압축한 데이터로부터 원래 데이터를 1비트도 다르지 않게 복원할 수 있는 압축 방식. 가역 압축이라고도 한다. 기호 출현 확률의 치우침을 이용하는 허프만 부호나 산술 부호, 반복을 이용하는 LZ77 등의 LZ 방식, 런 렝스 부호화가 있으며, ZIP, gzip, PNG, FLAC 등에서 쓰인다. 프로그램이나 문서, 표 데이터 등 1비트의 차이도 허용되지 않는 데이터에 사용한다. 얼마나 줄어드는지는 데이터의 중복도로 정해지며, 모든 데이터를 작게 할 수 있는 무손실 압축은 없다.
일본어 명칭: 可逆圧縮
무손실 압축(Lossless Compression)은(는) 정보 이론과 부호의 기초, 웹 기술 기초 등 2개 분야의 연습 문제 5개에 나와요.
분야: 정보 이론과 부호의 기초
정답: C. 가역 부호의 평균 부호 길이는 엔트로피보다 작게 할 수 없지만, 기호를 묶어서 부호화하면 가깝게 할 수 있다
기호를 독립적으로 내는 정보원에서는 가역 부호의 1기호당 평균 부호 길이가 엔트로피 이상이 되며, 기호를 묶어서 부호화하면 엔트로피에 얼마든지 가깝게 할 수 있습니다(정보원 부호화 정리). 또한 n비트 파일은 2ⁿ가지가 있는데 그보다 짧은 비트열은 모두 합해도 2ⁿ − 1가지밖에 없으므로, 모든 파일을 짧게 할 수 있는 무손실 압축은 없습니다. 무손실 압축은 치우침이나 반복이 있는 데이터를 짧게 하는 대신, 그렇지 않은 데이터를 조금 길게 합니다.
또한 n비트 파일은 2ⁿ가지가 있는데 그보다 짧은 비트열은 모두 합해도 2ⁿ − 1가지밖에 없으므로, 모든 파일을 짧게 할 수 있는 무손실 압축은 없습니다.
무손실 압축과 정보원의 엔트로피의 관계에 대한 설명으로 올바른 것은?무손실 압축은 원래 데이터를 1비트도 다르지 않게 복원할 수 있고, 손실 압축은 사람이 알아차리기 어려운 부분을 버리는 대신 크게 줄일 수 있습니다.
데이터를 압축할 때, 손실 압축이 아니라 무손실 압축을 사용해야 하는 것은?중복도가 큰 정보원일수록 무손실 압축으로 작게 할 여지가 커집니다.
8종류의 기호를 내는 정보원의 엔트로피가 2.4비트였다. 중복도를 1 − (엔트로피 ÷ 최대 엔트로피)로 …기호의 확률을 미리 알지 못해도 반복이 많은 데이터를 작게 할 수 있으며, 원래 데이터를 완전히 복원할 수 있는 무손실 압축입니다.
ZIP이나 gzip 등에서 사용되는 LZ77 방식의 개념으로 올바른 것은?PNG는 무손실 압축으로 투명도 다룰 수 있어 글자나 선이 선명한 이미지에 적합하지만, 사진에서는 일반적으로 JPEG보다 훨씬 커집니다.
웹 페이지에서 사용하는 이미지 형식과 그 일반적인 사용법의 조합으로 적절한 것은?정보 엔트로피(Information Entropy) 손실 압축(Lossy Compression) 평균 부호 길이(Average Code Length) 정보량(Self-Information) 허프만 부호(Huffman Code) 런 렝스 부호화(Run-Length Encoding) 상호 정보량(Mutual Information) 순방향 오류 정정(FEC) 이진 대칭 채널(Binary Symmetric Channel) 접두 부호(Prefix Code)