1. 개요
Digital아날로그와 디지털 방식의 차이를 나타낸 다이어그램이다.[1]
자료를 특정한 최소 단위를 가지는 이산적인 수치를 사용하여 나타내는 표현 방식. 디지털의 어근인 Digit는 '손가락'이나 '엄지'를 뜻하기도 하는데 이렇게 최소 단위를 사용해 나타내는 것이 마치 손가락을 하나씩 꼽아 수를 세는 것과 비슷하다는 것에서 나온 이름이다.[2]
사실 디지털이라는 개념 자체는 그렇게 새로운 것은 아니다. 모스 부호 같은 것도 짧은 전류와 긴 전류라는 단위를 사용해 정보를 나타내는 것이므로 디지털로 볼 수 있고, 더 거슬러 올라가면 봉화도 불이 켜지고 꺼지는 것으로 나타내는 것이라 디지털로 볼 수 있기 때문이다.[3] 사실 정보를 정수로 표현하고 처리할 수 있는 시스템은 다 디지털이라고 할 수 있다.[4]
다만 컴퓨터가 발달하면서 디지털은 컴퓨터를 비롯한 마이크로프로세서로 작동하는 전자기기와 관련된 용어로 더 많이 사용되고 있는 실정이다. 현재 사용되는 대부분의 컴퓨터는 전압이 높거나(1,High) 낮은(0,Low) 것을 단위로 하는[5] 디지털 방식으로 자료를 처리하며, 단순히 문서와 통계 자료뿐만이 아니라 음향 자료나 영상 자료도 이산적인 값으로 처리하고 있다.
컴퓨터 용어로 사용되면서 2진법과 헷갈리는 경우도 있는데 2진법은 수를 세는 방법의 일종으로 엄밀하게는 디지털과는 아무 관계가 없다. 전자회로로 디지털을 표현하다 보니 전원이 켜진 것과 꺼진 것으로 간단하게 표현할 수 있는 이진법을 택한 것이다. 60진법을 사용하는 디지털 시계를 생각해 보자.
2. 디지털 자료의 특징
일정한 단위를 통해 자료를 나타내는 디지털의 특성상 연속값으로 자료를 나타내는 아날로그에 비해 외부 환경에 영향을 덜 받는다. 이 때문에 디지털 자료는 복제, 삭제, 편집 등의 데이터 가공이 용이하며, 원칙적으로 복제된 결과물이 원본과 차이가 없게 된다 [6].일정한 단위로 정보를 처리하는 디지털의 특성상 음악이나 화상과 같은 아날로그 자료를 일정한 주기로 샘플을 채집하여 디지털로 변환하는 샘플링 과정에서 원본 자료와 획득된 정보 사이에 차이가 발생할 수 있다. 위 도표에서 아날로그 정보(실선)과 이를 샘플링하여 얻어진 자료(막대 그래프)사이에는 조금씩이나마 차이가 생기며[7] 이는 얻어진 자료의 품질에 영향을 미친다.
3. 아날로그 디지털 변환
많은 디지털 신호들은 자연에 존재하는 아날로그 신호를 변환, 가공해서 만들어진다. 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하려면 일정한 주기로 샘플을 추출하는 과정인 샘플링, 샘플링된 값을 이산적인 값으로 근사시키는 과정인 양자화, 양자화된 값을 0과 1의 비트값으로 맵핑하는 과정인 부호화를 거쳐야 한다.양자화 과정에서는 변환 시 신호 품질의 손실이 일어난다. 그러나 샘플링 과정은 그렇지 않다. 샘플링 과정을 거치면 위 그림과 같이 신호가 계단 모양으로 각지게 변환이 되고[8] 이로 인해 신호의 품질이 매우 심각하게 나빠진다고 생각하는 사람들이 있는데
상당히 직관에 반하는 결론인데 공부를 많이 한 박사나 교수 정도 되는 사람들도 이런 오류를 자주 저지르곤 한다. 이 정리를 엄밀하게 이해하기 위해서는 학부 수준을 넘는 상당한 수학적 배경지식이 요구되기 때문이다.
