KR940011437B1

KR940011437B1 - 공급 신호 엔코딩 방법 및 압축된 데이타 신호 디코딩 방법

Info

Publication number: KR940011437B1
Application number: KR1019900007831A
Authority: KR
Inventors: 엘. 듀트에일러 도날드
Original assignee: 아메리칸 텔리폰 앤드 텔레그라프 캄파니; 토마스 스태포드
Priority date: 1989-06-01
Filing date: 1990-05-30
Publication date: 1994-12-15
Also published as: JPH0779261B2; DE69029876T2; EP0400913B1; KR910002143A; DE69029876D1; EP0400913A3; CA2014549A1; CA2014549C; US5025258A; JPH03163918A; EP0400913A2

Abstract

내용 없음.

Description

공급 신호 엔코딩 방법 및 압축된 데이타 신호 디코딩 방법

제1도는 본 발명의 형태를 구체화하는 엔코더 및 원격 디코더를 이용한 장치의 상세도.

제2도는 제1도에 도시된 엔코더 및 디코더에 이용된 적응 확률 평가기(adaptive probability estimator)의 요소 연산을 설명하는 흐름도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

104 : 산술 엔코더 유니트 105 : 문맥 추출기

106 : 적응 확률 평가기 107 : 라인 인터페이스

[기술배경]

본 발명은 신호 코딩에 관한 것으로, 특히, 엔트로피 엔코딩/디코딩하는 확률 평가기에 관한 것이다.

[발명의 배경]

엔트로피, 예를들면, 산술, 엔코딩 및 디코딩이 엔코딩된 후에 디코딩될 기호의 확률 평가를 필요로 한다는 것은 공지되어 있다. 산술 엔코딩 및 디코딩에 있어서, 보다 정확한 확률 평가를 하기 위해선 데이타 압축을 더욱 크게 해야 한다. 이러한 목적을 위해, 확률 평가는 우선적으로 기본적인 기호 확률의 변화에 적응하는 것이 바람직하다.

종래의 공지된 확률 평가 장치는 다소 적응 능력을 갖고 있지만, 비교적 작은값의 기호 확률을 평가할 필요가 있기 때문에 적은 속도가 제한되어 왔다. 사실상, 종래 장치에서 유효한 적응 속도는 일정하게 되어있고, 평가되는 실제 확률값과는 무관하게 되어 있었다. 이것이 확률 평가의 정확도를 저하시켜, 결국 기호의 엔코딩 및 디코딩의 효율을 저하시켰다.

[발명의 요약]

종래의 공지된 확률 평가기의 문제점이나 다른 제한은 본 발명의 양상에 따라 엔코드 및 디코드되는 기호의 평가 확률에 대한 적응 속도를 최적화하여 해결된다.

특히, 평가되는 확률값이 작지 않다면, "고속(fast)"적응 속도가 상기 확률값을 작성시에 실현되고, 평가되는 확률값이 작다면, 필연적으로 저속 적응 속도가 상기 확률값을 작성시에 실현된다.

특정 실시예에 있어서, 적응 속도는 평가되는 실제의 확률값과 이상적으로 매칭되므로써 최적화된다. 특히, 적응 속도는 평가되는 최소의 확률값에 역비례하여 최적화된다. 일예로서, 이것은 규정된 파라미터의 세트의 적어도 제1특성이 적어도 제1임계값을 초과하는지를 결정하고, 만일 적어도 제1특성이 적어도 제1임계값을 초과하는 경우, 규정된 방법으로 규정된 파라미터의 세트를 조정함으로써 달성된다.

전형적인 실시예에 있어서, 적어도 제1규정된 특성은 주어진 문맥에 대한 규정된 파라미터의 세트의 최소값이고, 적어도 제1임계값은 작은값, 예컨대, 8이다. 규정된 파라미터의 세트에서 각각의 요소는 수신된 기호의 문맥 의존 누산(context sensitive accumulation) 즉, 카운트 함수이다.

