압축률 계산
입력
| 원본 크기 | 100 MB |
|---|---|
| 압축 크기 | 25 MB |
압축률 계산
원본 파일 크기와 압축 후 파일 크기를 입력하여 압축률, 절약된 공간 비율, 절대 절약 바이트 수를 계산합니다. 파일 형식이나 압축 알고리즘에 관계없이 사용할 수 있습니다.
입력
파일 크기
결과
값을 입력하면 계산 결과가 표시됩니다.
압축 결과
절약 세부 정보
압축률
압축률은 압축 알고리즘이 데이터 양을 얼마나 효과적으로 줄이는지 측정하는 지표입니다. 아카이브 유틸리티, 네트워크 프로토콜, 코덱 평가, 데이터베이스 저장 계획 등 다양한 상황에서 활용됩니다.
계산식
CR=ScSo Space saved (%)=(1−SoSc)×100여기서 는 원본(비압축) 크기, 는 압축 크기이며 동일한 단위를 사용합니다. 비율이 1보다 크면 파일이 줄어든 것이고, 1이면 변화가 없는 것입니다.
계산 예시. 100 MB 로그 아카이브를 gzip으로 압축하여 25 MB가 된 경우:
CR=25 MB100 MB=4(4:1) Space saved=(1−10025)×100=75%비율 표기 방식
두 가지 표기 방식이 사용됩니다. 이 계산기에서 사용하는 방식은 원본 ÷ 압축으로, 1보다 큰 값을 산출하여 한눈에 비교하기 쉽습니다(비율 10이 4보다 명확히 좋음). 일부 도구와 논문에서는 역수(압축 ÷ 원본, 압축 계수 또는 코딩 이득이라고도 함)를 사용하며, 이 경우 0과 1 사이의 값이 나옵니다. 다른 도구와 수치를 비교하기 전에 항상 사용 기준을 확인하십시오.
파일 유형별 일반적인 압축률
| 파일 유형 | 알고리즘 | 일반적인 압축률 |
|---|---|---|
| 일반 텍스트, 로그 | gzip | 4:1 – 10:1 |
| 소스 코드 | gzip | 3:1 – 6:1 |
| 데이터베이스 덤프 | gzip | 5:1 – 15:1 |
| 사진 | JPEG (화질 80) | 10:1 – 20:1 |
| 오디오 | MP3 (128 kbps) | ~10:1 |
| 동영상 | H.264 vs. 비압축 | 50:1 – 200:1 |
| 암호화·무작위 데이터 | 무손실 전반 | ~1:1 |
무손실 압축과 손실 압축
무손실 압축(ZIP, FLAC, PNG, LZ4)은 압축 해제 시 원본 바이트를 그대로 복원하는 것을 보장합니다. 데이터의 통계적 중복성에 의해 제한되며, 섀넌 엔트로피가 이론적 최솟값을 결정합니다. 손실 압축(JPEG, MP3, H.264)은 인간의 감각으로 인지하기 어려운 정보를 영구적으로 제거하여 엔트로피 하한을 뛰어넘습니다. 다만 품질 저하가 수반됩니다.
엔트로피 한계
클로드 섀넌의 소스 코딩 정리(1948)는 어떤 무손실 코더도 독립 동일 분포 소스를 그 엔트로피 이하로 압축할 수 없음을 증명합니다. 암호학적으로 안전한 난수 생성기의 출력이나 이미 암호화된 파일처럼 무작위 바이트로 이루어진 파일의 경우, 엔트로피가 파일 크기와 같습니다. 이러한 파일에 무손실 알고리즘을 적용하면 출력이 입력과 같거나 더 커집니다.
관련 계산기
압축 전 이미지의 원시 비압축 크기를 추정하려면 이미지 파일 크기 계산 계산기를 사용하십시오. 압축 파일의 전송 시간을 확인하려면 다운로드 시간 계산기 계산기를 활용하십시오.
자주 묻는 질문 (FAQ)
압축률이란 무엇을 의미합니까?
압축률은 원본 크기를 압축 크기로 나눈 값입니다. 비율이 3이면 압축 파일이 원본의 1/3 크기라는 의미로, 원본 데이터 3바이트를 1바이트로 저장합니다. 비율이 1이면 압축이 이루어지지 않은 것입니다. 일부 도구는 반대 방향(압축 크기 ÷ 원본 크기, 1 미만의 값)으로 정의하기도 하므로, 다른 도구와 비율을 비교할 때는 사용 기준을 항상 확인하십시오.
무손실 압축과 손실 압축의 차이는 무엇입니까?
무손실 압축(ZIP, FLAC, PNG)은 원본 파일을 정확히 복원할 수 있습니다. 데이터의 통계적 중복성에 의해 제한되며, 일반 파일에서는 보통 2:1에서 5:1의 압축률을 달성합니다. 손실 압축(JPEG, MP3, H.264)은 인간의 감각으로 인지하기 어려운 정보를 영구적으로 제거하여 10:1에서 100:1에 이르는 훨씬 높은 압축률을 달성합니다. 원본의 정확한 복원이 필요한지 여부에 따라 적합한 방식을 선택해야 합니다.
일반적으로 어느 정도의 압축률을 기대할 수 있습니까?
반복 패턴이 많은 일반 텍스트는 압축이 잘 됩니다. ZIP은 일반 문서에서 3:1에서 6:1을 달성합니다. 반복적인 데이터가 많은 데이터베이스 덤프는 10:1 이상에 도달하기도 합니다. JPEG(화질 80)로 압축한 사진은 비압축 비트맵 대비 10:1에서 20:1을 달성합니다. JPEG나 MP4처럼 이미 압축된 형식은 추가적인 무손실 압축으로 거의 개선되지 않으며, 1:1에 가까운 비율이 일반적입니다.
압축의 이론적 한계가 존재합니까?
존재합니다. 클로드 섀넌의 소스 코딩 정리(1948)는 어떤 무손실 알고리즘도 데이터의 섀넌 엔트로피(정보 내용의 척도) 이하로 압축할 수 없음을 증명합니다. 완전히 무작위인 바이트로 구성된 파일의 경우 엔트로피가 파일 크기와 같아, 추가적인 무손실 압축은 불가능하며 오히려 출력이 커집니다. 암호화된 파일이나 이미 압축된 파일이 ZIP이나 gzip으로 더 줄어들지 않는 이유가 바로 이 때문입니다.