지금 이 순간

1. 개요

2. 부호화의 종류

 2.1 소스코딩

 2.2 암호코딩

 2.3 채널코딩

    2.3.1 FEC(Forward Error Correction)

          가. 블록부호화

          나. 비블록부호화

    2.3.2 ARQ(Automatic Request for Repeat)

          가. 정지-대기 ARQ

          나. 연속적 ARQ

          다. Adaptive ARQ

          라. Hybrid ARQ ------->  단일 topic으로 조사할 것

3. 상호비교

1. 개 요

 - 음성, 영상등의 정보를 신호처리 및 보안상의 이유로 변환하는 기술을 총칭

 - 전송효율을 향상시키기 위해 정보원(Information source)을 디지털 신호로 변환시키는 과정이 소스코딩임

 - 디지털 정보원의 전송은 채널의 다양한 특성에 의해서 오류가 발생할 수 있는데 이러한 문제를 해결하기 위해서 채널코딩이 요구됨

 - 암호코딩은 다수의 사용자가 사용하는 통신에서 개인의 프라이버시와 기밀스런 정보 보호를 위해서 요구됨

 - 디지털 통신의 개요

   Source coding → Encrypt → Channel coding → Modulation 

2. 부호화의 종류

 2.1 소스코딩

    - 정보원(Information Source)을 디지털 형식으로 변환, 압축하는 과정

    - 소스코딩의 목적

      가. 디지털화 및 압축: 아날로그 신호원으로부터 A/D 변환(표본화, 양자화)을 수행하고(Digitising) 잉여정보를 제거(Compression)

      나. 평균코드길이의 최소화를 지향: 가장 적은 수의 비트로 원래의 정보를 표현할 수 있는 방법을 모색, 평균코드길이가 짧을수록 효율적임

    - 소스코딩의 분류

      가. 코드길이가 일정한가에 따라

          - 고정 길이 부호화(Fixed Length Coding)

          - 가변 길이 부호화(Variable Length Coding)

       나. 원천 정보 형태에 따라

          - 영상부호화: JPEG, MPEG

          - 음성부호화: 파원부호화(보코딩), 파형부호화(PCM,DM)

       다. 원 데이터 손실여부에 따라

          - 무손실(Lossless) 압축 부호화: Huffman coding, Arithmetic coding, Run-length coding 등 

          - 손실(Lossy) 부호화: DCT(Discrete Cosine Transform), Quantisation, PCM 등

 2.2 암호코딩

     - 통신에서 사용자마다 유일한 번호를 부여하므로 다른 사용자는 이 번호를 알 수 없이 통신 보안성을 확보함

     - 의사잡음 부호(PN code)

  2.3 채널코딩(Channel coding)

     - 디지털 전송 신호에 어떤 부수적인 잉여 비트를 삽입하여 전송 시 채널에 가해지는 각종 잡음으로 인한 에러를 검출, 정정하는 기능을 가짐

     2.3.1 FEC(Forward Error Correction, 전방에러정정)

       - 무선통신 에러정정

       - 오류정정을 위한 여분의 비트를 추가하여 전송하므로 수신쪽에서는 이를 이용하여 오류를 검출하여 정정하는 방식

       - 장점: 역채널이 필요없고 연속적인 데이터 전송 가능

       - 단점: 코딩방식 복잡, 추가 bit 사용으로 인해 코딩 효율 저하 

        가. 블록 부호화(Block coding)

            - 에러 정정이 해당 블럭에만 국한되는 방식(정보 비트+패리트 비트)

            a. 선형 code: Hamming code

            b. 순회 code: BCH(ex>Reed-solomon coding),  CRC(Cyclic Redundancy Check)

        나. 비블록부호화(Non-Block coding, Convolution Coding, 길쌈부호화)

            - 1개의 정보비트를 V개의 확장 비트로 변환하여 전송하는 방식임

            - 정보 비트가 sequence내에서 일정한 룰에 따라서 분산되어 부호화 됨

            - 부호기에 기억장치가 있어야 하고 선형 블록부호보다 복잡한 구조를 가지고 있으나 에러 정정능력 우수  

            - 현재의 입력이 과거의 입력에 대하여 영향을 받아 부호화되는 방법임

            - Viterbi-Alogorithm, Trellis encoder

            - 이동통신분야에서 Convolution code(CDMA) → Turbo code(3G) → LDPC(Low Density Parity Check)(4G)로 진화

※Concatenation codes

  - 2개의 부호기를 함께 사용, 연집 오류와 랜덤 오류에 강력한 정정능력을 갖도록 한 부호방식

  - Inner code: Convolution code, Outer code: Reed-solomon

     2.3.2 ARQ(Automatic Repeat Request)

       - 데이터통신 에러정정

       - 검출 후의 재전송 요청

        가. 정지-대기 ARQ: 수신 완료 메세지 받은 후 송신

        나. 연속적 ARQ

           a, Go ＆ Back ARQ: 에러 발생한 블록부터 재전송

           b. Selective ARQ: 에러가 발생한 프레임만 전송, 효율은 좋으나 구조 복잡

        다. Adaptive ARQ

          - BER↑, 블록의 길이↓

          - BER↓, 블록의 길이↑ 즉, 에러 발생 확률에 따라 프레임 길이 조절

          - 전송 효율은 좋으나 제어회로가 복잡하고 채널 대기시간 발생

        라. Hybrid ARQ

          - ARQ 방식과 FEC방식의 단점을 보완한 에러정정 방식(4G)