제1도는 본 발명의 양상을 따른 엔트로피 엔코더(101)의 개략적인 블럭선도로서, 상기 엔트로피 엔코더는 데이타 기호 S(K)을 수신하고, 상기 데이타 기호 S(K)를 데이타 스트림 a(i)으로 엔코드하고 상기 데이타 신호 S(K)를 전송 매체(102)와 인터페이스하여 원격 엔트로피 디코더(103)으로 전송한다. 엔트로피 디코더(103)는 수신기 데이타 스트림을 얻기 위해 전송 매체와 인터페이스하고 상기 스트림을 전송된 기호 S(K)의 복제(replicas) 기호로 디코드한다. 기호 S(K)는 요소[0,…,S-1], 즉, S(K)∈[0,…,S-1]을 포함한다. 이와같이, 기호는 요구된 바와 같이 멀티레벨 또는 2진법일 수 있다.

따라서, 엔코더(101)는 본 예에서 산술 엔코더 유니트(104), 문맥 추출기(105), 적응 확률 평가기(106) 및 라인 인터페이스(107)를 포함한다. 기호 S(K)와 확률 평가 "

" 는 산술 엔코더 유니트(104)에 공급되어 공지된 방식으로 상기 산술 엔코더 유니트에서 사용되어 엔코드된 데이타 스트림 a(i)을 작성한다. 이와같은 산술 엔코더 유니트는 본 기술 분야에 공지되어 있다. 예를들어, "산술 코딩에 따른 흑백 화상의 압축(Compression of Black-White Image with Arithmetic Coding)"이라고 제목을 붙인 1981년 6월 발생의 IEEE Transactions On Communications, VOL. COM. -29, NO. 6, 페이지 858 내지 867의 문헌과 2진법 요소를 가진 기호를 엔코드 및 디코드하기 위해 사용된 산술 엔코더/디코더에 대한 1986년 12월 30일 허여된 미국 특허 제4,633,490호에 분명히 보이고 있다. 또한, 멀티레벨 요소를 갖는 기호를 엔코더/디코더하도록 사용된 산술 엔코더/디코더에 대한 1987년 6월 발행의 Communications of the ACM, 제30권, 제6호, 페이지 520 내지 540의 "데이타 압축을 위한 산술 코딩(Arithmetic Coding For Date Compression)"이라는 제목을 붙인 문헌에 밝히고 있다. 라인 인터페이스(107)는 데이타 스트림을 순서대로 원격 디코더(103)에 공급하는 전송 매체(102)와 엔코드된 데이타 스트림을 인터페이스시킨다. 상기 목적을 위하여, 라인 인터페이스(107)는 전송 매체(102)에서 사용되는 신호 포맷으로 데이타 스트림을 포맷팅하기 위한 적절한 장치를 포함한다. 가능한 전송 매체(102)의 일부 공지된 예로서 T-반송 트렁크, ISDN 기초 가입자 회선, 국부 네트워크 등을 들 수 있다. 이와같은 라인 인터페이스 장치는 본 기술 분야에 공지되어 있다.

문맥 추출기(105)는 수신 기호 S(K)의 문맥 C(K) 즉 C(K)∈[0,…,C-1]을 얻는다. 다시말해서, 문맥 추출기(105)는 이전에 공급된 기호를 기초로한 기호 S(K)에 대해 특정 문맥(상태)을 작성한다. 예를들어, 화상 압축 시스템에 대해, 기호 S(K)는 엔코드되는 현재 픽셀의 칼라를 나타내고, 문맥 C(K)은 규정된 이전의 픽셀의 칼라에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, 동일한 라인에서의 현재 픽셀의 이전 및 근처의 픽셀(P) 칼라와 현재 픽셀 바로 위의 이전 라인에서의 픽셀(A)의 칼라는 2진법 적용시에 기호 S(K)에 대한 문맥 C(K)을 작성하는데 사용될 수 있는 장점이 있다. 따라서, 픽셀 P와 픽셀 A 모두가 백색(white)이라면 C(K)는 0이고, 픽셀 P가 백색이고 픽셀 A가 흑색이라면 C(K)는 1이며, 픽셀 P가 흑색이고 픽셀 A가 백색이라면 C(K)는 2이고, 픽셀 P와 픽셀 A 모두가 흑색이라면 C(K)는 3이다. 또한, 미국 특허 제4,633,490호에는 2진법이 적용되는 또다른 문맥 추출기(상태 작정기)가 도시되어 있다. 본 기술의 당업자는 어떻게 그와같은 2진법 문맥 추출기가 멀티레벨 적용의 문맥을 얻도록 확장되는지 명확히 알 수 있을 것이다. 추출된 문맥 C(K)의 표시(representation)는 적응 확률 평가기(106)에 공급된다.