3.1. 샘플링
위 그림은 아날로그 신호(파란색)를 샘플링한 결과물을 나타낸 도식이다. 보라색 신호는 원본 아날로그 신호를 초당 44100번 샘플링 한 것이고, 빨간색 신호는 원본 아날로그 신호를 초당 192000번 샘플링한 것이다.[9] 초당 샘플링 횟수가 더 많은 빨간색 신호가 보라색 신호보다 더 촘촘히 원본 신호를 표현한 것을 볼 수 있다. 이제 보라색이나 빨간색 신호를 다시 아날로그로 변환한다고 생각해보자. 직관적으로 생각했을 때 듬성듬성한 보라색 신호를 다시 아날로그로 변환한다면 사이 사이에 빈틈이 많아서 그 사이에 있는 원본에 대한 정보가 손실되었으니 변환이 부정확하게 이루어질 것 같고, 빨간색 신호를 다시 아날로그로 변환하면 샘플링 사이 간격이 좁아서 변환이 더 정확하게 이루어진다고 생각할 수 있다. 하지만 그렇지 않다. 적어도 이론적으로는.
해리 나이퀴스트, 클로드 섀넌 등의 학자들은 샘플링을 할때 어떻게 해야 손실이 발생하지 않을까에 대해 연구했고, 그 결과 나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리를[10] 증명했는데 정리의 내용은 아래와 같다.
[math(X_{c}(f))]를 [math(x_{c}(t))]의 푸리에 변환으로 정의하고, [math(X_{c}\left(f\right)=0)] [math({\rm for}\left|f\right|\geq f_{N})] 조건을 충족하는 연속함수 [math(x_{c}\left(t\right))]와 0 이상의 실수 [math(f_{N})]이 있을 때, [math(x_{c}\left(t\right))] 는 [math(\dfrac{1}{T}\geq2f_{N})]인 샘플 [math(x\left[n\right]=x_{c}\left(nT\right),\,n=0,\,\pm1,\,\pm2,\,\ldots)] 에 의해 유일하게(uniquely) 결정된다.
좀 더 쉽게 풀어서 쓰면 대역제한된 아날로그 신호는 샘플링을 할때 최대 주파수의 2배 이상으로 촘촘히 하면 손실이 발생하지 않는다는 의미이다. 따라서 나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리에 따르면, 보라색이나 빨간색 신호를 다시 아날로그로 변환하면 둘 다 그 결과물은 수학적으로 파란색 원본 신호와 완벽하게 일치한다.예를 들어 보라색 신호를 사용해 원래 신호인 파란색 아날로그 신호를 복원한다고 하자. 간단히 생각하면 보라색 동그라미를 모두 통과하도록 곡선을 이으면 아날로그가 된다.
그런데 위 그림처럼 이렇게 해서 만들 수 있는 곡선의 가짓수는 무한하므로 이렇게 만들어진 곡선은 파란색 원본 신호와 동떨어진 모양이 될 것이다. 따라서 일반적인 상황에서 파란색 아날로그 신호를 정확히 복원하는 건 불가능하다. 하지만 이때 원본 신호가 샘플링 주파수 절반 이하로 대역제한(bandlimited) 되어있다는 조건을 걸어주면[11] 나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리에 의해 가능한 곡선의 수가 1개로 줄어들어 유일한 해를 갖는다. 따라서 보라색 신호를 사용해서 파란색 아날로그 신호를 완벽하게 복원할 수 있다. 파란색 아날로그 곡선과 아주 조금이라도 다른 곡선은 나이퀴스트 주파수(샘플링 주파수의 절반) 너머에 위치하는 주파수 성분을 갖게 되어 대역제한 조건을 만족하지 못하므로 틀린 답이 된다.
