[dCS 기술 백서] dCS의 링 DAC™ 이해하기

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[dCS 기술 백서] dCS의 링 DAC™ 이해하기

 

이번에는 dCS에서 나온 자료중 하나를 번역해봅니다. 지금까지 세가지 기술 백서가 나와있는 데 그중에 첫번째인 링 DAC에 관한 소개입니다.

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dCS는 포럼이 잘 발달이 되어있는 데 여기에 나온 내용은 본래 여기에 등장했던 내용입니다: https://dcs.community/t/dcs-ring-dac-a-technical-explanation/2724/2

 

dCS Ring DAC - A Technical Explanation

 

이 포럼에서는 아래의 내용 중 링 DAC 다음의 내용은 다루지 않습니다. 암튼 이 포럼을 바탕으로 백서가 만들어졌는 데 이 백서의 원문은 여기에서 찾으실 수 있습니다: https://dcsaudio.com/assets/dCS-Ring-DAC-Explained.pdf

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각설하고 내용으로 들어가보겠습니다.

 

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dCS의 링 DAC™ 이해하기

D/A 변환과 모든 dCS DAC에 내장된 고유한 기술에 대한 소개

출처: dCS

 

개요

DAC(디지털-아날로그 컨버터)은 모든 디지털 오디오 시스템의 기본입니다. DAC의 설계는 우리가 음악을 경험하는 방식과 오디오 시스템의 성능에 지대한 영향을 미칩니다.

 

이 백서에서는 디지털-아날로그 변환의 기초와 현재 사용 가능한 다양한 유형의 DAC을 살펴본 다음, 모든 dCS DAC에 내장된 고유한 디지털-아날로그 변환 기술인 dCS 링 DAC™에 대해 살펴봅니다.

 

링 DAC의 설계를 살펴보고 기존의 래더 DAC과 어떻게 다른지 살펴보는 한편, 링 DAC이 왜곡을 유발할 수 있는 문제를 어떻게 해결하여 최고의 음악적 디테일을 드러내고 소리의 모든 측면을 그려내는 동급 최고의 성능을 구현하는지 보여드릴 것입니다.

 

 

디지털 오디오: 기초

링 DAC의 작동 방식을 이해하려면 디지털 오디오의 기초와 소리를 포착하고 저장하는 데 사용되는 방법을 이해하는 것이 도움이 됩니다.

 

소리는 아날로그이며, 다양한 압력으로 인해 공기 입자가 진동하고 서로 부딪히면서 종파를 생성하는 과정에서 만들어집니다. 이는 두 사람 사이에 슬링키를 펴고 한 사람이 슬링키를 앞으로 밀면 어떤 일이 벌어지는지와 매우 유사합니다. 두 사람이 밀면 슬링키를 통과하는 '파동'이 발생하여 각 코일이 앞으로 밀려나면서 다음 코일을 압축합니다. 새로운 코일이 앞으로 밀려날 때마다 이전 코일이 뒤로 물러나는, 즉 '희박하게 하는 현상(rarefy)' 이 일어납니다. 이 압축의 파동은 다른 쪽 끝에 도달할 때까지 슬링키를 통해 이동합니다.

 

소리에서도 이와 같은 과정이 일어납니다. 사람이 말을 하면 성대가 자극되어 주변의 공기를 앞뒤로 밀어내면서 공기 중에 종파가 발생합니다. 이 종파가 종점인 사람의 귀에 도달하면 기압의 변화가 전기 신호로 변환되어 뇌가 소리로 인식합니다.

 

음악을 녹음하는 목적은 이러한 기압의 변화를 포착하여 나중에 스피커나 헤드폰과 같은 트랜스듀서에서 재생할 수 있도록 저장하여 청취자가 원래의 오디오 이벤트를 그대로 들을 수 있도록 하는 것입니다.