적응 확률 평가기(106)는 인입 기호 S(K)∈[0,…,S-1]와 관련 문맥 C(K)∈[0,…,C-1]에 대한 확률 평가 "

"를 작성하는데 유리하게 사용된다. 이를 위해서, 적응 확률 평가기(106)는 차원 S와 C를 갖는 어레이{n_s,c}를 유지하며, 여기서, 어레이의 각각의 요소 n_s,c는 문맥 C중에서의 기호 S의 누산, 즉 "카운트(count)"이고, S 와 C는 어레이내의 n_s,c의 장소를 식별하는 더미 인디시즈(dummy indices)이다. 즉, 개별 카운트는 입력 S(K)이 각각의 가능 문맥중에 각각의 가능값으로 취해지는 것이 수회 누산된다. 적응 확률 평가기(106)는 컴퓨터 또는 디지탈 신호 프로세서를 적당히 프로그램하여 쉽게 실행될 수 있다. 그러나, 실행의 우선 모드는 반도체 칩상의 고집적(VLSI) 회로 형태인 것이 상상된다.

제2도에 도시된 흐름도는 본 발명의 목적에 따라서 엔코드될 기호의 평가 확률로 적응 속도를 최적화하여 보다 정확한 확률 평가를 작성하는 적응 확률 평가기(106)내의 요소 연산을 도시한다. 따라서, 적응 확률 평가기(106)의 연산은 단계(201)에서 시작된다. 그후에, 연산 블록(202)은 k=0과 n_s,c=N_s,c가 되도록 모든 S∈[0,…,s-1] 및 C(K)∈[0,…,C-1]에 대한 n_s,c의 카운트를 초기화하며, 여기서 N_s,c는 어떤 소정값이다. 새로운 문맥은 이전에 얻어진 문맥과 동일하게 될 수 있음이 주목된다. 그 다음에, 연산 블록(204)은 모든 S∈[0,…,S-1]에 대해서 단계(203)에서 얻어진 문맥 C(K)을 위한 카운트의 합계(Z)를 얻으며, 즉,

을 얻는다. 연산 블록(205)은 적응 확률 평가기(106)(제1도)에서 산술 엔코더 유니트(104)(제1도)로 차례로 공급되는 확률 평가를 출력시킨다. 상기는 최초의 실행이므로, 이들 확률 평가는 초기화 조건 및 얻어진 문맥 C(K)만을 기초로 한다. 그다음 실행에 있어서, 그 확률 평가는 문맥 C(K)을 위한 기호 S(K)의 카운트의 합계, 즉, 누산을 기초로 한다. 따라서, 단계(205)는 확률 평가를 출력시키며, 즉,

연산 블록(206)은 엔코드되는 기호 S(K)를 얻는다. 연산 블록(207)은 얻어진 기호 S(K)와 문맥 C(K)을 위한 카운트를 1로 증가시키며, 즉 n_s(k), C(K)는 1로 증가된다.

연산 블록(208)은 파라미터의 규정된 세트의 적어도 제1특성과 적어도 제2특성을 얻는다. 본 실시예에 있어서, 파라미터의 규정된 세트의 각각의 요소는 엔코드되는 수신 기호의 문맥에 따른 누산, 즉, 카운트의 함수이다. 즉, 파라미터의 규정된 세트는 문맥 C(K)에 대한 기호 S(K)의 "누산된(accumulated)" 카운트, 즉, n_o,c(k),…,n_s-1,c(k)이다. 본 단계(208)에서, 적어도 제1특성은 문맥 C(K)에 대한 누산된 카운트의 최소 1이다. 즉,

MIN=MINMUM{n_o,c(k),…,n_s-1,c(k)}………………………………………………(3)

본 실시예에서, 적어도 제2특성은 문맥 C(K)에 대한 누산된 카운트의 최대 1이다. 즉,

MAX=MAXIMUM{m_o,c(k),…,n_s-1,c(k)}…………………………………………(4)

조건 분기점(209)은 본 발명의 목적에 따라, 적어도 제1특성이 적어도 제1임계값과 같거나 또는 큰지, 즉

MIN≥T1…………………………………………………………………………(5)

또는 적어도 제2특성이 적어도 제2임계값과 같거나 또는 큰지, 즉

MAX≥T2……………………………………………………………………(6)

를 결정하기 위해 시험한다.

