 계수를 수정하는 것을 중단하는 지그재그 스캔 위치를 평가하는데 사용된 함수에 포함될 수 있다. JPEG 기술 사양의 부록 K에 리스트된 AC 계수 허프만 코드 테이블(참고로서 전술한 문서에 포함되어 있음)에서, EOB는 색차 테이블에서는 2 비트 코드 길이를 갖는 반면에 휘도 테이블에서는 4 비트 코드 길이를 갖는다. 다른 실행/사이즈 조합의 길이와 결합되면, 지그재그 스캔 순서에서 계수를 수정하는 것을 중지할 때의 평가 및 수정으로부터의 비트 절약의 평가가 획득될 수 있다. 휘도 AC 계수 테이블 내의 EOB에 대한 긴 코드 길이는 양자화된 변환 계수가 보다 많은 지그재그 스캔 위치에서 수정되어야 한다는 것을 나타낸다.
이와 관련하여, 변화된 양자화 테이블 값이 원래의 샘플에서 8 비트 정밀도에 대해 255(또는 데이터의 원래의 정밀도에 기초하여 최대)를 초과하지 않도록 주의가 기울여져야 한다. (0의 값은 허용되지 않고 따라서 허용된 범위는 1 내지 255이다.) 만약 디코더의 양자화 값이 변경 전에 255에서 이미 범위 감소를 보상하면, 양자화 값은 이미 그들의 최대 값에 있고, 양자화 값이 8 비트(예를 들면, 베이스라인 엔트로피 코딩에 있어서)로 제한될 때 부가적인 범위 복원이 가능하지 않기 때문에, 이들 양자화된 계수들은 범위 감소보다 더 작지만 감소되지 않으면 0으로 설정될 수 있다.
이상으로부터, 본 발명은 계산 집약적 역양자화를 회피하는 엔트로피 디코딩 직후에 변환 영역에서 범위 감소, 실제/가상 영역으로의 역 변환, 실제/가상 영역에서의 범위 축소, 그 다음의 변환 영역으로의 반환을 위한 전방 변환 및 엔트로피 재인코딩을 할 수 있기 전의 재양자화를 행함으로써 인코딩된 신호를 트랜스코딩하는 동안에 부가적인 압축을 수행함으로써 문서 이미지 데이터의 압축을 증가시키는 처리 시간의 실질적인 감소를 제공한다는 것을 알 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 추가적인 압축을 위한 처리 시간은 실제 또는 가상 픽셀 데이터 영역에서 압축이 수행될 때 요구된 처리 시간의 1/4 정도이다.
양자화된 계수가 스케일다운(scaled down)되는 경우에, 허프만 테이블의 통계는 변한다. 수정된 허프만 테이블은 심벌들의 상대적인 주파수를 평가하기 위해 기존의 테이블을 사용하여 평가될 수 있으며 그 다음에 심벌들을 적절하게 스케일링한다. 예를 들면, 양자화 계수를 2배 스케일링 다운하면, 인접한 계수 주파수를 병합한다. 평균적으로, 각 허프만 코드는 두 주파수가 결합되었기 때문에 이 경우에 있어서보다 1비트 작은 비트가 요구된다.
처리 시간 및 비용에 있어서의 이 감소는 화상의 저장 비용의 직접적이고 실질적인 감소에 대응하며, 긴 기간 동안 이러한 화상에 높은 속도 및 "온라인" 액세스를 경제적으로 제공하고, 이러한 이점이 그러한 데이터의 기존의 데이터베이스에 압축된 형태로 보다 쉽고 효율적으로 제공될 수 있도록 한다.
본 발명은 단일의 바람직한 실시예를 통해 설명하였지만, 당업자들은 본 발명이 첨부한 청구범위의 사상 및 범주 내에서 수정될 수 있음을 알 수 있을 것이다. 특히, 본 발명은 임의의 압축 기법 및 다른 유손실 변환 기반 기반의 압축 알고리즘 및 JPEG 표준에 부합하는 기법에 의해 압축된 압축 데이터에 쉽게 적용될 수 있다.