나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리가 왜 성립하는지는 수학적 배경 없이 직관적으로 이해하는게 불가능한데 이를 이해하려면 푸리에 해석, 필터링 등의 신호처리와 관련된 기본적인 지식이 반드시 필요하며, 엄밀한 증명과정은 학부 수준에서도 따로 다루지 않을 정도로 많은 수학적 배경을 요구한다. 학부 과목에서 위 정리를 소개하는 과정을 대략적으로 설명하면, 샘플링을 원본 함수와 Dirac comb[12] 함수와의 곱으로 모델링 한 후 푸리에 변환을 사용해 주파수 도메인에서 스펙트럼을 관찰하면 샘플링 하기 이전의 스펙트럼이 일렬로 무한히 늘어서 있는 주기함수의 모습인 것을 확인할 수 있다. 위의 그림 참조. 이때 샘플링 속도가 느릴수록 인접한 스펙트럼 사이의 간격이 좁아지게 되며, 샘플링 속도를 최대 주파수의 2배 이하로 낮추면 결국 인접한 주파수 스펙트럼이 서로 겹처서 스펙트럼이 왜곡되고, 이를 에일리어싱이라 부른다. 즉 샘플링 속도를 최대 주파수의 2배 이상으로 설정함으로서 에일리어싱을 막을 수 있고, 0 주파수 근처에 있는 스펙트럼을 이상적인 로우 패스 필터로 뽑아내서[13] 이론적으로 원본 신호를 완벽하게 복원할 수 있다.
수학적으론 그렇고, 현실에서는 몇몇 문제로 나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리를 완벽하게 적용할 수 없다. 나이퀴스트 섀넌 샘플링 정리는 대역 제한된 신호에 적용 가능한데 자연의 신호는 대부분 대역제한 되어 있지 않다는 문제가 있다.[14] 이로 인해 샘플링 이전에 안티에일리어싱 필터라 불리는 아날로그 로우 패스 필터로 고주파 대역을 날려버려서 대역 제한된 신호로 만들어주는 프리 필터링이 반드시 필요한데[15] 이 과정에서 손실이 발생한다. 낮은 해상도를 가진 이미지나 동영상의 품질이 떨어지는 이유이기도 하다. 그리고 샘플링에 필요한 impulse train을 현실에 구현하는 것도 불가능하며[16] 샘플링을 할 때와 샘플링된 신호를 아날로그로 복원할 때 사용되는 로우 패스 필터 또한 이상적인 형태로 구현하는 게 불가능해서[17] 왜곡이 발생한다.
이 문제를 해결하기 위해 대부분의 아날로그-디지털 컨버터(ADC)를 사용할 때는 샘플링 주파수가 원본 신호의 최대 주파수보다 5배[18]가 되도록 오버샘플링[19][20]을 적용하는 게 일반적이다.[21] 디지털 오실로스코프에서도 일반적으로 샘플링 주파수는 최대 측정 가능 주파수의 5배로 세팅되어 있다.
상술한 샘플링 주파수의 중요성으로 인해 현대의 디지털-아날로그 변환기와 아날로그-디지털 변환기는 샘플링 속도를 내부적으로 적절히 변환해서 손실을 효과적으로 줄이는 멀티레이트(multirate) 신호처리를 쓰기도 한다.
3.2. 양자화
아날로그 신호의 크기는 연속한 범위 내에서 아무 실수 값이나 가질 수 있지만(Uncountable) 디지털 신호의 크기는 유한한 개수의 값만 가질 수 있다(Countable). 따라서 아날로그 신호를 디지털로 바꿀 때 위에 서술된 샘플링 이후에 양자화(Quantization)라는 과정을 거친다. 즉 이는 샘플링된 신호의 크기를 가장 가까운 허용된 값으로 근사시키는 것인데, 샘플링이 세로로 신호를 자른다면 양자화는 가로로 자른다고 생각하면 쉽다.
양자화 과정은 신호의 크기를 [math(2^{B})]개의 구간으로 나누는 B-비트 양자화를 거치며[22], 여기에서 샘플링된 신호의 세기와 양자화 에러 세기와의 비율을 상용로그로 나타낸 것을 양자화 신호대잡음비(quantization signal-to-noise ratio)라고 하며, 그 값은 '대략' 6(B -1) - 1.25 [dB]이 된다. 따라서 위 그림의 양자화 SNR은 16.75 dB 이라 할 수 있다. 사족으로 실제 ADC 소자의 B값은 8, 12, 16, 24를 많이 사용한다.