적어도 제1특성(MIN)의 사용은 본 발명의 목적에 따라서, 적응 확률 평가기(106)(제1도)의 적응 속도의 최적화를 가능케 하는 것을 주목하는 것이 중요하다. 종래의 장치에 있어서는, 단지 최대 임계값만이 사용되었다. 이와 같은 종래의 장치가 갖는 중요한 문제점은 보다 작은값의 확률이 표시될 수 있도록 큰 임계값이나 또는 고속 적응을 얻도록 작은 임계값중 어느 하나를 사용하는 것이 필요로 한다는 점이다. 그러나, 작은 임계값은 작은 값의 확률을 표시하는데 불가능하게 한다. 부가적으로, 큰 임계값은 비교적 저속 적응속도로 되게 한다. 이들 문제점은 본 발명의 목적에 따라, 본 실시예에서 상술한 식(3)의 MIN인 적어도 제1특성과, 본 실시예에서 8인 작은 임계값 T₁을 사용함으로서 해결된다. 따라서, 본 실시예에 있어서, 문맥 C(K)에 대한 각각의 가능 기호, 즉, [0,…,S-1]은 식(5)의 조건이 만족되기 전에 적어도 8회 발생해야 한다. 그 결과, 적어도 제1특성, 특, MIN과 적어도 제1임계값(T1=8)의 사용은 평가되는 실제 확률값에 이상적으로 매칭된 적응 속도를 만든다. 본 예로서 본 발명의 범위를 제한하는 것으로서 해석되지 않도록, 2진법의 적용과 1/2로 평가되는 확률을 예로든다면, 누산된 카운트는 문맥 C(K)를 약 8+8=17회 알아본 후 조정되며, 1/4로 평가되는 확률에 대해서는 문맥 C(K)를 약 8+24=32회 알아본 후 조정되고, 1/8로 평가되는 확률에 대해서는 문맥 (CK)를 약 8+56=64회 알아본 후, 조정된다. 그러므로, 적응 속도는 평가되는 보다 큰(작지 않은) 확률값에 대해 보다 빠르게 되고, 평가된 보다 작은 확률값에 대해 필연적으로 보다 느리게 됨을 알 수 있다. 이 적응 속도 조정은 단계(209 및 210)로 부터 명백하게 된다.

본 예의 식(4)의 MAX인 적어도 제2특성은 적어도 제2임계값(T2)과 관련하여 문맥 C(K)내의 기호 S(K)의 카운트의 누산으로 산술 흐름을 막기 위하여 사용된다. 평가된 확률이 비정상적으로 작은값을 갖지 않는다면, MAX는 파라미터 조정을 일으키는 특성이 될 수 없다. 한 실시예로, T2의 값은 2048이 된다. 이것은 파라미터의 세트의 다른 특성이 사용될 수 있다는 것을 의미한다. 예를들면, 단계(204)에서 얻어진 합계(Z)가 MAX 대신에 사용될 수 있다.

그러므로, 식(5)의 조건(MIN≥T₁)또는 식(6)의 조건(MAX≥T₂)중 어느 한쪽이 만족된다면, 단계(209)로 되돌아가, 연산 블록(201)은 문맥 C(K)중에 누산된 기호 요소의 조정을 행한다. 본 예에 있어서, 적응 속도 조정은 조정의 원인이 되는 단계(209)와 관련하여 단계(210)에 의해서 실현되며, 예컨대, 모든 S∈[0,…,S-1]에 대한 문맥 C(K)을 위한 누산된 카운트, 소위 반감화에 의해 표시된 누산값의 스케일링(scaling), 즉, 카운트가 다음식으로 세트된다.

n_s,c(k)=(n_s,c(k)+1)/2………………………………………………………………(7)

본 실시예에서, 식(5) 또는 식(6)중 어느 한쪽의 조건이 만족될 때, 상기 카운트는 동일 방법으로 조정될지라도, 어떤 적용에 대해서는 카운트를 상기 조건의 각각에 대하여 다르게 조정하는 것이 편리할 수 있다. 일단, 카운트가 비례적으로 조정되면, 그들의 누산된 카운트를 표시하는 것에 주의할 필요가 있다. 상기 누산된 카운트의 조정은 확률 평가를 문맥 C(K)내의 보다 새로운 카운트에 따라 종속된다. 따라서, 상기 기술된 것처럼, 본 발명의 목적에 따라 식(5), 즉, MIN≥T₁에 따라 발생하는 누산된 카운트의 조정을 행함으로서, 적응 속도는 평가되는 실제 확률에 이상적으로 매칭된다. 또한, 식(6), 즉, MAX≥T₂에 응답하여 발생하는 문맥 C(K)내의 기호 S(K)의 누산된 카운트의 조정은 매우 작은 확률값이 평가될때 희귀한 상황으로 가능한 산술 오버플로우 조건을 보호하는 것이다.

