세대손실

Generation loss
JPEG 이미지를 90도(위에서 아래로) 회전시킴으로써 발생하는 디지털 생성 손실(무손실 도구 사용 안 함)
이 기사는 신호 품질 현상에 대한 것입니다.엘리자베스 핸드의 소설은 '세대 손실'을 참고하세요.Westworld 에피소드에 대해서는 Generation Loss(Westworld)를 참조하십시오.

생성 손실은 후속 데이터 복사 또는 트랜스코드 간의 품질 손실입니다.카피시에 표현의 품질을 저하시켜, 카피의 작성에 있어서 한층 더 품질을 저하시키는 것은, 생성 손실의 일종으로 간주할 수 있습니다.아티팩트를 도입하면 실제로 각 세대에 걸쳐 데이터의 엔트로피가 증가할 수 있기 때문에 파일 크기가 증가하는 것은 세대 손실로 인한 일반적인 결과입니다.

아날로그 생성 손실

아날로그 시스템(디지털 녹음을 사용하지만 아날로그 연결을 통해 복사하는 시스템 포함)에서 발생 손실은 대부분 소스와 수신처 사이의 케이블, 앰프, 믹서, 녹음 장치 및 기타 모든 노이즈 및 대역폭 문제에서 발생합니다.배전 증폭기의 조정 불량과 임피던스의 불일치는 이러한 문제를 더욱 악화시킬 수 있습니다.아날로그와 디지털의 변환이 반복되어도 손실이 발생할 수 있습니다.

복잡한 아날로그 오디오 및 비디오 편집에서 세대 손실은 주요 고려 사항으로, 중간 혼합물을 만들어 테이프에 다시 "밀어서" 여러 층으로 편집하는 경우가 많았습니다.발전 손실과 그로 인한 노이즈 및 빈약한 주파수 응답을 최소화하기 위해 신중한 계획이 요구되었습니다.

필요한 세대 수를 최소화하는 한 가지 방법은 한 번에 다수의 채널을 혼합할 수 있는 오디오 믹싱 또는 비디오 편집 스위트를 사용하는 것입니다. 극단적인 경우 48트랙 녹음 스튜디오를 사용하는 경우 전체 복잡한 믹스다운을 단일 세대에 수행할 수 있습니다. 단, 이 경우 전체 믹스다운은 매우 비용이 많이 들지만,St-Funded 프로젝트입니다.

돌비 A와 같은 전문 아날로그 소음 감소 시스템의 도입은 가청 발생 손실의 양을 줄이는 데 도움이 되었지만, 결국 디지털 시스템으로 대체되어 발전 [1]손실을 크게 줄였습니다.

ATIS에 따르면, "디지털 기록과 재생은 본질적으로 [1]세대 손실이 없는 방식으로 수행될 수 있기 때문에 세대 손실은 아날로그 기록으로 제한된다."

디지털 생성 손실

디지털 테크놀로지를 올바르게 사용하면 세대 손실을 방지할 수 있습니다.이는 기록 또는 작성에서 인터넷 스트리밍 또는 광디스크를 통한 전송을 위한 최종 손실 부호화까지 무손실 압축 코덱 또는 비압축 데이터를 배타적으로 사용하는 것을 의미합니다.디지털 파일을 카피하면, 기기가 정상적으로 동작하고 있는 경우, 정확하게 카피할 수 있습니다.이러한 디지털 테크놀로지의 특성은 무단 복제의 위험에 대한 인식을 불러일으켰다.예를 들어 디지털 기술이 보급되기 전에는 음반사가 자신들의 음악 트랙을 무단 복제하는 것이 원본만큼 좋지 않다는 것을 알고 있을 수 있었습니다.

