1. 리던던시 / 중복 / 용장성 (redundancy)
ㅇ 필요량 이상이 있음을 말함
- 이를통해, 신뢰성, 이중화/이원화, 압축 등 응용 가능
2. 정보이론 관점의, 리던던시 (용장도)
ㅇ 오류없이 정보를 전달하기 위한 수단 ☞ 채널부호화 참조
- 필요 정보량 이상의 수단이 어느 정도 준비되어 있는가를 나타냄
. 따라서, 정보가 아닌 추가적인 '비트'들을, '데이터'와 함께 저장,전송해야 함
- 한편, 오류 제어 기술은,
. 여분의 비트들을 코드에 효율적으로 배열(배치)하여,
. 오류를 탐지,수정할 수 있는 효과적인 수단을 제공하려는 것임
ㅇ 리던던시(용장도,용장율)의 표현식 : R
- R = n / k = (부호화된 전송 비트 수) / (부호화 이전 정보 비트 수)
. (n : 전체 전송 필요 비트의 수, k : 실제 데이터 비트의 수)
ㅇ 리던던시(율) 및 부호화율과의 관계 : (서로 상반적임) ☞ 부호화율 참조
- 용장율 R = n / k = 1/(부호화율) = 1 / (k / n)
3. 시스템 설계 관점의, 리던던시 (여유도)
ㅇ 정상 동작에 필요한 정도 이상의 여분의 장치/기능을 부가하여 안정성을 높임 ☞ 이중화 등 참조
- 이 값이 클수록 고장에 의한 기능정지 등의 가능성이 적음을 의미
4. 데이터 압축 관점의, 리던던시 (중복성)
※ 많은 유형의 데이터가 여러 형태의 중복 요소를 가지고 있음
- 유사 데이터가 시간적(Temporal)으로 공간적(Spatial)으로 반복되는 특성이 있음
- 따라서, 이들 중복성 제거에 따라, 데이터 압축이 가능
ㅇ 영상압축 관점에서 데이터 중복성들은,
- 시간적 중복성 (Temporal Redundancy) : 연속한 화면 간 유사성
- 공간적 중복성 (Spatial Redundancy) : 이웃한 화소 간 유사성
- 통계적 중복성 (Statistical Redundancy) : 데이터의 출현빈도 등에 따른 통계적 특성
. (시간적,공간적 중복성 둘 다를 포함)