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國立交通大學 電機資訊國際學程 袁賢銘、謝筱齡所指導 巴穆得的 時間序列數據壓縮 （2017），提出png壓縮zip關鍵因素是什麼，來自於壓縮算法、GUID、時間戳參數、浮點值參數、性能。
而第二篇論文長榮大學 資訊管理學系碩士班 吳美宜、孫惠民所指導 莊又丞的 基於色盤顏色疊代交換方式之高效能調色盤影像壓縮 （2010），提出因為有 調色盤影像、調色盤排序、疊代交換方法、影像壓縮的重點而找出了 png壓縮zip的解答。
時間序列數據壓縮
為了解決png壓縮zip 的問題，作者巴穆得 這樣論述：
近年來，廣泛的智能電錶已經廣泛應用於各個領域的時間序列工程參數化;導致處理大數據的問題。大量的數據需要被傳輸，存儲，處理和檢索。存儲和訪問這些大數據在時間，空間和帶寬上變得昂貴。研究的目的是找出解決問題的辦法。研究中開發的一個解決方案是壓縮/解壓縮工程參數。變量的數據格式有三（03）部分：128位全局唯一標識符（GUID），64位時間戳參數和64位浮點值參數。已經應用和實現了三種編碼/解碼算法。這些方法已經將原始歷史數據大小減少了40％，以及存儲成本。算法的性能：壓縮比，節省百分比和壓縮/減壓時間和速度已被測量。解壓縮過程已被證明比基於歷史數據的壓縮過程更快。
基於色盤顏色疊代交換方式之高效能調色盤影像壓縮
為了解決png壓縮zip 的問題，作者莊又丞 這樣論述：
調色盤影像是網際網路上使用最廣泛的檔案類型之一，其中包含了GIF、PNG、JPEG LS等檔案格式。這類影像壓縮方式採無失真壓縮，不同的調色盤排列方式所產生之索引值會造成不同的壓縮率。如何重新排序調色盤以增進調色盤影像的壓縮率，是一個值得探討的議題。由於每張影像具有各自的紋理結構和色彩分布，使得儲存成調色盤影像時所產生的色盤存在不同的特性，想要得到最佳的調色盤排列順序並不容易，其尋找最佳解的有效方法已知為NP-complete問題，目前眾多的研究都傾向尋找優化策略的通則，而不使用窮舉的方式將單一圖片的所有調色盤排列組合進行壓縮比對，所以此類問題通常在求次佳解或近似解。為了找到更佳的調色盤顏色
索引順序，本研究提出基於色盤顏色疊代交換方式產生區域最佳化調色盤，包含One Pass和Binding & Swaping兩種方法，以常用的影像進行實驗，實驗結果說明以512x512大小(263,222位元組)的BMP為例，以7-zip壓縮時，One Pass方法可以於壓縮完後較未處理的檔案平均再增進7-zip的壓縮率達1.17%。而Binding & Swaping方法配合使用所提出之模擬退火策略的疊代系統架構，在實驗結果中找到的新調色盤較未處理的檔案能平均再增進7-zip的壓縮率達1.29%，並比常用的亮度排序法得到更佳的結果，說明所提的方法的有效性。