패턴 변환을 이용한 데이터 코딩 방법{A data coding method by pattern convertion}
본 발명은 패턴 변환을 이용한 데이터 코딩 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 오리지널 디지털 신호원의 패턴을 미리 준비된 패턴 변환 테이블 또는 진폭, 위상 주파수 등의 패턴 파라미터 발생기에 의해 의사 패턴을 발생시켜 데이터를 압축하고 복원하여 방대한 계산량 및 데이터의 손실을 줄일 수 있도록 한 패턴변환을 이용한 데이터 코딩 방법에 관한 것이다. 요즈음은 정보 통신의 발달로 인해 세계가 하나의 통신으로 연결되어 서로 각종 정보를 온라인으로 주고받고 있다. 이와 같이 각종 정보를 온라인으로 주고받기 위해 가장 중요한 문제가 한정된 통신 선로를 통해 많은 데이터를 짧은 시간에 손실없이 어떻게 전송하느냐가 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 따라서, 데이터 전송속도를 향상 및 통신 선로를 확충과 아울러 전송되는 많은 양의 데이터를 압축하여 적은 량으로 변환하여 전송하는 기술들이 연구되고 있다. 일반적인 압축 알고리즘이 데이터의 확율을 추출하거나 데이터의 상관을 이용하는 등의 비 대칭성 및 비 선형성에 토대를 압축과 복원을 하게 된다. 도 1은 일반적인 비 대칭성 및 비 선형성 부호화 기법을 나타낸 도면이다. 여기에서 보는 바와 같이 모두 소스심볼의 발생확율을 추출하여 데이터이 상관성을 이용하여 발생확율을 높은 심볼은 간단한 부호로 표시하게 되고, 발생확율이 낮은 심볼의 경우에는 좀더 복잡한 부호로 표시하도록 부호화하고 있다. (가)는 프리픽스 부호화 기법을 나타내었고, (나)는 호프만 부호화 기법을 나타내었고, (다)는 렘펠지프 부호화 기법을 나타내었다. 위와 같이 비 대칭성 및 비 선형성의 압축 알고리즘에는 전체 데이터를 특정의 압축상수에 입각한 압축을 수행하기 때문에 단위시간당 압축 상수의 정수배가 되지 않기 때문에 물리적인 소스에 의해 생성되는 신호의 일반 특성이 본래의 형식에서 상당한 양의 리던던시를 가지고 있게 되는데 이를 사전에 제거하기 위하여 소스 출력에 많은 빈도의 결과에 대한 짧은 표현을 할당하고 적은 빈도의 결과에 대해서는 긴 표현을 할당하여 심볼당 평균 비트수를 줄여 나가는 것이 일반적인 압축방법이다. 이러한 데이터 압축 방법은 소스의 확률적 모델 지식을 부호책이나 할당 시퀸스를 통하여 단위 시간당 표현되어지는 비트수를 줄여 나가는 방법은 소스 심볼에 대해서 이것이 발생한 확률에 근거하여 부호책이나 시퀀스를 할당하여 데이터 압축을 시도하고 있으므로 궁적으로는 같은 비트 할당으로 포화되어 압축 알고리즘이 확률적으로 한계가 있다는 것이다. 이는 의 크래프트 맥밀란 부등식(Kraft McMillan inequality)과 평균 부호어 길이( )와 이산 무기억 소스의 엔트로피 H(L)에 의해 기본적인 제한이 이루어짐을 알 수 있다. 이때 평균 부호어 길이( )은 로서 Pk 는 k개의 다른 심볼을 가진 k번째 심볼 확율을 나타내는 것이며 ℓ k 는 부호기에 의해 심볼 S k 로 할당된 2진부호어에 대한 길이다. 그리고 소스 부호기의 부호 능률은 , (단, Lmin은 의 최소가능값)이므로 주어진 엔트로피 H(L)의 이산 무기억에서 왜곡없는 소스 보호화를 위해 평균 부호어 길이 은 ≥H(L)과 같이 기본적인 제한이 이루어진다. 