무손실 데이터 압축이란 무엇입니까?

무손실 데이터 압축은 파일을 저장하고 파일을 아카이브로 결합하여 파일에 포함 된 정보를 잃지 않고 파일보다 메모리에서 물리적 공간을 덜 차지하는 컴퓨터 방법입니다. 반대로 손실 압축은 데이터 근사값으로 파일 크기를 줄이고 복원은 원본 파일 내용과 거의 비슷합니다. 무손실 데이터 압축에 사용되는 알고리즘은 본질적으로 데이터를 변경하지 않고 원래 형식으로 복원하는 기능을 유지하면서 적은 비트의 메모리를 사용하여 정보를 인코딩하기위한 간소화 된 규칙 또는 명령 세트입니다.

무손실 데이터 압축을 사용하는 일반적인 파일 형식으로는 IBM (International Business Machines) 컴퓨터 기반 zip 및 Unix 컴퓨터 기반 gzip 파일 아카이브가 있습니다. 그래픽 교환 형식 (GIF), 휴대용 네트워크 그래픽 (PNG) 및 비트 맵 (BMP) 파일과 같은 이미지 파일 형식도 사용됩니다. 데이터 압축 알고리즘은 텍스트, 오디오 및 실행 가능한 프로그램 파일의 일반적인 변형과 함께 압축되는 파일 형식에 따라 다릅니다.

무손실 데이터 압축을위한 알고리즘의 두 가지 주요 범주는 입력 데이터의 통계 모델과 데이터 파일의 비트 열 매핑 모델을 기반으로합니다. 일상적인 통계 알고리즘은 BWT (Burows-Wheeler Transform), 1977 년에 발표 된 Abraham Lempel 및 Jacob Ziv (LZ77) 알고리즘 및 PPM (Prediction by Partial Matching) 방법입니다. 자주 사용되는 매핑 알고리즘에는 허프만 코딩 알고리즘과 산술 코딩이 포함됩니다.

무손실 데이터 압축 알고리즘 중 일부는 오픈 소스 도구이고 다른 일부는 특허권이 만료되었지만 독점적이며 특허를 받았습니다. 이로 인해 압축 방법이 때때로 잘못된 파일 형식으로 적용될 수 있습니다. 특정 데이터 압축 방법이 서로 호환되지 않기 때문에 혼합 파일을 저장하면 파일의 구성 요소가 저하 될 수 있습니다. 예를 들어, 압축 된 텍스트가있는 이미지 파일은 복원 된 텍스트의 가독성을 저하시킬 수 있습니다. 문법 유도를 사용하는 스캐너 및 소프트웨어는 LSA (잠재 의미 분석)를 적용하여 이미지 파일과 함께 저장된 텍스트에서 의미를 추출 할 수 있습니다.

무손실 데이터 압축을위한 또 다른 형태의 매핑 알고리즘 방법은 범용 코드를 사용하는 것입니다. 허프만 코딩보다 유연하게 사용할 수 있으므로 미리 최대 정수 값에 대한 지식이 필요하지 않습니다. 허프만 코딩 및 산술 코딩은 더 나은 데이터 압축률을 생성합니다. 다양한 소스에 적합한 알고리즘을 생성하는 범용 데이터 압축 방법을 개발하기위한 노력도 진행 중입니다.