Communication Signal Design Lab.

한국어

연구실 소식

////// 출처 : http://hasd.tistory.com/entry/LDPC //////

데이터 오류 정정 기술 ‘LDPC’
통신, 방송, HDD에 적용 임박

‘궁극의’ 데이터 오류 정정 기술이라고 평가되는 LDPC(Low Density Parity Check) 코딩 기술에 대한 관심이 최근 들어 부쩍, 그것도 엄청나게 늘었다. 통신과 방송을 비롯한 다양한 분야에서는 이 코딩 방식을 사용하는 방안을 일찍부터 검토해 왔다.

새로운 오류 정정 인코딩 방식인 LDPC (Low Density Parity Check) 코딩 방식이 많은 엔지니어들의 호기심을 자극하고 있는 가운데 통신과 방송, 더 나아가서는 HDD(Hard Disk Drive)를 포함하는 다양한 분야의 호스트에서 이를 표준으로 채택하려는 안이 적극적으로 검토되고 있다. 또한 이들 분야에서 약 2~3년 후에는 실제 적용이 가능할 것이라는 전망도 제기되고 있다.(그림 1)


미국의 고속 이동통신용 무선 인터넷 프로토콜 통신 장비 개발 업체인 플라리온 테크놀로지스(Flarion Technologies)는 LDPC 코드 처리 기능이 포함된 베이스밴드 IC를 최초로 선보였다. 현재 일본을 포함한 7개국에서 필드 테스트가 진행되고 있다.
일본 플라리온의 히로유키 카와바타(Hiroyuki Kawabata) 지사장은 “2005년에는 우리의 기술이 채택된 무선 서비스가 미국과 호주 등 유수의 국가에서 시작될 것으로 기대된다.”고 말했다. 몇몇 업체는 이미 서비스를 시작했다. 일본의 NTT커뮤니케이션은 2004년 12월에 OCN 씨어터 비디오 서비스에 LDPC 코드 기술을 적용하였다.
많은 애플리케이션들이 이미 LDPC 코딩 기법을 표준으로 채택하였다. 일례로 IEEE802.3an 태스크 포스의 경우는 2004년 8월, 트위스티드 페어에 대한 10Gbps 이더넷을 구현하는 표준화 작업을 진행하면서 LDPC 코딩 기법을 채택하기로 만장일치로 합의했다.
2004년 6월에 발표된 HDTV급 위성 디지털 방송을 위한 DVB-S2 표준안의 최종 드래프트에서도 역시 LDPC 코딩 기법을 채택하였다. 중국의 지상파 디지털 TV 방송 표준에서도 LDPC를 채택할 가능성이 매우 높다.
이 밖에도 최근 LDPC를 고려하고 있는 애플리케이션은 굳이 열거하자면 끝도 없지만 대표적으로 몇 개를 꼽자면 초고속 무선LAN, 광 통신, HDD 신호 처리 회로, 양자 암호화 통신 등을 들 수 있다.

고속·고성능
LDPC는 더욱 빠르고 더 넓은 범위의 통신과 더 좋은 통신 품질을 제공하기 때문에 다양한 애플리케이션에서 많은 관심을 보이고 있다.(그림 2) NTT 커뮤니케이션 비디오 서비스의 가장 큰 매력은 바로 TV와 맞먹는 화질이라 할 수 있는데 이는 LDPC가 없었다면 불가능했을 것이다.