그리고 데이터의 상관성을 이용하는 압축기법은 소스 부호화 이론에 입각하여 보면 평균 부호 길이는 완전 부호화를 위해서 소스 엔트로피 만큼이나 커야하므로 소스의 형태와는 상관없이 단지 소스의 엔트로피가 감소되어지는 상관성을 이용한 데이터 압축기법은 정보의 손실을 가져온다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 본 발명의 목적은 오리지널 디지털 신호원의 패턴을 미리 준비된 패턴 변환 테이블 또는 진폭, 위상, 주파수 등의 패턴 파라미터 발생기에 의해 의사 패턴을 발생시켜 데이터를 압축하고 복원하여 방대한 계산량 및 데이터의 손실을 줄일 수 있도록 한 패턴 변환을 이용한 데이터 코딩 방법을 제공함에 있다.
도 1은 일반적인 비 대칭성 및 비 선형성 부호화 기법을 나타낸 도면이다. 도 2는 다양한 PCM파형을 나타낸 그래프들이다. 도 3은 PCM변조의 계통도를 나타낸 블록 구성도이다. 도 4는 입력신호에 대한 PCM 변환된 그래프를 나타낸 도면이다. 도 5는 소스 데이터의 정규화 및 의사 패턴 테이블에 의한 데이터 코딩상태를 나타낸 도면이다. 도 6은 소스신호에 대응된 패턴 데이터의 파형 형상을 나타내 그래프이다. 도 7은 데이터를 다수개의 패턴 변환 블록으로 압축율 및 복원율을 높이는 과정을 나타낸 도면이다.
상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명은 구형파 형태로 입력되는 소스 데이터를 정현파 또는 이의 2원 신호로 변환한 형태로 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 패턴에 전이시켜 원 소스 데이터가 가지고 있는 데이터 파라미터를 패턴 전이시켜 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 패턴에 1:1 대응시켜 원 소스 데이터의 파라미터를 간결화하여 데이터의 비트와 대역을 줄여 압축하고 압축된 데이터를 패턴 변환시의 독립성에 따라 하나의 블록으로 보아 이를 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의한 블록을 연결시켜 압축하고, 상기에서 압축된 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상의 전이 패턴 변환 데이터를 상기 압축 과정에서 이미 규정된 패턴 시이퀀스 또는 프로그래머블 위� �, 진폭, 주파수 패턴 파라미터 발생기에 의해 원 소스 입력에 1:1 대응된 데이터를 개별적으로 감지하여 각각의 위상, 진폭, 주파수로 이루어진 적어도 어느 하나 이상이 패턴에 1:1 대응되어진 원 소스 데이터를 상기 압축시 규정에 입각하여 복원하고 복원된 데이터를 상기 압축시와 마찬가지로 패턴 변환시의 독립성에 따라 하나의 블록으로 이를 상기 압축 과정에서 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의해서 연결된 블록의 개수 및 형태에 맞추어 복원하는 것을 특징으로 한다. 위와 같이 이루어진 본 발명의 작용을 설명하면 다음과 같다. 오리지널 디지털 신호원의 패턴을 미리준비된 위상에 대응되는 패턴, 주파수에 대응되는 패턴, 진폭에 대응되는 패턴, 위상과 진폭 조합에 대응되는 패턴, 위상과 주파수 조합에 대응되는 패턴, 진폭과 주파수 조합에 대응되는 패턴, 위상과 진폭과 주파수 조합에 대응되는 패턴 변환 테이블 또는 위상, 진폭, 주파수 파라미터 발생기에 의해 의사 패턴을 발생시켜 데이터 손실을 사전에 방지할 수 있게 된다. 이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 또한 본 실시예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니고, 단지 예시로 제시된 것이며 종래 구성과 동일한 부분은 동일한 부호 및 명칭을 사용한다. 