샘플링은 나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리에 의해 이상적인 조건에서 손실이 발생하지 않는 가역적 과정이지만, 양자화 과정에서는 실수값인 아날로그 신호를 정수화하면서 양자화 노이즈라 불리는 반올림 오차가 나타나기 때문에 정보에 손실이 발생하게 된다. 따라서 손실을 줄이기 위해 가격이 비싸더라도 B값이 더 높은 (= 더 정밀한) 아날로그-디지털 변환기를 사용하거나[23], 오버샘플링 및 Noise Shaping을 해서 양자화 노이즈를 고주파 대역으로 밀어넣은 후 고주파 대역을 디지털 로우 패스 필터로 날리거나[24], 디더링을 사용하는 등 다양한 방법을 사용해서 양자화 노이즈를 허용 가능한 수준의 다이내믹 레인지[25]로 충분히 감소시킬 필요가 있다.
4. 대중적인 의미의 디지털
원래는 디지털이라는 용어는 위의 기술적 설명에 부합하는 것을 가리키는 데 사용되었고 대중적으로도 그렇게 쓰였다. 그러나 20세기 말에서 21세기 초에 CD, DVD, 디지털카메라 등의 등장과 대중화로 인해 일상생활에서 접하는 대중매체의 거의 대부분이 디지털화되면서 언중 사이에서 어떤 대상을 다른 것들과 차별화하기 위해 사용되는 '디지털'이라는 표현에 의미 변화가 일어났다. 그래서 소위 '디지털'은 해당 매체나 제품이 완전 전자식(Full Electornic)이고 고형상태(Solid-state)인 것을 의미하는 것으로 흔히 쓰이게 되었다. 예를 들어 버튼, 다이얼 등 기계적으로 움직이는 부품이나 모터, 레버 등 움직이는 부분이 없을수록, 그리고 가상 키보드, 터치 스크린, PDF 인쇄 등 디스플레이 안에 입출력 모드가 있을 수록 디지털화라고 통칭되고 있다.심지어 물리 매체에 저장된 채로 판매되지 않는 컨텐츠 상품인 OTT, 클라우드등 온라인 매체를 디지털 매체라고 칭하기도 한다.[26]
화강암 무늬, CADPAT, MARPAT 같은 픽셀형 위장 무늬를 디지털 위장 무늬라고 부르기도 한다.
4.1. 시초
학자마다 디지털의 시초를 논하는 것은 모두 다르지만 보통 1995년에 출시된 Windows 95를 디지털 매체의 시초로 본다. 이전까지 흑백 컴퓨터에 일일이 명령어을 입력하는 CLI방식에서 GUI방식으로 변화되었고 PC가 처음 대중화되었으며 이를 시점으로 90년대 중반부터 디지털 매체가 발달하기 시작한다. 1997년 삐삐를 제치고 등장한 시티폰, PCS로 이동통신 업계도 급변했으며 1999년 국민PC가 첫 도입되어 초고속 인터넷 시대가 열리게 된다. 2000년대 폭발적인 인기를 끌었던 DVD와 디지털 카메라도 이 시기에 등장했지만, 90년대에는 크게 대중적으로 사용되지 않았다.스마트폰이 대중화되기 전인 2000년대 ~ 2010년대 초반까지 디지털 시장은 전자시장 별로 세분화되어 나뉜 구조였다. 따라서 이 시기까지 디지털 시장에는 MP3, PMP, PDA, 전자사전, 디지털 카메라 등이 각 시장에서 큰 인기를 끌며 사용되었다. 2000년대에 접어들며 시티폰은 피쳐폰으로 대체되었고 피쳐폰은 세분화되어 있는 디지털 시장의 기능을 흡수하려 여러 시도를 했으나 완벽하게 성공하지는 못했다. 아날로그 매체는 2000년대가 지나가는 동안 디지털 기술로 대체되어 조금씩 사양길을 걸었지만 완전히 몰락하진 않고 2000년대 후반~2010년대 초반까지 디지털 기술과 공존했다. 2000년대 후반부터 디지털 기술이 급격히 주류로 올라서기 시작하고 그 후 디지털 기술이 더욱 주류로 진입하더니[27] 스마트폰 대중화의 본격 시작인 2010년대 중반부터 디지털 기술이 주류로 완전히 올라섰다. 그래도 통신 분야가 아닌 쪽에서는 여전히 아날로그가 있는 경우가 있었으나 2020년대부터는 이마저도 거의 사라지고 완전히 디지털 기술이 더욱 명실상부한 주류로 올라섰다.