 

오늘날에는 일반적으로 하나 이상의 마이크와 아날로그-디지털 컨버터(ADC)를 사용하여 이 작업을 수행합니다. 음악 연주는 마이크를 통해 포착되며, 마이크는 공기 입자의 운동 에너지를 전기 에너지(전압)로 변환합니다. 그런 다음 ADC는 이 전압을 컴퓨터에 저장하거나 인터넷을 통해 스트리밍할 수 있는 형식으로 변환하는 데 사용됩니다. ADC는 마이크나 믹싱 데스크와 같은 스튜디오 장비에서 들어오는 전압을 살펴보고 그 전압이 얼마나 높은지 판단하여 '워드'라고 하는 이진수(1과 0)의 그룹으로 저장합니다.

 

 

PCM, 비트 심도 및 샘플 레이트

디지털 오디오를 인코딩하는 데 가장 널리 사용되는 형식은 PCM 또는 펄스 코드 변조로 알려져 있습니다. PCM에는 샘플 레이트(샘플을 가져오는 빈도)와 비트 심도(각 오디오 샘플 워드에 포함된 비트 수, 즉 1과 0의 개수)라는 두 가지 주요 변수가 있습니다.

이 도표는 아날로그 음파를 초당 16비트 44,100샘플의 PCM 인코딩으로 어떻게 표현할 수 있는지 보여줍니다. (출처: dCS)

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비트 심도

비트 심도는 디지털 오디오 녹음에서 음파의 절대 위치를 설명하는 데 사용할 수 있는 비트 수를 나타냅니다. CD를 포함한 대부분의 디지털 오디오 형식은 16 비트 심도를 사용합니다. 즉, ADC는 주어진 지점에서 65,535개의 가능한 값 중 하나를 가질 수 있습니다.

 

일반적으로 사람의 귀는 약 140dB(상한치는 통증의 경계)에 해당하는 20비트의 다이나믹 레인지를 감지할 수 있다고 알려져 있습니다. 16비트 형식의 CD 오디오는 약 96dB의 다이나믹 레인지(샘플링 할 수 있는 가장 큰 볼륨과 가장 작은 볼륨의 차이)를 구현합니다. 신호에 낮은 음압의 노이즈를 추가하는 디더링을 사용하면 이 다이나믹 레인지를 120dB 이상으로 높일 수 있으며, 이는 상당한 개선입니다. 24비트와 같은 고해상도 형식으로 전환하면 이 다이나믹 레인지는 장비가 실제로 진정한 24비트로 작동할 수 있다고 가정할 때 144dB로 증가합니다.

24비트 오디오는 단순히 16비트 오디오에서 가능한 것보다 더 크거나 더 조용한 소리를 녹음한다는 것이 일반적인 오해이지만, 그렇지 않습니다.

24비트 오디오는 단순히 16비트 오디오에서 가능한 것보다 더 크거나 더 조용한 소리를 녹음한다는 것이 일반적인 오해이지만, 그렇지 않습니다. 대신 가장 큰 소리에서 가장 작은 소리까지 동일한 범위가 측정되지만 24비트 샘플링에서는 16비트보다 훨씬 더 많은 단계로 측정됩니다. 즉, 특정 지점에서 파형의 절대값을 훨씬 더 잘 표현할 수 있습니다.

 

잠시 고층 빌딩의 특정 창문의 높이를 측정하려고 한다고 상상해 보겠습니다. 또한 1미터 단위로만 측정할 수 있다고 가정을 하겠습니다. 창문의 높이가 10.7m인 경우 10m로 반올림하거나 11m로 반올림할 수 있지만 어느 경우이든 어느 정도의 오차가 발생할 수 있습니다.

 

이제 같은 상황이지만 이번에는 0.2m 단위의 측정을 사용할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 창문의 높이는 다시 10.7m입니다. 여전히 창문의 정확한 높이를 측정할 수는 없지만 10.6m 또는 10.8m로 반올림할 수 있으므로 실제 값에 훨씬 더 가까워집니다.

 

이것은 본질적으로 디지털 오디오의 비트 심도를 높일 때 일어나는 일입니다. 파형의 절대값을 훨씬 더 정밀하게 측정할 수 있으므로 오디오에서 양자화 노이즈라고 알려진 노이즈가 감소하는 효과가 있습니다.

 

양자화 노이즈는 측정 오류로 인해 발생하는 가청 노이즈입니다. 예를 들어 10.7m의 창을 11m로 측정하면 0.3m의 오차가 발생합니다. 디지털 오디오에서 이러한 종류의 오차는 부정적인 청각적 효과를 발생시킵니다.