도 2는 다양한 PCM파형을 나타낸 그래프이다. 여기에서 보는 바와 같이 모든 디지털 신호원은 단순한 디지털 신호 즉, 0과1의 단순논리의 신호 형태로 되어 있다. 이 패턴 변환에 따른 데이터 압축에 대합 접근은 영국인 리브스(AH Reeves)가 1937년에 발표한 PCM(Pulse Code Modulation)변조 방식에서 근거를 찾아 볼 수 있는 것으로서 이러한 단순 논리 신호의 각 심볼은 매 T초마다 1비트의 정보를 포함한다. 이때 심볼율은 로 정의 되므로 2원 신호일 경우에는 비트율과 동일하다. 도 3은 PCM변조의 계통도를 나타낸 블록 구성도이다. 여기에서 보는 바와 같이 이미 이산적인 값을 가지는 신호원을 다시금 인코딩의 과정을 거쳐 코드를 재 배열하고 있는데 즉, 부호화를 하고 있는데 이것은 선택된 양자화 레벨을 2원 부호(Binary Code)로 변환하여 전체의 표현 레벨을 패턴 변환한 형상이다. 도 4는 입력신호에 대한 PCM 변환된 그래프를 나타낸 도면이다. 여기에서 보는 바와 같이 예를 들어 256개의 표현 레벨을 2원 부호라는 약속된 패턴을 사용하여 8개의 의사 패턴을 대입시켜서 256개의 표현 레벨을 신호의 열화없이 패턴 변환한 것이다. 하지만 여기서 신호의 열화는 과연 표현 레벨을 얼마나 할 것이냐에 따라서 달라지는 것이지 이미 약속된 표현 레벨 자체는 전혀 다른 신호원이라는 것을 염두해 두어야 할 것이다. 이것은 이미 섀논(Claud Shannon)의 표본화 정리(Sampling Theorem)에서도 나타나 있듯이 신호 s(t)가 f n [Hz] 이하의 주파수 성분만을 갖도록 대역제한( <f)되어 있다면 의 간격으로 표본화한 s(t)의 표본값 s(nTs )(단, n은 정수)만을 전송하여도 주어진 원 신호(original signal)를 정확히 복원시킬 수 있다. 그러므로 앞에서도 언급되었다시피 원 신호와 표본화 되어진 신호는 그들의 관계가 원 신호의 미분된 값이 표본 신호일지라도 신호 특성의 관점에서 보자면 이것은 분명 다른 신호로 보아야 할 것이다. 이것은 원 신호가 연속 신호이며 표본신호는 불연속 신호이기 때문이다. 그러므로, 256개의 표현 레벨을 갖는 불연속 신호인 표본 신호를 2원 신호의 근사값으로 패턴 변환하게 되면 8개의 2원 신호만으로도 256개의 변수를 표현할 수 있다는 것이다. 이것은 패턴 변환이 어떠한 신호의 열화없이 표현하여야 할 변수의 개수를 줄일 수 있다는 말이 된다. 단지 앞에서도 언급되었다시피 신호의 열화는 이미 규정된 표현 레벨의 개수에 따라서 원 신호와의 오차 즉, 양자화 오차가 있을 뿐이지 이미 표본화된 신호를 원 신호로 봤을때는 전혀 신호의 열화없이 표현하여야 할 표현 변수의 개수를 줄여 즉, 압축하여서 표현하고 있다. 위에서 패턴 변환에 있어서는 원신호가 표본 신호 즉 주신호가 되며 패턴 변환이 이루어진 2원 신호가 부신호가 된다. 이러한 패턴 변환은 이미 규정된 소수의 패턴만으로 연속적인 데이터의 표현을 가능케 한다. 이것은 디지털 신호와 같이 불연속적이며 주기적인 신호원에서는 표본화 정리에서 보는 바와 같이 나이퀴스트율 보다 높은 데이터율로 균일하게 표본화된 메시지 신호(m(t)의 표본화된 시이퀀스로 구성된 시간에 대한 보존성이 있으므로 일정한 주기에 근거하여 패턴의 개수를 설정할 수 있다. 