손실된 비디오 또는 오디오 압축 코덱을 사용할 경우 각 인코딩 또는 재인코딩으로 소스 자료에 아티팩트가 도입되기 때문에 생성 손실이 발생할 수 있습니다.Apple ProRes, Advanced Video Coding, mp3 등의 손실 압축 코덱은 파일 크기를 대폭 줄이면서도 비압축 또는 무손실 압축 원본과 구별되지 않고 보기 위해 매우 널리 사용됩니다.세대 손실을 방지하는 유일한 방법은 압축되지 않은 파일 또는 무손실 압축 파일을 사용하는 것입니다. 이러한 파일에는 플래시 메모리 또는 초당 하드 드라이브에 더 많은 스토리지 공간이 필요하기 때문에 스토리지 측면에서 비용이 많이 들 수 있습니다.비압축 비디오에는 높은 데이터 레이트가 필요합니다.예를 들어 초당 30프레임의 1080p 비디오에는 [2]초당 최대 370MB가 필요합니다.손실 코덱은 비압축 또는 무손실 압축 비디오에 필요한 양의 데이터를 허용 가능한 프레임 레이트와 해상도로 제공할 수 없기 때문에 Blu-ray와 인터넷을 통한 스트리밍 비디오를 실현합니다.비디오나 오디오와 같이, 화상의 세대 손실이 발생하는 일이 있습니다.

일반적으로 원본이 아닌 압축 손실 파일을 처리하면 압축되지 않은 원본에서 동일한 출력을 생성하는 것보다 품질이 더 저하됩니다.예를 들어 웹 페이지용 저해상도 디지털 화상은 이미 압축된 고품질의 JPEG 파일보다 압축되지 않은 원시 화상에서 생성되는 것이 좋다.

디지털 시스템에서 세대 손실을 일으키는 기술

디지털 시스템에서는 다른 이점 때문에 여러 가지 기술을 사용할 경우 발전 손실이 발생할 수 있으므로 주의하여 사용해야 합니다.그러나 디지털 파일 자체를 복사해도 생성 손실은 발생하지 않습니다.복사된 파일은 완벽한 복사 채널을 사용할 경우 원본과 동일합니다.

디지털 변환 중에는 되돌릴 수 있는 것도 있고 그렇지 않은 것도 있습니다.무손실 압축은 정의에 따라 완전히 되돌릴 수 있는 반면, 무손실 압축은 복원할 수 없는 일부 데이터를 폐기합니다.마찬가지로 많은 DSP 프로세스는 되돌릴 수 없습니다.

따라서 손실 압축 코덱을 사용할 때 생성 손실을 방지하려면 오디오 또는 비디오 신호 체인을 처음부터 끝까지 신중하게 계획하고 여러 변환을 최소화하도록 재배열하는 것이 중요합니다.대부분의 경우, 생성 손실을 완전히 제거하는 디지털 기술의 잠재력에도 불구하고 소스, 수신처 및 중간 픽셀 수와 샘플링 속도를 임의로 선택하면 디지털 신호가 심각하게 저하될 수 있습니다.

마찬가지로 손실 압축을 사용할 경우 필요한 모든 변경이 이루어진 후 파일이 포함된 워크플로우의 마지막에 한 번만 수행하는 것이 이상적입니다.

트랜스코딩

같은 포맷으로 디코딩하여 재인코딩하는 경우, 다른 포맷으로 변환하는 경우, 또는 같은 포맷의 다른 비트레이트 또는 파라미터 간에 변환하면 생성 손실이 발생합니다.

손실 압축 및 압축 해제를 반복 적용하면 특히 사용된 매개 변수가 세대 간에 일관되지 않은 경우 세대 손실이 발생할 수 있습니다.이상적으로는 알고리즘은 둘 다 등가성이며, 이는 신호가 디코딩된 후 동일한 설정으로 재인코딩되면 손실이 발생하지 않고 확장 가능하다는 것을 의미합니다. 즉, 낮은 품질 설정으로 재인코딩된 경우 원래 신호에서 인코딩된 경우와 결과가 같다는 의미입니다. "Scalable Video Coding"을 참조하십시오.보다 일반적으로는 특정 인코딩의 다른 파라미터 간에 트랜스코딩을 하는 것이 이상적인 공통의 최대 품질을 실현합니다.예를 들어, 4비트의 빨간색과 8비트의 녹색 이미지를 8비트의 빨간색과 4비트의 녹색 이미지로 변환하는 것이 이상적입니다.더 이상 열화되지 않고 색심도를 높일 수 있습니다.

일부 손실 압축 알고리즘은 이 점에서 다른 알고리즘보다 훨씬 심각하며, 아이돌포텐트도 스케일러블도 아니고 파라미터가 변경되면 더욱 열화가 발생합니다.