 

고해상도 오디오로 작업할 때 신호의 비트 심도에 비트가 추가될 때마다 양자화 오류가 절반으로 줄어들고 오류 전력도 4분의 1로 줄어들어 양자화 노이즈가 6dB 감소합니다.

 

 

샘플 레이트

사람의 귀가 최대 20,000Hz까지만 들을 수 있다면 20,000Hz보다 높은 샘플 레이트를 사용해야 할 이유가 있을까요? 그렇습니다. 디지털 오디오의 가장 중요한 측면 중 하나는 나이퀴스트 정리인데, 이는 디지털 오디오 샘플을 원본 아날로그 오디오에서 녹음하려는 최고 주파수의 최소 두 배에서 채취해야 한다는 것을 명시하고 있습니다.

 

인간 청각의 상한은 20,000Hz로 널리 알려져 있으므로 디지털 오디오는 최소 40,000Hz에서 샘플링해야 인간 청각의 전체 범위를 재현할 수 있습니다. 나중에 설명할 이유(디지털-아날로그 변환기 내부의 디지털 필터링과 관련)로 인해 전음역대 레코딩은 이보다 약간 더 높게 샘플링되며, CD 오디오는 44,100Hz로 샘플링됩니다. 이러한 샘플을 채취하는 속도를 샘플 레이트라고 하며, 이는 초당 사용되는 샘플 수를 정의합니다.

 

디지털 오디오를 더 높은 속도로 실행하면 더 완만한 안티앨리어싱 필터를 사용할 수 있습니다. 샘플 레이트가 높고 필터링이 완만할수록 필터가 오디오에 미치는 영향이 줄어들어 음질에 영향을 미치는 프리링 및 포스트링과 같은 효과가 줄어듭니다.

 

샘플 레이트와 비트 심도, 이 두 가지 숫자가 PCM 오디오를 정의합니다. 192kHz 24비트 데이터로 PCM 스트림을 재생하는 경우 PCM 데이터를 재생하는 dCS 제품의 디스플레이에는 24/192가 표시됩니다.

이 다이어그램은 초당 24비트 176,400샘플의 PCM 인코딩으로 아날로그 음파를 어떻게 표현할 수 있는지 보여줍니다. 위의 그래프에서 샘플 레이트가 CD 오디오보다 높으면 그래프의 X축에 더 많은 음파를 표현할 수 있고, 비트 심도가 높으면 각 샘플의 정확한 진폭(Y축)을 더 정확하게 표현할 수 있습니다. (출처: dCS)

 

 

펄스 밀도 변조(DSD)

ADC 샘플링 프로세스가 특정 지점에서 들어오는 아날로그 전압의 절대값을 취하는 PCM 오디오와 달리, 펄스 밀도 변조(PDM)는 두 샘플 사이의 시간에 따라 파동의 진폭이 증가하거나 감소하는지를 기준으로 동작합니다.

 

샘플이 서로 가까우면 파동의 진폭이 증가합니다. 샘플이 더 멀리 떨어져 있으면 파형의 진폭이 감소하는 것입니다. 개별 샘플을 볼 때 파형의 절대값은 PCM에서와 마찬가지로 그 자체로는 알 수 없지만, 샘플을 합치면 원래의 파형을 잘 표현할 수 있습니다.

 

이 방법의 주의할 점은 '동적 해상도'(오디오 샘플 하나에 저장된 진폭에 대한 정보의 양)가 1비트로 매우 낮기 때문에 PCM 오디오보다 훨씬 빠른 속도로 샘플을 수집해야 한다는 것입니다.

 

PCM이 일반적으로 초당 44,100개의 샘플을 샘플링하는 반면, DSD는 이보다 최소 64배 빠른 초당 약 2,800,000개(주: 정확하게는 2,822,400개)의 샘플로 작동합니다. 디지털 오디오를 인코딩하는 이 과정에서는 훨씬 더 많은 노이즈가 발생합니다. 이는 낮은 비트 심도(1비트에서 더 많은 양자화 노이즈가 발생)와 높은 샘플 레이트(기본적으로 훨씬 더 높은 속도로 켜고 끄면 노이즈가 발생) 때문입니다. 이 형식을 사용할 수 있게 하려면 오디오 대역의 양자화 노이즈를 들을 수 없는 초음파 영역(20kHz 이상)으로 제거하기 위해 데이터를 노이즈 쉐이핑 해야 합니다.