이것은 시간적으로 비선형성이 있는 불연속적이며 주기성이 있는 신호원을 v=g(m)과 같이 v는 이산샘플이며 g는 패턴테이블이고 M은 규정된 시이퀀스에 의해 선택되어지는 패턴 테이블내의 패턴 데이터로 표현되고, k=g(m), m=S M , M= 2 0 k 이며 k=0,1,2,‥‥‥,M이고, 이때 K는 입력 소스의 개수이며 g는 패턴 테이블 그리고 M은 패턴 테이블 내의 패턴 데이터, S M 은 심볼로 할당된 2진 부호어이며 2 K 는 소스 입력 k의 개수에 따라 준비되어야 할 패턴 데이터의 개수로 표현되는 몇 개의 패턴 변환을 통해 표현할 수 있다는 것이다. 이는 모든 디지털 데이터를 몇 개의 규정된 패턴만으로 표현이 가능하다는 의미이며 이러한 패턴 변환에 의해 전체적인 신호의 표현 개수를 줄일 수 있다는 것이다. 이는 곧 모든 디지털 데이터의 압축이 패턴변환을 통하여 이루어질 수 있음을 의미한다. 도 5는 소스 데이터의 정규화 및 의사 패턴 테이블에 의한 데이터 코딩상태를 나타낸 도면이다. (a)는 원 디지털 신호원이 인가되면 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수에 의한 단일 패턴 변환을 이용한 의사 패턴으로 부호화된 개수에 따라서 입력 신호원의 개수도 결정되는 정규화 과정을 거치게 되며 다음단의 의사 패턴 테이블 또는 패턴 파라미터 발생기 블록으로 인가되어져 이미 규정되어진 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합으로 변환된 데이터 열을 구성된 패턴 테이블에 대응된 의사 패턴 데이터로 출력되어진다. 그리고, (b)는 원 디지털 신호원이 인가되면 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 조합 변환에 의한 의사 패턴으로 부호화된 개수에 따라서 입력 신호원의 개수도 결정되는 정규화 과정을 거치게 되며 다음단의 의사 패턴 테이블 또는 패턴 파라미터 발생기 블록으로 인가되어져 이미 규정되어진 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합으로 변환된 데이터 열을 구성된 패턴 테이블에 대응된 의사 패턴 데이터로 출력되어진다. 이는 패턴 테이블내에 존재하는 패턴 변수에 대응된 의사 패턴 테이터들로 구성되어 원 데이터와 1:1로 대응되어 출력되어진다. 이것은 의사 패턴 데이터가 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 의한 단위 시간당 표현 변수를 원 신호원 보다 줄여진 표현 변수를 가지기 때문에 데이터를 압축할 수 있는 것이다. 도 6은 소스신호에 대응된 패턴 데이터의 파형 형상을 나타내 그래프이다. 여기에서 보는 바와 같이 예를 들어 256개의 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들 조합 변환에 대응된 의사 패턴 데이터들은 원 신호원의 데이터 파라미터와 비교하여 보면 전혀 다른 데이터 조합과 특성을 가지게 된다. 이것은 원 신호원과의 완전한 독립성을 가진다는 말로써 독립성은 위에서 언급된 정규화 및 패턴 변환 과정을 하나의 블록으로 볼 수 있으며 이러한 블록을 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의해 얼마든지 붙일 수 있다는 것이다. 그리고, 패턴 변환에 따른 심볼지속시간 T = T b log 2 M (단, T b 는 비트 지속시간, M=2 k 로 소스입력에 따라 준비되어야할 변수) 되며 요구되는 채널 대역(B)는 (단, T는 심볼 지속시간)이 되고 비트율(Rb )는 이 된다. 따라서 대역폭 효율(ρ)은 이 된다. 여기에서 압축시에는 이와 같은 대역폭 효율(ρ)이 대역감소와 비트감소로 나타나며 복원시에는 대역확장 및 비트확장으로 나타나므로 압축시는 이며, 복원시는 ρ 복 = log 2 M이 된다. 