ITPE * JackerLab

개요디지털 통신 시스템에서 데이터 전송의 효율성과 신뢰성을 확보하기 위해 **소스코딩(Source Coding)**과 **채널코딩(Channel Coding)**이 사용된다. 소스코딩은 데이터 압축을 통해 전송 효율을 극대화하는 기법, 채널코딩은 전송 중 발생하는 오류를 검출하고 정정하는 기법이다. 본 글에서는 소스코딩과 채널코딩의 개념, 차이점, 주요 기법 및 실제 활용 사례를 비교 분석한다.1. 소스코딩(Source Coding)이란?소스코딩은 데이터의 중복성을 줄여 전송 또는 저장을 위한 비트 수를 최소화하는 기법으로, 데이터 압축(Compression)이라고도 한다. 이는 정보의 손실 여부에 따라 **무손실 압축(Lossless Compression)**과 **손실 압축(Lossy Compress..

개요오토인코더(Autoencoder)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 신경망으로, 데이터의 특징을 학습하여 저차원 표현을 생성하거나 입력 데이터를 복원하는 데 사용됩니다. 주로 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상 탐지(Anomaly Detection), 생성 모델(Generative Model) 등의 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 오토인코더의 개념, 구조, 주요 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 오토인코더란?오토인코더는 입력 데이터를 저차원 잠재 공간(Latent Space)으로 압축한 후, 이를 다시 원본 데이터로 복원하는 신경망 모델입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)라는 두 개의 주요 구성 요소로 이..

개요VAE(Variational AutoEncoder, 변분 오토인코더)는 확률적 생성 모델 중 하나로, 데이터의 잠재 표현(latent representation)을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 신경망 모델입니다. VAE는 이미지 생성, 데이터 압축, 이상 탐지, 차원 축소 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 VAE의 개념, 주요 기술 요소, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. VAE란 무엇인가?VAE는 오토인코더(AutoEncoder)의 변형된 형태로, 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 가지며, 잠재 공간(latent space)에서 확률적 샘플링을 수행하는 것이 ..