4.2. 스마트폰의 대중화 이후
2007년 하반기, Apple의 iPhone이 미국과 일부 유럽을 시작으로 판매를 시작했고, 2009년 12월에 한국에 정식 출시됐으며 2009년에 터치폰 열풍이 불고 2010년 여름부터 한국에서 스마트폰이 모습이 공개되기 시작했고 2010년 가을~겨울을 지나면서 스마트폰 이용률이 조금 늘어나기 시작했고, 2011~2012년을 기점으로 스마트폰이 대중화가 시작되면서 스마트폰 사용자수가 크게 증가했고, 디지털 시장의 격변을 맞이했으나 여전히 그 시점까지는 피처폰과 폴더폰이 널리 사용되었다. 그러다가 2013~2014년 이후로는 완전히 대중화되었다. 수많은 분야로 세분화되어 있던 디지털 전자시장의 기능이 작은 모바일 기기에 하나에 전부 들어간다는 스마트폰의 특징은 디지털 기술의 집합체로 여겨졌다. 결국 기존에 존재하던 전자시장은 스마트폰에 흡수되어 완전 소멸되었으며 기존 PC 시장도 큰 타격을 받았다. 스마트폰의 대중화로 모바일 시장이 발달하며 모바일 시장에 대비하지 않은 싸이월드, 야후! 등의 포털은 몰락했고 한 때 PC 점유율 1위를 달리기도 했던 다음 역시 카카오에 인수되어 겨우 버티는 신세가 되었다.[28]아날로그 매체 역시 스마트폰의 대중화 이후 인류의 삶에서 완전히 소멸되었다. 기존의 디지털 시장마저도 스마트폰으로 위협받고 있는 상황에서 이미 밀리고 있던 아날로그가 설 자리가 없었고, 기술의 발달로 복잡하고 손이 많이 가는 비디오테이프 등의 아날로그 방식을 더 이상 대중들이 이용할 필요를 느끼지 못했기 때문이다. 방송에서도 아날로그 해상도였던 SD가 점점 사라지고 HD로 전환되어 갔으며 아날로그 방송도 2012년 12월 31일을 마지막으로 종영되었고 일부 케이블과 일부 지역민방에 남아있던 SD 방송도 2014년 12월 31일을 마지막으로 HD로 전환되었다.
2012년까지는 아날로그가 어느 정도 남아있었고 TV 방송에서도 여전히 화질이 낮은 SD방송을 하고 사회적으로나 문화적으로도 아날로그가 많이 남아있었지만 2013년 이후로는 많이 사라지면서 디지털 시대로 거의 들어섰다. 그래도 2013년까지도 아날로그가 약간이나 남아있었고, 디지털이 완전히 정착된 2014년 이후로도 극소수의 아날로그는 2010년대 후반까지도 남아있었다. 2013년 이후에도 철도, 승강기는 아직 아날로그가 남아있었고 유도등(픽토그램이 없고 형광등으로 조명이 들어오는 형식[29])도 어느 정도 아날로그가 남아있었다. 1990년대 중후반~2000년대 들어 디지털 철도, 승강기가 늘어났고, 그 이전의 지어진 아날로그의 영향을 많이 받던 물건들(승강기, 철도, 유도등 등)이나 아날로그 시대에 지어진 건물들도 2020년대 들어서면서 점점 사라져 가고 있다. 2020년대에는 무인점포도 많이 늘어나고 키오스크 등도 늘어나면서 디지털 기술이 예전보다 한 층 더 발전했다.