출처: dCS

그 결과 오디오 대역(0~20kHz)에서 24비트에 가까운 성능과 100kHz를 넘어서는 신호 대역폭을 얻을 수 있습니다 (주: 추정에 따라 24비트 80kHz 또는 24비트 117.6kHz). 이 1비트 접근 방식의 대가는 초음파 영역(20kHz - 1.4MHz)에서 매우 많은 양의 노이즈이지만, 일반적으로 느낄 수 있는 배경 노이즈로 들리지는 않습니다. 음악을 디지털로 인코딩하는 이 방식은 디지털 스트림 다이렉트(DSD) 형식에 사용됩니다. 이 1비트 변환 형식은 비트스트림 시그마-델타 디지털-아날로그 컨버터의 기본입니다.

 

DSD 오디오는 점점 더 발전하여 더 높은 샘플 레이트가 사용되고 있습니다. DSD/64 또는 싱글 스피드 DSD라고 하는 오리지널 샘플 레이트는 CD 오디오의 64배속으로 실행됩니다. DSD/128 또는 더블 스피드 DSD는 CD 오디오의 128배속으로 실행되며, DSD/256 및 DSD/512는 이보다 더 높은 배속으로 실행됩니다.

 

DSD 파일은 표준 DSD/64 비트 샘플레이트에서도 용량이 큽니다. 데이터 전송률은 2채널 스테레오의 경우 5644.8kbps입니다.

 

 

D/A 변환

DAC(디지털-아날로그 컨버터)은 거의 모든 최신 음악 재생 세팅에서 어떤 형태로든 중요한 부분을 차지합니다. DAC은 아티스트의 원래 음악 연주를 최종 사용자의 청취 경험으로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다. DAC의 기본 개념은 스포티파이나 타이달에서 스트리밍하든, DAP에 저장하든, NAS에서 재생하든 디지털 오디오를 스피커나 헤드폰과 같은 트랜스듀서를 구동하는 데 사용되는 아날로그 전압으로 변환하는 것입니다.

고려해야 할 두 가지 요소가 있습니다: [DAC]이 녹음 당시의 원래 진폭을 완벽하게 재현할 수 있는가... 그리고 정확한 타이밍에 재현할 수 있는가입니다.

디지털에서 아날로그로 변환할 때 고려해야 할 두 가지 요소는 컨버터가 녹음 당시의 원래 진폭을 완벽하게 재현할 수 있는가(즉, 올바른 전압을 출력할 수 있는가), 그리고 정확한 타이밍에 재현할 수 있는가입니다. 컨버터가 정확한 전압을 재현할 수 있는지 여부는 DAC 회로 자체에 달려 있으며, 정확한 시간에 샘플을 변환하는지는 시스템의 클럭킹에 달려 있습니다.

 

디지털 오디오는 일련의 '샘플'로서 바이너리 형식(1과 0)으로 저장됩니다. 앞서 설명한 것처럼 원본 음파를 표현하는 데 사용되는 연속된 이진수 개수를 비트 심도라고 합니다. 예를 들어 16비트 오디오는 16개의 연속된 2진수(모두 1 또는 0)로 구성됩니다. DAC은 이 2진수를 아날로그 전압으로 변환해야 하며, 이 전압이 트랜스듀서를 구동하여 사운드를 생성합니다. DAC은 일련의 전류원, 즉 각각 일정량의 아날로그 전압을 생성하는 전자 부품을 사용하여 이를 달성합니다.