          - Hybrid ARQ 프로토콜은 FEC 방식으로 어느 정도 오류 정정을 한 후 다시 오류를 검출하여 있을 경우, 새 전송을 요구하는 방식

          - 전송 Error가 적으면 FEC 방식 적용

3. 상호 비교

    [참고]

    1. 음성 부호화

      - 주로 음성통신을 위해 음성정보를 가능한 낮은 속도로 전송할 수 있게하거나, 적은 정보량으로도 저장이 가능토록 하는 기법 

    2. 음성신호 압축 모델에 따른 분류

        2.1 파형부호화(Waveform coding)

            - 음성신호의 모양 즉 파형을 기반으로 하는 압축방식                  

            - PCM, DPCM, DM, ADPCM 등

        2.2 파원부호화(Vocoding)

            - 음성신호 발성모델을 이용하여 특정 파라미터 만을 전송함으로써 수신부에서 얼마나 비슷한 소리가 복원되는가에 관심을 갖고 개발된 코딩 방식 

            -  LPC, AMR 등

        2.3 혼합부호화

            - 위 두방식의 장점을 결합

            - CELP, SBC(Spectral Band Coding) 등    

    3. 음성신호 A/D 변환

   4. 음성코딩 표준

     - 방송, 음향기기에서는 Dolby AC-3, MPEG-2 AAC등이 주로 사용됨

http://www.ktword.co.kr/abbr_view.php?m_temp1=900&m_search=coding

http://www.ktword.co.kr/abbr_view.php?nav=2&m_temp1=997&id=112

http://nooriry.egloos.com/1543852

1.채널 용량 개념

2. Shannon의 채널 용량

3. Nyquist의 채널 용량

4. 통신용량을 증가시키기 위한 방안

 4.1 전송 채널의 대역폭 증가

 4.2 신호 전력 증가

 4.3 잡음 전력 감소

5. 채널용량 예

1.채널 용량 개념

 - 채널용량이란 주어진 채널을 통해 신뢰성 있게 전달할 수 있는 최대 정보량(초당 비트 수)

 - 채널모델 및 전송제약조건이 주어진 상태 하에서 신뢰성 있는 통신이 가능한 최고 전송률

 - 즉, 오류없는 통신의 이론적 한계

2. Shannon의 채널 용량

 - 대역폭, 신호 및 잡음의 강도에 의한 최대 전송용량

 - C=W*log2(1+S/N) 

   C:채널용량[bps], W:대역폭{Hz], S:신호전력[Watt], N:잡음전력[Watt]

 - 채널 용량에 대한 공식이 의미하는 바는

    잡음이 없다면(N→0,S/N→∞) 임의 대역폭에서 채널용량을 거의 무한히 할 수 있다

    잡음이 많다면(N→∞,S/N→0) 대역폭을 아무리 증가시켜도 채널 용량을 크게 할 수가 없다는 것을 의미

 - 채널 용량에 대한 Shannon의 증명은 채널 용량 C에 도달하는 방법을 제공하는 것이 아니라, 이론적 한계치를 제시함 즉 '잡음이 존재하는 곳에서 신뢰할 만한 통신'이라는 이론적 한계치를 제시

 - 채널용량 한계치에 도달하는 방법들에 대해서는 부호화 이론 등에서 이론적 한계치 C에 근접하기 위한 방법을 찾고 있다

<참조>

샤논은 실질적으로 잡음 즉 AWGN을 고려한 상태에서 채널을 통해 전송할 수 있는 최대 전송률을 나타낸 것이다. 따라서 채널의 대역폭(ISI가 없는 상태에서...)이 결정된 상태에서 채널의 잡음을 고려한 잡음이 있는 채널에서의 최대 전송률을 나타낸 것

3. Nyquist의 채널 용량

 - Gauss 잡음이 없는 이상적인 통신 채널에서 신뢰성 있는 통신을 위하여 전송 가능한 최대 정보 전송률

 - C=2W*log2M

    C:채널용량[bps], W:대역폭{Hz], M:신호의 레벨수(log2M: 한 번에 보낼 수 있는 비트수)

<참조>

Nyquist 전송률은 무잡음채널에서 전송할 수 있는 이론적인 최대 전송률

심볼간 간섭(ISI : InterSymbol Interference)이 없는 상태에서 최대 전송률을 제시

나이퀴스트 전송률은 최대로 전송할 수 있는 심볼수는 RS=2W, 여기선 W는 채널의 대역폭(Hz)을 나타낸다. 이를 초당 비트수로 나타내면 Rb= RS×log22k