IEEE802.3an과 DVB-S2 같은 단체들이 LDPC를 표준으로 채택한 이유 역시 LDPC가 보장하는 용량과 범위 때문이었다. LDPC는 100m의 거리에서 10Gbps 이더넷으로 트위스티드 페어에 대한 데이터 전송을 가능케 한다.
이는 과거에는 불가능한 것으로 간주되어 왔다. LDPC는 또한 단일 위성 방송 TV 트랜스폰더의 전송 용량을 36MHz 대역에서 80Mbps로 증가시키는데, 이는 1.3배의 향상을 의미한다.
LDPC 코딩이 이처럼 높은 개선 효과를 가져다 주는 이유는 오류 정정 성능이 높기 때문이다. LDPC 코딩을 이용하면 실제 고속, 장거리 송신에서 발생하는 BER(Bit Error Rate)을 개선할 수 있다. 사실, LDPC의 성능은 이론적인 한계에 매우 근접해 있는 상태이다.
지난 2001년에 플라리온의 토마스 리차드슨(Thomas Richardson) 부사장 겸 수석 과학자는 다른 연구원들과 함께 LDPC 코딩이 섀넌의 한계(Shannon’s Limit)라고 알려진 이론적인 한계치에 0.0045dB내까지 접근해 있음을 증명해 보였다. “코딩 길이인 n이 큰 경우, LDPC 코딩은 그 어떤 오류 정정 코딩보다 높은 코딩 이득을 제공한다.”는 데에 일본 NTT 도코모를 비롯한 많은 기업의 연구원들이 동의하고 있다.
LDPC 코딩은 양자 암호화처럼 SNR (Signal/Noise Ratio)이 현저히 떨어지는 통신 환경에서도 양호한 오류 정정 성능을 구현한다. 일본 미쯔비시 IT R&D 센터 속도기술 개발부의 에러 컨트롤 코딩 팀장인 와타루 마츠모토(Wataru Matsumoto) 박사가 제공한 실험 결과에 따르면, “코딩 길이 n이 10kbit이고 코딩 비율이 0.1인 경우에 대해 BER은 0.12에서 10-10으로 개선될 수 있었으며, n=20kbit이고 코딩 비가 0.1인 경우에는 BER이 0.12에서 오류 없음 상태로 호전되었다.”고 한다.

압도적인 코딩 성능
LDPC 코딩이 이처럼 활발하게 적용되는 까닭은 기존의 다른 오류 정정 기법들은 거의 모두가 이미 성능의 한계점에 도달했기 때문이다.
통신 분야에서 전송 속도와 용량은 다중화와 다중 레벨 방식을 이용하는 변조 기법의 채택 및 주파수 대역폭의 확장을 통해 증가해 왔다. 그러나 물리 계층 잡음이나 삽입 손실과 같은 문제들 때문에 이러한 방법을 통해서는 더 이상의 추가 이익을 얻기가 힘든 상황이다. 그 결과, 통신 인터페이스 속도의 한계로 인해 실제로 2006~2007년 사이에는 인터넷의 발전이 한계에 다다를지도 모른다는 우려의 목소리가 나오고 있다. 그러나 다행히 LDPC와 같은 고성능 기법이 이러한 한계를 극복할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
LDPC는 인터넷이나 이동 통신과 같은 분야에서 고품질을 제공하는 수단이 될 수 있다는 점에서 흥미롭다. 인터넷과 같은 IP 네트워크에서 패킷 파손에 의한 정보 손실은 피할 수 없는 현상이다. 지금까지는 이러한 현상에 대한 해결책으로 패킷 버퍼링이나 재전송과 같은 방법이 이용되어 왔으나, TV급 화질을 실시간으로 비디오 전송하기에는 이들 방법 역시 역부족이다.
또한 HDD 분야에서도 기존의 기술은 이미 한계에 도달했다. HDD의 저장 밀도는 매년 30%씩 증가하는데 이는 과거 매년 두 배씩 증가했던 것에 비해서는 훨씬 못 미치는 수치이다. 수직 저장과 같은 새로운 기법이 소개되었다고는 해도 그로 인해 파격적인 개선을 기대하기는 힘들다. 이러한 상황에서 오류 정정 코딩 기법이 저장 밀도를 조금이라도 올릴 수 있을 것이라는 데에 기대가 모인다.