스마트폰이 디지털 매체의 선두주자로 자리잡은 지 10년이 넘은 2020년대에도 다양한 미래 디지털 기술 개발이 진행되고 있으며 스마트폰 역시 초기 버전과는 비교할 수 없을 정도로 발달하였다. 이에 곧 있으면 초기 스마트폰 문화도 일종의 추억거리가 될 지 모른다는 소리도 나오는 중이다.
[1] 엄밀히 말하자면 아래쪽은 sample-and-hold까지만 진행하고 양자화는 진행하지 않은 이산시간 신호이다.[2] 어원 그대로 '손가락으로 하는'이라는 의미의 형용사로도 가끔 사용된다. digital rectal examination(직장수지검사(直腸手指檢査))이 대표적인 용례이다.[3] 정확히는 켜져 있는 불의 개수로 표현한다. 즉, 자리에 따른 가중치가 없는 시스템이다.[4] 예시로는 문자(텍스트)가 있다.[5] 흔히 디지털에 대해 설명할 때 1과 0의 의미를 전류가 흐르고 안 흐르는 상태라는 식으로 설명하는 경우가 많은데 엄밀히 틀린 표현이다. 전류가 흐르지 않는 것이 0이라면 tri-state buffer같은 소자가 존재할 이유가 하등 없다. 많은 디지털 회로에서 0은 0V, 1은 3.3V(CMOS) 혹은 5V(TTL)를 사용한다. 물론 디지털 특성상 정확히 그 값일 필요는 없고 조금의 오차는 있더라도 일정 허용 범위 내에 있어 0인지 1인지 구별할 수만 있으면 된다.[6] 후술할 양자화 과정으로 인해 실제로는 차이가 미세하게나마 생긴다. 다만 높은 비트에서의 양자화 에러는 대부분 무시 가능(negligible)하다고 간주한다.[7] 양자화 문단에 설명되어 있듯이 이를 양자화 노이즈라고 한다.[8] sample and hold라는 과정을 거치면 신호가 이런 식으로 변환된다.[9] 정확히 따지면 후술할 양자화(quantization)를 하지 않았으므로 디지털은 아니다. 연속시간 신호와 이산시간 신호라 구분해서 부르는게 정확한 표현이겠지만, 서술 편의상 잠깐 아날로그, 디지털이라 부르기로 하자.[10] 줄여서 나이퀴스트 정리 혹은 샘플링 정리라고 많이 부른다.[11] 예를 들면 오디오 신호라고 가정하고 가청주파수 20kHz 이하로 대역제한 되어 있다는 조건을 걸면[12] 디랙 델타 함수를 일정한 간격으로 무한히 세워놓은 주기함수. impulse train이라고도 부른다. Dirac comb 함수를 푸리에 변환하면 Dirac comb 함수가 된다는 특이한 성질이 있다.[13] 샘플링된 함수가 적절한 형태의 sinc 함수와 convolution되면서 사이사이의 빈틈이 채워진다. 필터를 통과한 신호는 sinc 함수들의 가중 무한 합으로 표현된다.[14] 현실의 신호는 유한한 에너지를 가지므로 필연적으로 유한한 지속시간을 가지는 시간제한(time-limited) 신호이다. 그런데 시간제한과 대역제한은 동시에 성립할 수 없음을 간단히 증명 가능하다. 따라서 현실의 신호는 대역제한 신호가 아니다.[15] 오디오 신호의 경우 가청주파수 범위를 넘어가는 초음파 성분을 날릴 수 있을 것이다.[16] impulse train을 활용하는 샘플링을 impulse sampling이라 한다. 현실에서는 pulse train으로 impulse train을 대체하는 natural sampling을 통해 샘플링 작업을 수행한다.