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+import os
+from tqdm import tqdm
+from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
+import multiprocessing
+import subprocess
+import cv2
+from PIL import Image
+
+# 이미지 파일 경로 설정
+input_dir = '/Users/gohyunjun/Downloads/unprocessed_1007'  # 원본 이미지 폴더 경로
+output_dir = '/Users/gohyunjun/Downloads/unprocessed_1007_optim'  # 최적화된 이미지 저장 경로
+
+# 디렉토리가 없으면 생성
+if not os.path.exists(output_dir):
+    os.makedirs(output_dir)
+
+# 이미지 리사이즈 함수 (비율 유지, 라코스 보간법 사용)
+def resize_image_with_aspect_ratio_cv(img, target_width, target_height):
+    original_height, original_width = img.shape[:2]
+    ratio = min(target_width / original_width, target_height / original_height)
+    new_width = int(original_width * ratio)
+    new_height = int(original_height * ratio)
+    return cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
+
+# pngquant로 압축하는 함수
+def compress_with_pngquant(output_path):
+    try:
+        # pngquant를 호출하여 이미지 압축 ( --force로 기존 파일 덮어쓰기, --ext로 확장자 지정)
+        subprocess.run(['pngquant', '--force', '--ext', '.png', '--quality', '65-80', output_path], check=True)
+        print(f"Compressed with pngquant: {output_path}")
+    except subprocess.CalledProcessError as e:
+        print(f"An error occurred with pngquant on {output_path}: {e}")
+
+# 이미지 처리 함수
+def compress_and_resize_image(args):
+    input_path, output_path = args
+    try:
+        # OpenCV로 이미지 읽기
+        img = cv2.imread(input_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
+
+        # 이미지 리사이즈 (비율 유지)
+        img = resize_image_with_aspect_ratio_cv(img, 800, 450)
+
+        # OpenCV에서 읽은 이미지를 RGB로 변환
+        img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
+
+        # PNG로 저장 (원본 파일, 나중에 pngquant로 압축)
+        img_pil.save(output_path, format='PNG', optimize=True)
+
+        # pngquant로 이미지 압축
+        compress_with_pngquant(output_path)
+
+    except Exception as e:
+        print(f"An error occurred with {input_path}: {e}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 입력 디렉토리의 모든 PNG 파일에 대해 실행
+    image_files = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.lower().endswith('.png')]
+
+    # 입력 및 출력 경로 생성
+    tasks = []
+    for filename in image_files:
+        input_path = os.path.join(input_dir, filename)
+        output_path = os.path.join(output_dir, filename)
+        tasks.append((input_path, output_path))
+
+    # 워커 수를 코어 수의 2배로 설정
+    num_workers = multiprocessing.cpu_count() * 2
+
+    # 프로세스 풀 생성 및 작업 병렬 실행
+    with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
+        list(tqdm(executor.map(compress_and_resize_image, tasks), total=len(tasks), desc="Processing images"))
+
+    print('All images have been processed.')