코드 길이의 확장
LDPC가 실제 적용에 거의 근접해가는 이유는 LDPC가 안고 있는 여러 문제가 지속적으로 해결되고 있기 때문이다. LDPC가 개발된 것은 지금부터 40년 전인 1962년이다. 그런데 이제껏 주목을 받지 못하고 그대로 방치되어 왔던 주된 이유는 코드 길이 n이 짧은 경우에는 그리 효율적이지 못하기 때문이다.
그 당시만 해도 오류 정정 코딩의 주요 애플리케이션은 음성으로, 이 때 n의 길이는 매우 짧았다. 이러한 애플리케이션에서 LDPC는 LDPC보다 2년 전에 개발된 리드 솔로몬(Reed-Solomon) 코딩과 별반 다를 게 없었다. 그러나 오늘날에는 상황이 꽤 달라졌다. 많은 애플리케이션에서 n의 범위는 수백~수만에 이른다. 일반적으로 코드 길이 n은 평균 통신 속도의 증가에 비례하여 늘어난다.
예컨대, 데이터 통신에서 일반적으로 사용되는 n은 200~5000bit 사이이며, 광 섬유 라인에서는 수만bit에서 동작한다. 장거리 표준 오류 정정 코드인 리드 솔로몬 코딩의 일반적인 n 값은 255이다.
n 값이 큰 경우, LDPC 코딩의 연산 오버헤드는 상당히 늘어난다. 이는 이미 널리 알려진 문제점이다. 코딩 중, LDPC 연산 오버헤드는 n2나 n3와 비례한다. 즉, n이 증가하는 것은 오버헤드가 리드 솔로몬 코딩보다 훨씬 크게 증가함을 의미한다. 이러한 문제는 플라리온의 리차드슨 부사장과 몇몇 엔지니어에 의해 2001년에 해결되었다. 이들은 특수한 상황에서 요구되는 엄청난 연산량을 효율적으로 줄이는 방법을 찾아냈다.
일본의 기술 집약적 벤처 기업인 시스템LSI는 LDPC의 연산 오버헤드가 n에 비례하도록 패리티 탐색 행렬 H의 구조를 수정한 HDD 애플리케이션용 LDPC 코덱을 개발하였다. 이 경우, LDPC의 오버헤드는 리드 솔로몬의 것과 같고, 인코딩과 디코딩에서의 오버헤드는 n에 비례한다.

90nm 공정을 이용한 생산
이러한 개선에도 불구하고 LDPC 코딩 회로의 크기는 여전히 오류 정정 코딩 회로치고는 상당히 크다. 코딩 과정에서 요구되는 연산량이 이제는 n에 비례하긴 하지만 n자체가 워낙 크기 때문이다.
고속 데이터 레이트를 맞추기 위해 처리를 신속하게 하는 유일한 방법은 대규모 병렬 처리 회로를 사용하는 것뿐이다. 회로의 규모가 커진다는 것은 IC 크기와 함께 가격이 올라간다는 것을 의미한다. 이러한 문제는 90nm IC 생산 기술을 통해 해결될 것으로 보인다. LDPC 코딩용 병렬 처리 회로는 수백만 게이트를 가진 IC로 제작될 것으로 예상된다.
미국 루슨트 테크놀로지스가 1Gbps를 목표로 제작한 LDPC 프로토타입 칩은 디코더 회로에만 1백75만 게이트가 사용된다. 이 칩은 0.16μ m 룰에서 크기가 7.2mm2에 이를 정도로 크기가 크다.(표 참조)


IC 제조업체는 90nm 설계 기술을 사용함으로써 칩의 풋프린트를 실제적인 수치로 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다. 몇몇 업체는 이미 90nm 룰을 채용하여 IC를 생산하고 있다.
이태리-프랑스 합작 벤처인 ST마이크로일렉트로닉스는 2005년 1월에 LDPC 코딩을 채용한 90nm 공정 DVB-S2 코덱을 개발하였고 조만간 양산에 들어갈 것이라고 발표하였다. 칩의 구체적인 게이트 수는 밝히지 않았다.
코딩 이득이 세계에서 가장 높다고 알려진 것은 1993년에 개발된 터보 인코딩으로, 그 성능은 LDPC에 필적하는 수준이라고 한다. 터보 인코딩은 3세대 WCDMA와 CDMA2000 모바일 단말기의 오류 정정 코딩으로 채택되었으며, 차세대 광디스크와 광 통신 분야의 적용에 대해서도 엄청난 수의 연구 논문이 발표되고 있다.
그러나 업계의 많은 전문가들은 LDPC에 더 높은 점수를 주고 있다. 한 엔지니어는 “지금까지 우리는 터보 인코딩을 사용해 왔지만 현재 개발 중인 차세대 통신과 저장 시스템에는 LDPC를 사용하게 될 것”이라고 말했다.
실제로 DVB-S2와 같은 애플리케이션에서 몇몇 업체들은 터보 인코딩을 채택하기로 한 기존 결정을 번복하고 LDPC로 전환하고 있다. 터보 인코딩은 LDPC보다 코딩 이득이 크지만, 그 외의 항목에선 LDPC가 모두 앞선다. 이 가운데 가장 결정적인 것은 오류 플로우일 것이다.

