멀티미디어 네트워크- 핵심 요점정리
- 최초 등록일
- 2008.01.14
- 최종 저작일
- 2008.01
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소개글
멀티미디어 네트워크란 과목을 수강하며 종합시험을 대비해
중요 이론을 요점정리 한 파일입니다.
그림이 많이 포함되어있습니다.
목차
허프만 부호화(Huffman Coding)
Color Model
음성합성 및 인식 처리과정
나이퀴스트 표본화 정리
LAN이란?
네트워크
네트워크 하드웨어
OSI 계층
브리징의 기본 개념
에러 검출과 에러 교정의 의미기술
보안에 대하여
ISDN과 B-ISDN의 이해
차세대통신망 ATM에 관하여
본문내용
1. 산술 부호화 방법처럼 통계적인 기법을 사용하여 부호화함으로써 발생데이타 량을 최소화하고자 하는 기법
2. 정보원 데이터내의 각 문자에 대한 발생빈도를 조사해 자주 나타나는 Symbol에는 보다 짧은 비트를, 그리고 잘 나타나지 않는 Symbol에는 더 긴 비트를 할당함으로써, 전체 압축후 비트의 길이를 원래의 정보원 길이보다 더 축소시킬 수 있는 통계적 특성을 이용한 압축기법
ex1) THIS IS THE TEST SENTENCE.
① 각 Symbol 분리한다.(중복되는 Symbol은 제거)
Symbol : T , H , I , S , E , N , C , . , space
② 각 Symol들의 발생확률을 구한다.
④ 위 ③번 중 T,E 와 S, space 그리고 H, I , N 마지막으로 C , .는 발생확률이 같다
(발생확률이 같은 것은 뒤에 설명하겠지만 같은 비트수를 가지기 때문에 우선순위는 특별히 정해지지 않는다.)
⑤ 발생확률이 낮은 것부터 합한다.
⑥ 단계별로 합한다. 반드시 합한 발생확률은 1이 되어야 한다.
⑦ 발생확률에 따라서 비트를 부여하기 위해서 0을 기준으로 비트수를 부여한다.
(물론 1부터 써주어도 상관없다)
(자주 발생하는 symbol => 짧은 비트)
(적게 발생하는 symbol => 긴 비트)⑧ 위 그림처럼 같은 발생확률은 가졌던 T,E 와 S,Space의 비트수가 같은 걸 볼 수 있다.
⑨ 처음 압축
THIS IS THE TEST SENTENCE.(26개의 symbol)
26 × 8bit = 208 bit
(교수님 말씀 : 26개의 symbol이기 때문에 5bit도 가능하나 쉽게 계산하기 위해서 일반적인 문자비트 8bit로 계산)
⑩ 호프만 부호화에 의한 압축
참고 자료
없음