[17] 일정 주파수 이하의 성분은 왜곡 없이 완벽하게 통과시키고 그 이외는 완벽하게 차단하는 이상적인 로우 패스 필터는 인과율에 어긋나는 특성을 가지고 있고(non-causal system) 무한한 길이의 임펄스 응답을 가지고 있어서(Infinite impulse response, 줄여서 IIR이라 부른다) 시간 축에서 무한대의 딜레이를 줘야 한다는 문제점이 있다. 따라서 현실에 구현하는게 절대 불가능하다.[18] 몇몇 전자공학자들은 3~4배면 충분하다, 혹은 10배는 되어야 한다는 등 여러 의견이 있지만 보편적으로는 5배로 했을 때 충분하다고 보면 된다. 응용분야에 따라 적절한 샘플 레이트를 선택하는 것이 필요하다. 오디오의 경우 보통 가청영역대가 20kHz 보다 낮기 때문의 그의 2배 조금 넘은(44.1kHz) 샘플링 주파수를 사용해도 음질적으로 큰 문제가 되지 않는다. 반면 오실로스코프 같은 계측기기의 경우 높은 생플링 속도를 사용하는 것이 좋다. 예를 들면 전자회로에는 그 회로의 최대 작동 주파수보다 더 높은 주파수 성분이 존재하고 있는 경우도 있는데, 만약 오실로스코프로 전자회로를 측정할 때 설계자가 알고 있는 회로의 최대 주파수까지만 측정 가능한 계측 기기를 사용한다면 회로 내부의 높은 주파수 성분들까지 샘플링 할 수 없어 설계자가 회로의 동작에 대해 제대로 알 수 없거나 하는 문제가 생길 수 있다. 때문에 계측장비의 경우 알려진 최대 주파수보다 최소한 5배이상의 것을 사용하는 것이 좋다.[19] 아날로그-디지털 변환을 할 때 나이퀴스트 주파수보다 높은 속도로 샘플링을 하는것. 노이즈가 감소하고 아날로그 필터의 성능 요구 조건을 완화해주는 등 몇몇 이점이 있다.[20] 참고로 거꾸로 디지털-아날로그 변환 과정에서 샘플링레이트를 올리는 것을 오버샘플링이라 부르기도 한다.[21] 참고로 신호의 최대주파수의 두 배 이하로 샘플링하는 것을 언더샘플링이라 하는데 에일리어싱을 고의적으로 적절하게 일으켜서 고주파 신호의 스팩트럼을 저주파로 끌어내리는 용도로 사용된다.[22] 즉 위의 그림은 4-비트 양자화 과정을 나타내고 있다.[23] 사실 2020년대에 들어 변환기의 가격은 큰 의미가 없다. 고정밀 변환기를 사용하기 힘든 이유는 PCM데이터의 용량이 너무 커지기 때문이다. 오디오의 경우는 인간의 청력과 기계적인 효율성을 고려할 때 32bit 정도를 사실상의 한계치로 보고 있으며, 오실로스코프의 경우는 정밀도가 높아 봐야 8bit 수준이다.[24] 다운샘플링은 에일리어싱의 문제가 있다.[25] 오디오 신호 기준으로 100 dB 이라 보면 되며, B = 16이면 대략 88.75 dB 이므로 이 조건에 근접할 수 있다. 이런 이유로 16bit 오디오를 많이 사용하는 것이다.[26] 이때문에 엄연히 디지털 매체인 CD나 DV가 단지 물리적 매체로 정보를 담아 판매한다는 이유만으로 '아날로그'라고 일컬어지는 현상도 생겼으나 이는 엄연히 잘못 쓰이는 용어이다.[27] 길게는 디지털카메라와 카메라 기능 휴대폰이 출시된 2003년부터이고 짧게는 터치폰 열풍이 불고 아이폰이 국내에 출시된 2009년부터라고 볼 수 있다.[28] 반면 네이버는 모바일 시장에서도 강점을 보여 기존의 PC 서비스와 모바일 서비스, 2가지 분야에서 여전히 강세를 보이며 잘 나가고 있다.[29] ![파일:문자식비상구1.jpg]()