그러나 이원 신호도 표본화 되어 있기 때문에 이 되며 이 된다. 그리고, 소스신호에 대응된 패턴 데이터의 파형 형상은 다음과 같다. 위상에 대응된 파형은 단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, 주파수에 대응된 파형은 단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, 진폭에 대응된 파형은 단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, 위상과 진폭 조합에 대응된 파형은 단, , i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, 위상과 주파수 조합에 대응된 파형은 단, , i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T 로 표현되고, 진폭과 주파수 조합에 대응된 파형은 단, i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T로 표현되고, 위상 및 진폭 그리고 주파수 조합에 대응된 파형은 단, , i=1,2,‥‥‥,M, 0≤t≤T로 표현된다. 이때 E는 심볼의 에너지이며 T는 심볼 구간을 나타내며 ω와ø는 임의의 상수이다. 위와 같이 256개의 각기 다른 위상이나 진폭 또는 주파수 그리고 이들의 조합에 의해 대응된 의사 패턴 데이터들은 원 데이터와 비교해 보면 각각 1/8로 데이터가 줄어진 상태인데 이것은 같은 시간 즉, 단위 시간당 표현될 수 있는 양이 줄어진 상태라고 보면 된다. 그러나 이것은 단순히 단위 시간당 표현 변수를 줄인 것, 즉 지연시킨 것이 아니라 위상이나 진폭 또는 주파수 그리고 이들의 조합에 대응시켜 하나의 웨이브 파형에 천이시켜 놓은 것이므로 원 데이터가 단위 시간당 표현해야할 표현 변수를 의사 패턴 데이터에 대응시켜 놓으므로 해서 데이터를 압축하고 있다. 이것은 초당 원 데이터가 8개의 표현 변수를 가지고 있다면 의사 패턴 데이터들은 하나의 표현 변수만으로도 8개의 표현 변수를 대체하고 있다는 말과 일맥 상통한다. 도 7은 데이터를 다수개의 패턴 변환 블록으로 압축율 및 복원율을 높이는 과정을 나타낸 도면이다. 여기서 블록화 과정을 통하여 각 블록이 지니는 부호화율 (단, K는 소스입력의 개수)이므로 전체 압축율 (단, n은 블록수 n=1,2,‥‥‥M) 이 된다. 하지만 다시 이원신호도 표본화되어 있기 때문에 최종 부호화율은 (단, N은 나이퀴스트율이며 n은 블록수 n=1,2,…,∞)이 되어 패턴 변환 압축은 무한대의 압축율을 가질 수 있게 된다. 그러면서도 신호의 열화나 손실 없이 압축이 이루어질 수 있는데 이는 위에서 언급된 패턴 변환 자체가 독립성과 1:1 의 대칭성을 가지고 있기 때문이다. 그러나 단순한 1:1의 대칭이 아니며 원 신호원이 위상이나 진폭 또는 주파수, 그리고 이들의 조합에 의해서 패턴 변환된 형태의 의사 패턴 데이터와 1:1의 대칭이 이루어진다는 점이 무엇보다도 중요한 점이라 할 수 있다. 이것은 이미 이러한 의사 패턴 데이터 자체가 데이터가 압축된 형태로 되어 있다. 다음으로 이러한 패턴 변환에 의해 압축된 데이터의 복원 과정을 도 5 내지 도 7을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 패턴 변환을 이용한 복원 과정은 압축 과정과 비교해보면 역순으로 되어 있는데 단지 압축 과정에서 부(Sub) 데이터로 취급되었던 최종적으로 출력된 의사 패턴 데이터들은 복원 과정에서는 원(Original) 데이터로 취급된다. 