디지털 시대에 아날로그에는 무슨 일이 일어났는가?

에드 브라운

저는 아날로그 세계와 디지털 세계에 대해 생각하게 된 위스콘신 대학의 기사를 접했습니다. 이는 일부 연구자들이 단순히 PVC 튜브를 통해 말하는 것만으로 널리 사용되는 디지털 자동 화자 식별 시스템을 속일 수 있다는 사실을 발견한 방법을 설명합니다. 내 관심을 끌었던 한 가지 설명은 다음과 같습니다. "…사운드가 아날로그이기 때문에 음성 인증 시스템의 디지털 공격 필터를 우회합니다."

아날로그 세계와 디지털 세계 사이에는 근본적인 차이가 있다는 생각이 들었습니다. 아날로그 세계는 실제로 존재하는 세계이고, 디지털 세계는 조작된 근사치입니다. 예를 들어 ADC(아날로그-디지털 변환기)를 통해 아날로그 신호를 실행하면 온도와 같은 실제 조건에 대한 아날로그 정보를 가져와 해당 연속 신호를 디지털 펄스로 분해합니다. . ADC는 특정 순간의 아날로그 신호 진폭을 가져와 일련의 이진 비트로 표시합니다. 따라서 실제 세계와 ADC 출력 사이에는 3배의 거리가 있습니다. 첫째, 아날로그 신호가 측정 중인 물리적 현상을 얼마나 잘 나타내는지에 대한 질문이 있습니다. 이는 결코 완벽하지 않습니다. 그런 다음 DAC는 이산적인 시간 간격으로만 아날로그 신호를 샘플링할 수 있다는 사실을 추가합니다. 그런 다음 해당 샘플은 대역폭에 따라 정확도가 제한되는 디지털 비트로 표현되어야 합니다.

그렇다면 애초에 물리적 세계를 측정하는 것이 왜 그렇게 중요한가요? 이전 블로그에서 언급했듯이 물리적 세계를 감지하지 않으면 사물 인터넷(IoT)도 없을 것입니다. 자동화, 연결된 공장, 자율 주행 차량, 원격 보안 시스템, 지능형 빌딩 시스템 또는 정교한 의료 모니터링도 없을 것입니다.

IoT의 연결된 영역에 들어가기 전에 신호를 디지털화해야 합니다. 이에 대해서는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 디지털화를 수행하는 방법과 위치에 대한 지속적인 논의가 있습니다. 점점 더 늘어나는 추세는 가장자리에서 처리를 수행하는 것입니다. Edge 처리는 실제로 전처리라고 불러야 합니다. 아이디어는 센서에서 또는 센서 근처에서 일부 분석을 수행하여 클라우드 또는 중앙 프로세서로 전송되는 데이터의 양을 줄이는 것입니다. 이는 시스템의 모든 센서에서 대량의 데이터 비트를 전송하는 데 필요한 대역폭을 줄이고 클라우드의 계산 부담도 줄여줍니다.

SAE Media Group의 Ed Brown은 수십 년 동안 EE로 일한 후 두 번째 경력인 기술 편집자로 자리를 잡았습니다.

“엔지니어링 시절을 되돌아보며 편집자로서 최신의 최고의 작품을 모두 보면서 깨달았습니다. 엔지니어링 경험을 바탕으로 현재 일어나고 있는 일에 대해 많은 생각을 갖고 있으며 그 중 일부를 지금 공유하고 싶습니다. .”

제조업체는 센서에 AI를 내장하여 이를 달성하고 있습니다. 이는 아날로그 입력을 디지털화하고 칩에서 추론을 실행하여 수행할 수 있습니다. 작은 ML Foundation은 이러한 접근 방식에 전념하는 개발자 커뮤니티입니다.

최근 Sensor Technology 기사에서 Aspinity의 CEO인 Tom Doyle은 아날로그/디지털 노동 분업에 대한 다른 접근 방식을 설명했습니다. 그의 회사는 디지털 전용 AI보다 훨씬 낮은 전력 수준에서 일부 전처리를 수행할 수 있는 아날로그 기계 학습 칩을 개발했습니다.

최근에는 일부 청취자들이 소리가 더 따뜻하고 자연스럽다고 생각하기 때문에 비닐 레코드를 다시 가져오려는 움직임이 있습니다. 이를 증명할 방법은 없습니다. 이는 순전히 주관적인 판단입니다. 일반적으로 아날로그 녹음은 기계적 방법을 사용하기 때문에 디지털 녹음이 기술적으로 더 완벽할 수 있습니다. 입력을 처리하고 증폭하기 위해 전자 장치가 도입되었습니다. 비닐 녹음의 사운드는 레코드의 홈에 반응하여 움직이는 스타일러스에 의해 시작됩니다. 그러나 일부 청취자는 약간 덜 완벽함을 선호할 수도 있습니다. 그것은 완전히 주관적이기 때문에 그것에 대해 논쟁을 벌일 수 없습니다. 하지만 음악 녹음의 목적은 듣는 사람에게 즐거움을 주는 것이 아닌가?