544개의 병렬 회로
데이터 레이트를 높이는 데에도 LDPC가 유리하다. LDPC는 터보 인코딩에 비해 병렬 처리로의 전환이 상대적으로 훨씬 용이하다. 시스템 LSI는 HDD용 오류 정정 코덱을 FPGA로 구현하였다. 1Gbps의 전송률을 획득하기 위해 병렬 처리 회로의 수를 코드 길이와 같은 544개로 늘렸다. LDPC 코딩은 터보 인코딩과 마찬가지로 반복적인 디코딩을 통해 효율성을 개선시킨다. 시스템LSI는 반복 회수가 늘어나더라도 1Gbps의 속도를 그대로 유지하기 위해 회로의 수를 최대한 늘렸다.
시스템 LSI 관계자에 따르면 터보 인코딩에서는 이러한 접근법을 사용하기가 쉽지 않다. 터보 디코딩 인터리버(Interleaver) 부분에서 추가적인 연산 부하가 발생하게 되고, 처리 동작은 적게는 수 차례에서 많게는 수십 차례까지 반복된다. 그 결과 터보 인코딩에서 1Gbps를 획득하려면 반복 동작을 처리하기 위해 리던던시를 증가시키거나, 그렇지 않으면 LDPC로 구현할 때보다 몇 배 높게 동작 주파수를 끌어올리는 수밖에 없다. 하지만 두 방법 모두, 전력 소모 측면에서 볼 때 현실성이 떨어진다.
테츠오 노자와(Tetsuo Nozawa)

웹사이트:
Flarion Technologies: www.flarion.com
Lucent Technologies: www.lucent.com
NTT Communications: www.ntt.com
NTT DoCoMo: www.nttdocomo.com
STMicroelectronics: www.st.com
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 게시판 로그인시 주의점 admin 2016.02.17 11155
공지 2007년 지도교수 Dr. Golomb의 75회 생신기념 학회 참가기입니다. - 저 아래에서 퍼왔고 일부 수정했습니다.^^ 송홍엽 2014.01.20 51098
공지 국내외 학회 참가 후기 작성에 관한 조언 (모든 연구실 멤버는 국제학회 참가 후 여기 후기를 올리세요^^) 송홍엽 2008.07.24 33503
43 겨울 MT 후기 정비웅 2004.02.06 3976
42 2006년 CITL 졸업생 세미나 2탄 진석용 2006.04.18 3957
41 vtc2006spring 참가기 김준성 2006.05.23 3946
40 a full moon in your eyes... 송홍엽 2002.10.12 3944
39 2007년 겨울엠티후기 박기현 2007.02.15 3923
38 BK21사업 참여 대학원생 자격 송홍엽 2003.01.24 3916
37 교내 전체 정전 통보 진석용 2003.03.22 3913
36 2003년 제 1회 부호 및 정보이론 워크숍 참가 김준성 2003.02.15 3907
35 LaTeX 관련자료 source 송홍엽 2003.02.14 3905
34 연구실 엠티 즐거웠습니다. 배슬기 2003.02.12 3881
33 [old] 김정헌 2001/07/23 SETA01 참가기 webmaster 2001.09.21 3847
32 05년 졸업생 배슬기 결혼소식 전합니다. 배슬기 2012.11.06 3833
31 석사과정 신입생 안동규/배슬기에게: 송홍엽 2002.11.21 3804
30 본 연구실에서 석사과정 신입생을 아직도 모집합니다. 송홍엽 2003.01.06 3802
29 연구활동을 위한 조언... 송홍엽 2002.08.22 3780
28 겨울엠티 후기 김영준 2003.02.11 3777
27 [old] 최기훈 2001/07/09 통신학회 하계 학술대회를 다녀와서.. webmaster 2001.09.21 3774
26 14' 하계 연구실 엠티 김인선 2014.08.29 3772
25 겨울엠티 후기 최동현 2003.02.10 3759
24 2003학년도 봄학기 석사과정 신입생 모집합니다. 송홍엽 2002.12.19 3757