고전적인 Rate-Distortion (RD) 이론은 규정된 왜곡 (distortion) 제약 조건 하에서 소스 (source)를 표현하는 데 필요한 최소 비트 수를 정량화함으로써 손실 압축 (lossy compression)의 근본적인 한계를 오랫동안 확립해 왔습니다. 그러나 평균 제곱 오차 (mean-squared error)와 같이 널리 사용되는 왜곡 측정 방식은 현대의 학습 기반 애플리케이션에서 점점 더 중요해지고 있는 지각 품질 (perceptual quality)이나 의미론적 타당성 (semantic validity)을 포착하지 못하는 경우가 많습니다. Rate-Distortion-Perception (RDP) 이론은 소스와 재구성된 신호 사이의 분포 유사성 (distributional similarity)을 통해 정량화되는 지각 (perception)을 세 번째 근본적인 축으로 도입함으로써 RD 프레임워크를 확장하며, 이는 Rate-Distortion-Perception 함수 (RDPF)로 이어집니다. 본 튜토리얼은 지각 인지 손실 압축 (perception-aware lossy compression)의 기초가 되는 코딩 원리에 대한 구조적인 개요를 제공하고, 다양한 무작위성 가정 (randomness assumptions) 하에서의 최근 달성 가능성 (achievability) 결과들을 조사합니다. 이어서 f-divergence, alpha-divergence, 그리고 Wasserstein 기반 메트릭 (Wasserstein-based metrics)을 포함한 광범위한 지각 제약 조건 하에서, 이산 (discrete) 및 연속 (continuous) 소스 모두에 대해 Blau와 Michaeli가 정의한 RDPF를 계산하기 위한 통합된 최적화 관점을 제시합니다. 교대 최소화 기법 (alternating minimization schemes), Newton 기반 방법 (Newton-based methods), 볼록 최적화 공식 (convex optimization formulations)과 같은 계산 도구뿐만 아니라, 가우시안 소스 (Gaussian sources) 및 완전한 사실주의 영역 (perfect-realism regime)과 같이 분석적으로 다루기 쉬운 사례들에 특별한 주의를 기울입니다. 생성형 아키텍처 (generative architectures)와 AI 기반 통신 시스템을 강조하는 최근의 광범위한 조사들과 달리, 본 튜토리얼은 RDP 한계를 특성화하고, 계산하며, 해석하는 데 필요한 코딩 이론적 및 계산적 메커니즘 (coding-theoretic and computational machinery)에 집중합니다. 마지막으로, 본 튜토리얼은 정보 이론 (information theory), 신경 압축 (neural compression), 강건한 소스 코딩 (robust source coding), 그리고 지각 인지 네트워크 제어 시스템 (perception-aware networked control systems)의 교차점에서 유망한 연구 방향을 개괄합니다.