그후, 조건 분기점(211)은 기호 S(K)가 엔코드/디코드되는 최종 기호인가를 결정하기 위해 시험한다. 엔코드될 기호의 수는 전형적으로 공지되어 있다. 만일, 공지되지 않았다면, 기호의 수의 표시가 적응 확률평가기(105)에 공급된다. 단계(211)의 시험 결과가 YES이면, 적응 확률 평가기(106)의 요소의 연산은 END 단계(212)를 걸쳐 종료된다. 단계(211)의 시험 결과가 NO이면, 제어는 단계(203)으로 복귀되어, 단계(203 내지 211)중 적당한 단계는 단계(211)가 YES 결과를 얻을 때까지 반복된다.

단계(209)로 복귀하여, 그 시험 결과가 NO라면, 제어는 기호 S(K)가 엔코드(디코드)될 최종 기호인가를 결정하기 위해 단계(211)로 이동된다. 또한, 단계(211)의 시험 결과가 YES라면, 적응 확률 평가기(106)의 요소 연산은 END 단계(212)를 걸쳐 종료된다. 만일, 단계(211)의 시험 결과가 NO라면, 단계(213)에서 증가 지수 K에 1을 더하여, 제어는 단계(203)로 복귀하고, 단계(203 내지 211)중 적당한 단계를 단계(211)에서 YES 결과를 얻을 때까지 반복한다.

본 실시예에 있어서, 디코더(103)는 라인 인터페이스(108), 산술 디코더 유니트(109), 문맥 추출기(110), 및 적응 확률 평가기(111)를 포함한다. 라인 인터페이스(108)는 라인 인터페이스(107)의 역기능을 수행하고, 데이타 스트림 a(i)을 얻기 위해 공지된 방법으로 인입 신호를 디포맷(deformats)한다. 산술 디코더 유니트(109)는 산술 엔코더 유니트(104)의 역기능을 수행한다. 이를 위해서, 수신된 데이타 스트림 A(I) 및 적응 확률 평가기(111)로부터의 확률 평가 "

" 는 산술 디코더 유니트(109)에 공급되어, 기호 S(K)을 얻기 위해 공지된 방법으로 이용된다. 또한, 이러한 산술 디코더 유니트는 본 기술 분야에 공지되어 있다. 또한, 상기에서 인용한 논문 제목 "산술 엔코딩의 압축 흑백 화상(Compression of Black-White Image with Arithmetic Coding)"과 2진법 적용의 미국 특허 제4,633,490호, 및 다레벨 적용에 대해, 상기에서 인용한 논문 제목 "데이타 압축용 산술 코딩(Arithmetic Coding F or Data compression)"을 참조하자. 문맥 추출기(110)는 구조 및 동작면에서 문맥 추출기(105)와 동일하므로 설명을 생략한다. 마찬가지로, 적응 확률 평가기(111)도 구조 및 동작면에서 적응 확률 평가기(106)와 동일하므로 설명을 생략한다.