4. 통신용량을 증가시키기 위한 방안

 4.1 전송 채널의 대역폭 증가

    - 유선의 경우 전송채널의 대역폭을 증가시킨다는 것은 사용하지 않은 높은 주파수대역을 사용하거나 재질을 개선하여 대역폭을 증가시키는 방안이 있음

    - 대역폭을 증가시키는 것은 통신용량을 증가시키는 가장 효율적인 방법이지만 선로의 구축비용 상승으로 신중하게 고려해야 함

    - 그러므로 망을 구축할 때부터 미래 늘어날 통신용량을 고려하여 망을 설계하여야 함

 4.2 신호 전력 증가

    - 송신 신호의 전력을 증가시키면 통신용량이 증가됨

    - 그러나 송신신호 전력을 증가시키는 것은 송신기의 설계와 관계되므로 이 방법은 적합하지 않음

    - 단, 너무 낮은 전력으로 송신하지 않도록 하는 고려가 되어야 함

 4.3 잡음 전력 감소

    - 통신선로의 차폐를 효과적으로 하여 외부에서 유입되는 잡음을 억제하면 통신용량이 향상됨

    - 그러나 차폐를 하는 것은 선로의 비용이 향상되므로 신중하게 고려해야 함

5. 채널용량 예

  - 채널의 최대 사용가능한 주파수 대역폭이 2500[Hz]이고, 신호 대 잡음비가 30[dB], 즉 잡음이 신호의 1/1000인 전송 채널 있을 경우의 채널용량은 2500*log2(1+1000/1)=24900[bits/sec]

  - Shannon의 공식을 이용하면 원하는 데이터 전송률에 요구되는 대역폭을 결정할 수가 있음

    채널 용량이 10,000bits/sec, 신호 전력이 100W, 잡음 전력이 10W라 하면 대역폭은

     C/log2(1+S/N)=10,000/log2(1+100/10) 

                       =10,000/log2(11)

                       =10,000/3.74=2880[Hz]   

<참조>

열잡음

 - 가장 일반적으로 발생되는 잡음

 - 주로 저항성 소자에서 전자의 열적 불규칙 운동에 의해 발생되는 잡음

 - 통신이론에서 잡음을 모델링하는데 주로 사용

 - 관심이 있는 거의 전 주파수 대역에서 균등한 확률분포 형태를 갖음

잡음은 도체내의 전자의 열운동에 의해 발생하는 것으로 우리가 제거할 수 없는(절대온도 -293도에는 가능하지만...) 불규칙적인 신호이다. 이러한 잡음특성은 수학적으로 AWGN(Additive White Gaussian Noise)으로 나타낼 수 있다

열잡의 또다른 명칭

 - 존슨 잡음, 나이퀴스트 잡음

 - 백색 잡음, 랜덤잡음이라고도 함(거의 대부분의 주파수 성분을 다 포함하고 있기 때문에 백색이라고 함)

 - AWGN(Additive White Gaussian Noise) 이라도 불리워짐

             Additive (부가적인) : 잡음이 신호 위에 더해지는 성질

             White Noise (백색 잡음) : 모든 주파수에 걸쳐서 전력 스펙트럼 밀도가 일정한 신호

                                     (모든 신호가 합쳐진 상태)

             Gaussian (가우시안) : 신호의 평균이 0이며 자기 상관함수가 시간축의 이동에 영향을 받지 않는 상태   

<참조>

잡음과 간섭

우리가 신호를 전송하고 수신할때 성능에 영향을 미치는 중요한 요소들이 많다. 그 중 대표적인 것이 잡음과 간섭이다.

이중 잡음은 도체내의 전자의 열운동에 의해 발생하는 것으로 우리가 제거할 수 없는(절대온도 -293도에는 가능하지만...) 불규칙적인 신호이다. 이러한 잡음특성은 수학적으로 AWGN(Additive White Gaussian Noise)으로 나타낼 수 있다. 즉 신호에 부가되며, 전 주파수 대역(white의 의미)에 영향을 미치며, 확률적으로 가우시한 분포(정규분포)를 따르는 신호다. 따라서 이러한 잡음은 신호대잡음비(SNR : Signal to Noise Ratio)를 증가시켜서 통신시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 우리가 통신 공학 책에서 많이 보는 비트오류율 대 신호대잡음 그래프에서 워터폴(폭포의 모습처럼 생겼다고 해서)에서 SNR이 증가할 수록 BER이 향상되는 것을 볼 수 있다.

반면 ISI에 의한 영향은 다르다. SNR이 증가할 수록 어느정도 성능은 증가하나 SNR이 아무리 증가시켜도 성능이 증가되지 않는 지점이 나타난다. 따라서 ISI는 통신시스템의 성능의 한계를 나타내기도 한다. 이러한 ISI을 극복하고 성능을 증가시키기 위해서는 별도의 등화기 또는 다이버시티 기술이 필요한 것이다. 바로 이러한 ISI가 없는 상태에서 이론적으로 채널을 통해 전송할 수 있는 전송률을 밝혀낸 것이 나이퀴스트 전송률인 것이다.
 

<References>

http://cafe.naver.com/4billion/690

http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=sdc015b&logNo=120103566423