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통신 시스템을 주로 연구하고 있는 사람입니다.
최근 KAIST의 모 교수님께서 compressive MUSIC 이라는 개념을 이용해서, 다중 채널을 구분하는 기술을 개발했다고 합니다. 어제 뉴스에도 많이 나오더군요.
그래서 조금 알아봤는데, compressive sensing theory에 대해서 일단 이해를 해야, 접근을 할 수 있을 것 같습니다.
아쉽게도 수식들은 다 구할 수 있지만, 저의 선형대수 실력이 부족해서 이해가 되지 않더군요.
앞으로 통신시스템을 이쪽 방향으로 확장해나가면 좋을 듯해서, 관심을 갖게 됐습니다.
이 이론을 학부수준의 선형대수를 할 수 있고, 대학원 수준의 공학수학을 할 수 있는 사람이 접근해서 기초부터 이해하기 위해서는 어떤 과정을 거쳐서 공부해야 할까요?
예를 들어서 선형대수를 어느 정도까지 공부하고, 무슨 프로그램을 이용할 수 있어야 하고, image processing은 어떤 책의 어느 정도까지 봐야하는지 말입니다.
이렇게 구체적이 아니어도, 방향제시만이라도 감사하겠습니다.
이것을 공부하는데 낼 수 있는 시간적 여유는 1년 정도입니다. 그 안에 어느 정도 이해를 할 수 있을까요?
참고로 제가 이해하는 정도를 말씀드리면, 다음과 같습니다.
통신이나 신호처리 및 이미지 처리에서 기본적으로 가정을하고 접근하는 기초 이론은 sampling theory에 의해서, 원래 주파수의 최소 2배는 되야 원 신호를 복원할 수 있는데, 이 compressive sensing theory에 기초한 이론은 2배가 아니라 더 적은 샘플링으로도 원 신호를 매우 적은 오차를 가지고 복원할 수 있다는 것입니다.
이 응용으로는 통신 시스템에서 여러개의 같은 변조를 한 신호가 동시에 몇 개 정도 수신이 되더라도 서로의 차이를 구분해서 원 신호를 복원할 수 있습니다. 그렇게 되면, 센서 네트워크라던지, 군용 통신이라던지, MRI 등이 싼 가격에 성능이 개선될 수 있습니다.
문제는 이것이 개념적으로는 매우 적게 설명이 돼 있어서, 저같이 시스템 제작에만 매달린 사람은 이해하기 어렵고, 어떻게 시스템을 제작하고 어떤 환경에서 시스템의 뒷단에서 DSP로 어떤 코딩을 해서 처리를 해야 하는지 모른다는 것입니다.
- compressive sensing
- compressive MUSIC
- linear algebra
각 분야 한인연구자와 현업 전문가분들의 답변을 기다립니다.