Claims

공급된 신호(S(k))로부터 공급된 기호를 획득하는 단계(206)와, 상기 공급된 신호의 이전 기호 형태에 따라서 상기 공급된 신호로부터 문맥 C(k)을 추출하는 단계(203)와, 상기 공급된 신호 및 상기 문맥에 응답하여 상기 공급된 신호의 확률 평가 (
))를 작성하는 단계(204,205)와, 상기 공급된 신호 및 상기 확률 평가에 따라서 상기 공급된 신호를 엔트로피 엔코딩((104)에 의함)하여 상기 공급된 신호의 엔코드된 버젼을 작성하는 단계와, 상기 공급된 신호의 상기 엔코드된 버젼을 전송 매체(102)와 인터페이스((107)에 의함)시키는 단계를 포함하는 다수의 기호값을 갖는 상기 공급된 신호를 엔코딩하는 방법에 있어서, 상기 확률 평가 작성 단계는 : 상기 문맥내의 상기 공급된 신호에 존재하는 각 기호값을 수회 누산된 카운트 표시를 획득하는 단계(206,207)와, 상기 누산된 카운트 표시에 응답하여 상기 확률 평가를 작성시의 적응 속도를 규정된 기준에 따라서 적응적으로 조정하는 단계(208 내지 210)로서, 상기 조정 단계는 상기 카운트 표시중 어느 표시가 가장 드물게 발생하는 기호값(MIN)에 대응하는지를 결정하는 단계(208)와 상기 규정된 기준에 따라서 상기 누산된 카운트 표시를 비례적으로 스케일링하는 단계(209,210)를 포함하는 것을 특징으로 하는 공급 신호 엔코딩 방법.
제1항에 있어서, 상기 획득 단계는 상기 공급된 문맥에서 가장 드물게 발생하는 기호값과 관계된 상기 각 누산된 카운트(MIN) 표시중 한 표시를 토대로 상기 적어도 제1규정된 특성을 획득하는 것을 특징으로 하는 공급 신호 엔코딩 방법.
제1항에 있어서, 상기 획득 단계는 상기 각 누산된 카운트 표시(MIN)중 최소의한 표시인 상기 적어도 제1규정된 특성을 획득하는 것을 특징으로 하는 공급 신호 엔코딩 방법.
제1항에 있어서, 상기 규정된 기준은 제1임계값을 초과하는 상기 적어도 제1규정된 특성(MIN)을 포함하는 것을 특징으로 하는 공급 신호 엔코딩 방법.
압축된 데이타 신호를 획득하기 위하여 전송 매체를 인터페이스((108)에 의함) 시키는 단계와, 상기 압축된 데이타 신호의 이전 기호 형태에 따라서 상기 압축된 데이타 신호로부터 문맥(C(k))을 추출하는 단계(203)와, 상기 공급된 신호 및 상기 문맥에 응답하여 상기 공급된 신호의 확률 평가 (
)를 작성하는 단계(204, 205)와, 상기 압축된 데이타 신호 및 상기 확률 평가에 따라서 상기 압축된 데이타 신호를 엔트로피디코딩((106)에 의함)하여 상기 압축된 데이타 신호의 디코드된 버젼을 작성하는 단계를 포함하는 다수의 기호값을 갖는 원(original) 엔코드된 신호 버젼을 재구성하기 위하여 수신된 압축 데이타 신호((103)의 함)를 적응적으로 디코딩하는 방법에 있어서, 상기 확률 평가 작성 단계는: 상기 문맥내의 상기 압축된 데이타 신호에 존재하는 각 기호값을 수회 누산된 카운트 표시를 획하는 단계(206, 207)와, 상기 누산된 카운트 표시에 응답하여 상기 확률 평가를 작성시에 적응 속도를 규정된 기준에 따라서 적응적으로 조정하는 단계(208 내지 210)로서, 상기 조정 단계는 상기 카운트 표시중 어느 표시가 가장 드물게 발생하는 기호값(MIN)에 대응하는지를 결정하는 단계(208)와 규정된 기준에 따라서 상기 누산된 카운트 표시를 비례적으로 스케일링하는 단계(209, 210)를 포함하는 것을 특징으로 하는 압축된 데이타 신호를 적응적으로 디코딩하는 방법.
제5항에 있어서, 상기 획득 단계는 상기 공급된 문맥에서 가장 드물게 발생하는 기호값과 연관된 상기 각 누산된 카운트 표시(MIN)중 하나의 표시를 토대로 적어도 제1규정된 특성을 획득하는 것을 특징으로 하는 압축된 데이타 신호를 적응적으로 디코딩하는 방법.
제5항에 있어서, 상기 획득 단계는 상기 누산된 카운트 표시(MIN)중 최소한 한 표시인 상기 적어도 제1규정된 특성을 획득하는 것을 특징으로 하는 압축된 데이타 신호를 적응적으로 디코딩하는 방법.
제7항에 있어서, 상기 규정된 기준은 제1임계값을 초과하는 상기 적어도 제1규정된 특성(MIN)을 포함하는 것을 특징으로 하는 압축된 데이타 신호를 적응적으로 디코딩하는 방법.