 

래더 DAC

D/A 변환에 대한 가장 일반적인 접근 방식 중 하나는 하나의 전류원이 항상 디지털 오디오 비트 중 하나에 대해 독점적으로 작동하도록 하는 것입니다. 예를 들어, 하나의 전류원은 항상 디지털 오디오 신호의 첫 번째 비트가 수행하는 작업을 따릅니다. 다른 전류원은 항상 디지털 오디오 신호의 두 번째 비트가 수행하는 작업을 따르는 등으로 이것은 필요한 전류원의 수량만큼 계속됩니다. 전류원이 계속됨에 따라 생성해야 하는 에너지의 양은 점점 더 작아집니다(전류원이 연속될 때마다 절반으로 감소).

 

이러한 구성 요소를 배치한 다이어그램을 보면 사다리처럼 보이기 때문에 이러한 유형의 DAC을 비공식 명칭으로 래더 DAC이라고 부릅니다. 각 전류원에서 생성되는 전압이 체인 아래로 내려갈수록 점점 더 작아지도록 하기 위해 전류원 사이에 저항을 사용해야 합니다. 이러한 저항의 값과 배치에 따라 래더 DAC의 대표적인 두 가지 유형, 즉 R-2R DAC과 이진 가중 DAC의 이름이 정해집니다.

 

초반에 한 가지 중요한 구분을 해야 할 점은 dCS DAC(링 DAC)는 래더 DAC이 아니라는 점입니다. 이 백서의 뒷부분에서 링 DAC과 래더 DAC의 핵심적인 차이점에 대해 설명하겠습니다.

 

 

R2R DAC

R-2R DAC(래더 DAC의 하위 집합)은 두 가지 저항 값 중 하나를 사용하여 각 전류원에서 생성되는 전압의 양을 제어합니다. 각 전류원 섹션 사이에는 R 값의 저항이 사용되며, 각 전류원에는 2R 값의 저항이 사용됩니다. 오디오 신호의 특정 비트가 높아지면(0이 아닌 1) 해당 스위치가 활성화되고 해당 전류원 출력이 높아집니다. 그런 다음 모든 전류원의 출력은 DAC의 전체 출력을 제공하는 합산 버스로 공급됩니다.

출처: dCS

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이진 가중 DAC

이진 가중 래더 DAC에서는 전류원에서 생성되는 전력을 점점 더 작은 단계로 만들기 위해 감소하는 값의 저항을 사용합니다. 첫 번째 저항의 값이 R이면 다음 저항은 2R, 그다음은 4R, 그다음은 8R, 16R 등 필요한 만큼의 단계로 구성됩니다. 이러한 저항 값의 계층 구조가 바로 이 접근 방식에 “이진 가중”이라는 이름을 붙인 이유입니다.

출처: dCS

​오차 한계

R-2R 및 이진 가중 DAC 접근 방식의 주요 단점은 모든 전자 부품과 마찬가지로 저항에도 값에 오차 요소가 있다는 사실에서 비롯됩니다. 예를 들어, 금색 공차 저항은 부품의 저항이 명시된 값의 플러스 마이너스 5% 이내임을 보장합니다. 즉, 래더 DAC에 사용되는 저항의 경우 해당 DAC 섹션에서 생성되는 전류가 필요 이상으로 낮거나 높을 수 있습니다. 여기서 중요한 점은 래더 DAC은 오디오 신호의 특정 비트에 대해 동일한 전류원을 사용한다는 것입니다. 즉, 특정 비트가 높아질 때마다 오차가 정확히 동일하다는 것입니다. 여기서 구성 요소 값의 오류는 오디오 신호와 상관관계가 있습니다. 이로 인해 신호에 가청 선형 왜곡이 발생하고 원치 않는 고조파 성분이 추가됩니다.

 

문제는 오디오 신호에서 (최상위 비트와 연관된) 더 큰 전류원이 작은 소스와 동일한 오차 범위를 갖는다는 사실입니다. 24비트 래더 DAC의 경우, 최상위 비트(MSB 또는 가장 큰 전류원)에서 1%의 오차가 발생하면 7번째 비트 전체(주: 0.01>0.0078125(=1/27))보다 크고, 24번째 비트보다 104dB(주: (24+log2(1%=0.01))*6dB≈104.137dB) 더 커집니다. 24비트 해상도를 허용하려면 MSB가 0.000006%(주: 1/224)까지 정확해야 합니다.