도 5에서 보는 바와 같이 원 디지털 신호원이 인가되면 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 대응된 의사 패턴으로 부호화된 개수에 따라서 입력 신호원의 개수도 결정되는 정규화 과정을 거치게 되며 다음단의 의사 패턴 테이블로 인가되어져 이미 규정된 시이퀀스에 따라 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합에 대응된 데이터열로 구성된 의사 패턴 데이터로 출력된다. 이는 압축의 과정에서 패턴 테이블내에 존재하는 패턴 변수에 대응된 의사 패턴 데이터들의 역으로 구성되어진 원 데이터와 1:1 로 대응되어 출력된다. 이것은 의사 패턴 데이터가 압축 과정에서 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 의한 단위 시간당 표현 변수를 원 신호원 보다 줄인 표현 변수를 가진 것을 단위 시간당 표현 변수를 원 신호원 보다 늘어난 표현 변수를 가짐으로 해서 데이터를 복원 할 수가 있다. 또한 압축 과정에서도 언급되었지만 복원 과정에서도 도 6에서 보는 바와 같이 예를 들어 256개의 위상이나 진폭 또는 주파수의 변환이나 이들의 조합 변환에 대응되어진 의사 패턴 데이터들은 원 신호원의 데이터 파라미터와 비교하여 보면 전혀 다른 데이터조합과 특성을 가지게 된다. 이것은 원 신호원과의 완전한 독립성을 가진다는 말과 일맥 상통한다. 이러한 독립성은 위에서 언급된 정규화 및 패턴 변환 과정을 하나의 블록으로 볼 수 있으며 이러한 블록을 순차적 또는 병렬적 그리고 이들의 조합에 의해 얼마든지 붙일 수 있다는 것이다. 이러한 블록화 과정을 통하여 부호화율을 구할 수 있는 것과 마찬가지로 각 블록이 지니는 복원율 DC 1 =K (단, K는 소소입력의 개수)이므로 전체 복원율 DC n =K n (단, n은 블록수 n=1,2,‥‥‥,M)이 된다. 하지만 이원 신호로 표본화되어 있기 때문에 (단, N은 나이퀴스트율이며 n은 블록수 n=1,2,‥‥‥,M)이 되어 패턴 변환 복원도 압축과 마찬가지로 압축율에 근거한 무한대의 복원율을 가질 수 있게 된다. 그러면서도 신호의 열화나 손실 없이 복원이 이루어질 수 있는데 이는 위에서 언급된 의사 패턴 변환자체가 독립성과 1:1의 대칭성을 가지고 있기 때문이다. 그러나 단순한 1:1의 대칭이 아니며 원 신호원이 위상이나 진폭 또는 주파수, 그리고 이들의 조합에 의해서 패턴 변환된 형태의 의사 패턴 데이터와 1:1의 대칭이 이루어진다는 점이 무엇보다도 중요한 점이라 할 수 있다. 이것은 이미 이러한 의사 패턴 데이터 자체가 압축 과정과는 정 반대로 데이터가 복원된 형태로 되어 있다. 따라서, 위상이나 진폭 또는 주파수 그리고 이들의 조합에 의해 의한 패턴 변환은 디지털 데이터의 손실이나 열화가 없으면서도 디지털 데이터를 무한대로 압축 복원 할 수 있으며 압축 및 복원의 알고리즘이 무척 간단하기 때문에 기존의 압축 기법들에 비해서 경쟁이 되지 않는 경제성을 가지고 있는 압축 및 복원 알고리즘이라 할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명은 위상이나 진폭 또는 주파수, 그리고 이들의 조합에 의한 전이 패턴 변환을 이용한 데이터 압축 및 복원으로 신호의 열화 없이 무한대의 디지털 데이터를 압축/복원하여 데이터 저장 장치 및 데이터 처리 장치 유선 및 무선 통신 등 전 산업 분야에 걸쳐 사용이 가능하며 경제성 및 효율을 올릴 수 있다는 이점이 있다. |