예를 들어 JPEG에서 품질 설정을 변경하면 다른 양자화 상수가 사용되어 추가 손실이 발생합니다.또한 JPEG는 16×16 블록(또는 채도 서브샘플링에 따라 16×8 또는 8×8)으로 나뉘기 때문에 8×8 경계에 들어가지 않는 크롭은 인코딩 블록을 이동시켜 상당한 성능 저하를 일으킵니다.이것은, 을 사용하는 것으로 회피할 수 있습니다.jpegtran 또는 이와 유사한 자르기 도구.비디오 키 프레임이 세대에서 세대로 정렬되지 않으면 동일한 성능 저하가 발생합니다.

편집

이미지 스케일링 등의 디지털 재샘플링 및 기타 DSP 기술을 사용하면 기반이 되는 스토리지가 무손실인 경우에도 사용될 때마다 왜곡되거나 신호 대 잡음 비(S/N 비율)가 저하될 수 있습니다.

재샘플링은 저주파 성분을 흐리게 하고 고주파 노이즈를 추가하여 재기(jaggie)를 발생시키는 한편, 한정된 정밀도로 연산을 반올림하면 양자화가 발생하여 밴딩이 발생합니다.디저로 고정하면 노이즈가 됩니다.두 경우 모두, 이 경우 기껏해야 신호의 S/N 비율이 저하되어 아티팩트가 발생할 수 있습니다.편집 중에 고정밀(특히 부동 소수점 번호)을 사용하여 정량화를 줄일 수 있으며, 마지막에 고정 정밀도로만 다시 줄일 수 있습니다.

종종 특정 구현은 이론적인 이상에 미치지 못합니다.

복사, 사진, 비디오 및 기타 게시물

연속해서 복사를 실시하면, 화상의 왜곡이나 [3]열화가 발생합니다.Instagram에 연속적으로 글을 올리는 것은 눈에 띄는 [4]변화를 가져온다는 것이 입증되었다.마찬가지로, 유튜브에 반복적으로 글을 올리면 작업이 [5][6]저하되었다.VHS [5]테이프의 카피에서도 같은 효과가 보고되고 있습니다.이는 업로드되는 데이터가 이미 서비스에 호스트된 데이터의 복제인 경우에도 두 서비스 모두 업로드되는 모든 데이터에 손실 코덱을 사용하기 때문입니다.VHS는 아날로그 매체입니다.이 경우 간섭에 의한 노이즈 등의 영향이 녹음에 현저하게 영향을 미칠 수 있습니다.

대중문화

세대 상실은 [7]그 현상을 드러낸 예술 작품들의 주제였다.세대 손실 프로젝트는 적어도 부분적으로 초기 작업인 Alvin [7][8]Lucier의 "I Am Siting in a Room"(1969)에서 영감을 받았습니다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

  1. ^ a b "generation loss". ATIS Telecom Glossary. Alliance for Telecommunications Industry Solutions. September 28, 2016. Retrieved September 28, 2016.
  2. ^ "H.264 is magic: A technical walkthrough of a remarkable technology". 2 November 2016.
  3. ^ "Generation loss". Webopedia. March 2007. Retrieved September 28, 2016.
  4. ^ Zhang, Michael (February 11, 2015). "Experiment Shows What Happens When You Repost a Photo to Instagram 90 Times". Petapixel. Retrieved September 28, 2016.
  5. ^ a b Simpson, Isaac (December 4, 2013). "Copying a YouTube video 1,000 times is a descent into hell". The Daily Dot. Retrieved September 28, 2016 – via YouTube.
  6. ^ Zhang, Michael (June 4, 2010). "I Am Sitting in a Room, YouTube Style". Petapixel. Retrieved September 28, 2016.
  7. ^ a b Higgins, Parker (October 31, 2015). "Mad generation loss". parker higgins dot net. Retrieved September 29, 2016. Mad Generation Loss is a project exploring media encoding and the ways in which imperfect copies can descend into a kind of digital madness. It takes an audio file—here, a recording of Allen Ginsberg reading an excerpt from his seminal poem “Howl”–and adds another layer of mp3 encoding to each second of the sound.
  8. ^ Residuum (January 27, 2005). "audio I Am Sitting in A Room". Retrieved September 29, 2016 – via Internet Archive.

외부 링크