[Signal Processing] 신호처리란?
1. 서론
오늘날 우리는 신호의 시대에 살고 있다. 우리가 보고(Vision), 듣는(Sound) 느낄 수 있는 신호 뿐만 아니라, 전자기기들이 연산, 정보 저장, 정보 전송 등을 위해 사용하는 전자기적 신호까지.
사람들의 생활속에서 사용되는 여러 제품들은 신호처리가 필수적으로 사용되고 있다고 하여도 무방하다. 신호 처리는 이전부터 많은 분야에서 사용되고 있었다. 또한 이 분야는 비정형 데이터를 더욱 유연하게 다루어 원하는 결과를 달성하는 딥러닝의 등장으로 한층 더 필요성이 대두되었다. 딥러닝은 정제되지 않은 noisy한 정보(신호)를 받아들여 사람들이 놀랄만한 결과물을 만들어내고 있는 중이니 이 분야에 있는 사람들에겐 관련분야로써 관심을 가져야 한다.
향후의 ML Researcher의 길을 걷고자 하는 나로선, 딥러닝이 우리 생활에 실질적인 도움을 줄 수 있기 위해 사람에게 필요한 결과를 산출해야 한다고 생각한다. 이를 위해선 딥러닝이 학습에 이용하는 데이터(신호) 그 자체를 들여다보고 이에 맞는 모델을 구축해야 효율적인 학습을 할 수 있다 생각한다. 이를 위해 신호처리분야를 공부하고 앞으로 모델 연구에 적용시킬 수 있으면 연구자로서의 역량이 훨씬 높아질 것이다.
부족하지만 차근차근 하나씩 관련 내용들을 공부하고 블로그에 정리해보고자 한다.
서론이 길었다. 신호처리의 기초부터 정리해보자.
2. 신호처리란?
신호처리는 다양한 신호를 가공(처리)하여 이를 활용하는 학문을 의미한다. 크게 아날로그 신호처리와 디지털 신호처리로 나뉘어지지만, 오늘날의 신호처리는 디지털 신호처리를 의미한다. 1
아날로그 신호는 데이터가 연속적인 값으로 나타나는 신호를 뜻하게 된다. 수학적으론 정의역이 실수인 함수로써 나타낼 수 있다. 우리가 실생활에서 접하는 많은 신호는 대부분 아날로그 신호다.
그렇다면 디지털 신호는 뭘까? 디지털 신호의 사전적 정의는 데이터를 일련의 이산 값으로 나타낸 신호이다.2 즉, 신호의 형태가 비연속적이라는 뜻이다.
디지털신호
3. 아날로그 신호를 디지털 신호로
아날로그 신호는 정의역이 실수로서 나타낼 수 있다고 설명하였다. 그런데 실수는 무한하며, 이는 전자회로에서 다룰 수 없다. 따라서 신호 처리를 위해선 일상에서 사용되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하게 된다. 이 과정은 샘플링(Sampling)을 통해 이루어지게 된다.
샘플링을 통해 정보손실이 일어나지 않게 하기 위해 사용하는 sampling theorem과 샘플링 이후에 사용하는 Fast Fourier Transformation는 추후 나 스스로 공부하여 정리한 후에 정리해야겠다.
음성, 이미지, 영상 등의 사람이 받아들이는 아날로그 신호를 전류 및 전압값과 같은 전자기적 신호로 변환하여 나타낸 디지털 신호를 처리한다는 뜻이다. 변환된 디지털 신호는 소프트웨어로 쉽게 가공할 수 있게 된다.
우리 일상 생활에서 사용하고 있는 마이크가 대표적으로 아날로그 신호를 디지털 신호로 바꾸어주는 변환기이다. 마이크는 일련의 과정을 통해 물리적인 파형을 전류 및 전압의 파형으로 변환해준다. 1
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