Claims (19)

  1. 추가적인 압축을 위한 압축 데이터(compressed data) 트랜스코딩 방법에 있어서,
    상기 압축 데이터를 엔트로피 디코딩하여 양자화된 변환 계수 값(quantized transform coefficient value)을 형성하는 단계와,
    상기 양자화된 변환 계수 값의 범위(range)를 감소시켜 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 형성하는 단계와,
    양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경하여 변경된 양자화 테이블(altered quantization table)을 형성하는 단계와,
    감소된 범위의 상기 양자화된 변환 계수 값을 엔트로피 인코딩하여 추가 압축된 데이터를 형성하는 단계와,
    상기 추가 압축된 데이터를 상기 변경된 양자화 테이블과 함께 전송 또는 저장하는 단계를 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 범위를 감소시키는 단계는 상기 범위를 반으로 감소시키는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 변경된 양자화 값은 원래의 데이터 샘플 내의 8 비트 정밀도(precision)에 대해 1 내지 255의 범위 내인
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 변경된 양자화 값은 원래의 데이터 샘플 내의 8 비트 정밀도(precision)에 대해 1 내지 255의 범위 내인
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    화상에 대한 새로운 통계(statistics)를 수집하지 않고 상기 양자화된 계수의 변경에 기초하여 허프만 테이블을 변경시키는 단계를 더 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    발생 주파수가(frequency of occurrence) 원래의 허프만 테이블 데이터로부터 평가되는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    발생 주파수가 상기 양자화된 변환 계수 값의 히스토그램으로부터 결정되는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 엔트로피 인코딩 단계는 산술 코딩(arithmetic)을 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 양자화된 변환 계수 값은 패킹된 포맷인
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경시키는 단계는 상기 적어도 하나의 값에 대한 범위를 감소시키는 단계와 보완적인
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  11. 제 2 항에 있어서,
    화상에 대한 새로운 통계를 수집하지 않고 상기 양자화된 계수의 변형에 기초하여 허프만 테이블을 변경시키는 단계를 더 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    원래의 허프만 테이블 데이터로부터 발생 주파수를 평가하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 양자화된 변환 계수 값의 히스토그램으로부터 발생 주파수가 결정되는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  14. 제 2 항에 있어서,
    상기 엔트로피 인코딩 단계는 산술 코딩 단계를 더 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  15. 제 2 항에 있어서,
    상기 변환 계수 값은 패킹된 포맷인
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 지그재그 스캔 위치에서의 0이 아닌 양자화된 변환 계수의 발생 주파수에 기초하여 지그재그 스캔 위치에서의 양자화된 변환 계수의 변경을 방지하는 단계와,
    상기 지그재그 스캔 위치에서 상기 양자화 테이블 내의 상기 양자화 값의 변경을 방지하는 단계를 더 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  17. 제 2 항에 있어서,
    상기 지그재그 스캔 위치에서의 0이 아닌 양자화된 변환 계수의 발생 주파수에 기초하여 지그재그 스캔 위치에서의 양자화된 변환 계수의 변경을 방지하는 단계와,
    상기 지그재그 스캔 위치에서 상기 양자화 테이블 내의 상기 양자화 값의 변경을 방지하는 단계를 더 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 방법.
  18. 추가적인 압축을 위한 압축 데이터(compressed data) 트랜스코딩 장치에 있어서,
    상기 압축 데이터를 엔트로피 디코딩하여 양자화된 변환 계수 값(quantized transform coefficient value)을 형성하는 수단과,
    상기 양자화된 변환 계수 값의 범위(range)를 감소시켜 감소된 범위의 양자화된 변환 계수 값을 형성하는 수단과,
    양자화 테이블 내의 적어도 하나의 값을 변경하여 변경된 양자화 테이블(altered quantization table)을 형성하는 수단과,
    감소된 범위의 상기 양자화된 변환 계수 값을 엔트로피 인코딩하여 추가 압축된 데이터를 형성하는 수단과,
    상기 추가 압축된 데이터를 상기 변경된 양자화 테이블과 함께 전송 또는 저장하는 수단을 포함하는
    압축 데이터 트랜스코딩 장치.
  19. 디지털 컴퓨터의 내부 메모리에 직접 로딩될 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
    컴퓨터에서 실행될 때, 제 1 항 내지 17 항의 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 코드 부분을 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
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