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채널코딩 2

샤논의 정보 용량 이론(Information Capacity Theory)

개요샤논의 정보 용량 이론은 정보 이론(Information Theory)의 창시자인 클로드 E. 샤논(Claude E. Shannon)이 1948년 발표한 논문에서 제안한 개념으로, **통신 채널을 통해 오류 없이 전달할 수 있는 정보의 최대량(채널 용량)**을 정의합니다. 이 이론은 디지털 통신, 데이터 압축, 암호화 등 현대 정보 기술의 핵심 수학적 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의샤논의 정보 용량 이론은 노이즈가 존재하는 채널에서도 일정 수준 이하의 오류 확률로 정보를 안정적으로 전송할 수 있다는 사실을 수학적으로 증명합니다.정의: 정보 채널의 최대 전송 속도는 노이즈 수준과 대역폭에 의해 제한되며, 이 한계치를 '채널 용량(Channel Capacity)'이라고 함공식: C = B log₂(..

Topic 2025.04.20

소스코딩(Source Coding) vs 채널코딩(Channel Coding)

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..

Topic 2025.03.19
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