POSTECHIAN 기사 보기

[2021 봄호] 4 - 전자전기공학과가 본 교실

  • 김현우
  • 2021-07-09 07:01:09

2021 SPRING 공대생이 보는 세상 4

전자전기공학과가 본 교실
Dept. of Electrical Engineering







‘띠링 띠링’ 앗! 늦잠을 자버렸잖아?

그래도 비대면 수업이라 정말 다행이야. 그런데 멀리서 수업하시는 교수님의 수업을 어떻게 볼 수 있는 걸까?

자연에 존재하는 모든 신호는 연속적인 아날로그 신호야.

그럼 교수님의 목소리와 움직임은 연속적일까? 맞아! 바로 연속적인 신호지. 하지만 컴퓨터는 아날로그 신호를 그대로 전달할 수 없어. 그래서 이때 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환 시켜 주는 ADC Analog to Digital Conversion를 진행하는 게 바로 ‘센서 Sensor야. 카메라, 마이크가 대표적인 예시이지.
아날로그 신호의 디지털 변환 예시

아날로그 신호는 샘플링을 통해 디지털 신호로 변환되는데, 사진과 같이 신호 $S(t)$가 있을 때 미리 정한 Sampling Rate (Sample/sec)에 따라 샘플링을 진행해! 샘플링을 진행하고 나면 신호 $S(t)는 S(nT)$라는 이산신호 Discrete time signal로 표현될 수 있어. ($n$ = 정수, $T$ = 샘플링 주기)

그럼 변환된 디지털 신호는 어떻게 우리가 보는 아날로그 신호로 바뀔까?

이렇게 변환된 디지털 신호는 다시 아날로그 신호로 복원되어야겠지? 이때 필요한 것이 바로 DAC Digital to Analog Conversion로, 샘플링 과정의 역과정을 수행해.[링크] 신호 복원 과정 여기엔 Nyquist-Shannon theorem등과 같이 디지털 형식으로 바뀌었던 신호를 최대한 손상 없이 복원하기 위한 이론들이 사용돼.

먼저 Nyquist 식을 나타내보면, $C = 2 × BW × log2(L)$이야.


Nyquist Shannon theorem은 신호를 전송할 때 채널에서 신호의 왜곡을 발생시키지 않을 최대 전송 속도를 구할 수 있는 식이야.

Nyquist Shannon theorem 자세히 알아보기


이와 다르게 Shannon Channel Capacity 식은 $C = BW × log2(1 + SNR)$로 나타나. ($C$ = 채널 용량(bits/sec), $BW$ = 주파수 대역폭, $SNR$ = 신호 대 잡음 비, $L$ = 비트 수)

Nyquist와 Shannon 식의 차이를 보면 바로 Shannon은 잡음 Noise을 고려했다는 거야.
ADC와 DAC 과정

지금까지 비대면으로 교수님의 수업을 어떻게 볼 수 있는지에 대해 간단히 알아봤어.
만약 신호 분석에 호기심이 생긴다면 더 공부해 보는 것도 좋을 거야.

그럼, 모두 파이팅!


ALIMI 25기 전자전기공학과 김현우

고교 생활 중 진로에 대한 고민이 생긴다면 언제든지 편하게 질문해주세요!!!

기사 모아 보기
공유하기
목록