[코싸인의 인지과학 이야기] HCI(8)

[8주차 응용과학팀] 3. 디지털 신호 처리

DigitalSignal Processing (디지털 신호 처리)

[그림 1] Digital Wave [1]

    디지털 신호 처리란 무엇일까요? 간단히 설명해보자면, 아날로그 신호정보를 디지털 신호로 변환 시킨 후 컴퓨터 알고리즘 등을 통해 신호를 처리할 수 있도록 한 데이터 처리 방법입니다.
   

[그림 2] 디지털 신호 처리 메커니즘 [2]

    위의 그림에 나온 것처럼 Analog to digital converter(ADC)를 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환 시켜준 후, 원하는 데이터 처리들을 한 후, 다시 Digital to analog converter(DAC)를 통해 아날로그 신호를 만들 수 있습니다.

    굳이 번거롭게 이러한 처리 과정들이 생긴 이유는, 아날로그 신호의 문제점 때문입니다. 아날로그 신호는 노이즈, 처리 속도, 대역폭 제한 등의 태생적인 한계를 지니고 있습니다. 반면, 디지털 신호는 아날로그 신호의 단점을 보완함과 동시에 뛰어난 가능성을 지니고 있습니다. 현재 디지털 신호처리의 유용성은 널리 인정받고 있으며 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 무슨 종류의 신호를 쓰든지 디지털 신호처리가 적용되어 있다고 봐도 무방할 정도로, 의용 공학, 자원 탐사, 음성 & 영상 처리, 지진파 해석 등 다양한 방면에서 사용되고 있습니다.

디지털 신호 처리 과정

    디지털 신호 처리에서 가장 중요한 부분은 무엇일까요? 정확한 답은 없습니다. 어느 한 과정이라도 잘못 처리된다면 제대로 된 아웃풋이 나오지 않겠죠. 그렇다면 디지털 신호 처리에서 가장 어려운 부분은 무엇일까요? 필자는 신호를 처리해주는 과정이 가장 어렵다고 생각합니다. 어떤 알고리즘을 어떻게 사용하느냐에 따라 처리되어 나오는 신호가 달라지기 때문이죠. 쉽게 말해서 신호처리 과정은 y = f(x) 와 같은 함수와 비슷한 개념이라고 볼수 있습니다. x라는 처리되기 전의 신호, f라는 신호를 처리하는 알고리즘, 그리고 y라는 아웃풋 신호가 있다고 볼 수 있습니다.

    이때 f에 사용되는 다양한 테크닉들이 있습니다. 그 중에서도 가장 중요한 테크닉은 푸리에 변환(fourier transform)입니다. 푸리에 변환은 푸리에라는 수학자가 제안한 것으로, 신호를 진동수의 성분으로 분해하는 수학적 기법입니다. 간단히 얘기해서 시간에 대한 함수, 즉 신호를 푸리에 변환하면 진동수(frequency)에 대한 함수로 나타낼 수 있습니다. 이 획기적인 방법을 통해 신호들을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. [코싸인 응용과학팀]

참고자료

[1] https://www.canstockphoto.com/images-photos/sine-wave.html

[2] https://www.cs.indiana.edu/~port/teach/541/sig.proc.html