 

래더 DAC의 또 다른 문제는 제로 크로싱 포인트 왜곡입니다. 각 전류원이 잠재적인 상관 오류를 가지고 있다고 가정할 때, 예를 들어 16비트 DAC에서 진폭이 32,767에서 32,768으로 갈 때 어떤 일이 발생하겠습니까? DAC은 첫 번째(최상위) 비트가 낮고 그 다음 15비트들이 높은 상태에서 첫 번째 비트가 높고 그 다음 15비트가 낮은 상태로 바뀝니다. 이를 제로 크로싱 포인트(영점 교차점)이라고 합니다. 여기서 각 현재 전류원/비트와 관련된 오류의 크기, 즉 32,767의 15개 오류 15개의 합이나 32,768의 1개의 오류가 최하위 비트(LSB)와 비교했을 때 모두 매우 큰 숫자라는 사실을 알 수 있습니다. 즉, DAC에서 32,767에서 32,768로의 변화는 최하위 비트 하나보다 훨씬 더 클 수가 있습니다. 그 결과 매우 달갑지 않은 선형 왜곡이 발생합니다.

 

래더 DAC의 선형 왜곡으로 인해 발생하는 문제에 대한 해결책은 원본 신호와 특정 샘플 값과 연관된 물리적 저항 수치 오류 사이의 연결 고리를 제거하는 것입니다.

 

 

링 DAC

앞서 설명한 래더 DAC의 문제를 어떻게 해결할 수 있겠습니까? DAC 자체의 오류에서 효과적으로 상관관계를 제거하고 그로 인한 왜곡을 제거하기 위해 처음부터 설계된 DAC은 어떤 모습이겠습니까? 이것이 바로 dCS 링 DAC의 역할입니다.

 

링 DAC은 모든 dCS DAC에 탑재된 독자적인 DAC 기술입니다. 겉으로 보기에 링 DAC은 래더 DAC처럼 보일 수 있습니다. 각 전류원에 대한 래치와 저항이 있으며, 이러한 전류원은 합산 버스로 공급됩니다. 그러나 링 DAC과 래더 DAC의 주요 차이점은 링 DAC은 동일한 값의 전류원을 사용한다는 것입니다. 이를 '단일 가중치(주: 단항 부호화)' 또는 '온도계 부호화(thermometer coded, 각주 1)' DAC 아키텍처라고 합니다.

 

또 다른 중요한 차이점은 래더 DAC과 달리 링 DAC은 매번 동일한 비트에 동일한 전류원을 사용하지 않는다는 것입니다. 링 DAC에는 48개의 전류원이 있으며, 모두 동일한 양의 전류를 생성합니다. 링 DAC의 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA) 제어 특성 덕분에 모든 구성 요소 값 오류가 시간 경과에 따라 평균화되는 방식으로 소스를 켜고 끌 수 있습니다. 링 DAC에서 동일한 비트를 세 번 발동하면 매번 샘플을 약간 높게 출력하거나 매번 약간 낮게 출력하는 래더 DAC과 달리 한 번은 약간 높게, 다음 번은 약간 낮게, 그 다음 번은 중간 정도에서 출력할 수 있습니다.

 

상당한 양의 신호 처리 능력과 온도계 부호화 DAC을 최적으로 작동하는 방법의 노하우가 필요하지만, 이 접근법의 장점은 신호에서 선형 왜곡을 거의 완전히 제거한다는 것입니다(많은 DAC에서 발생하는 매우 인위적인 왜곡은 사람이 잘 느낄 수 있고 인지된 음질에 부정적인 영향을 미친다는 점을 염두에 두어야 합니다).

링 DAC 프로세스는 오류의 비상관화로 간주될 수 있습니다.

링 DAC 프로세스는 오류의 비상관화로 간주될 수 있습니다. 배경 노이즈(상관관계가 없는 오류, 오디오 신호 자체와 관련이 없는 오류)는 자연계에 매우 널리 퍼져 있는 반면, 인위적인 왜곡(상관관계가 있는 오류)은 그렇지 않습니다. 그 결과 링 DAC은 특히 낮은 신호 레벨에서 동급 최고의 왜곡 성능을 발휘합니다. 이는 청취 측면에서 보면 오디오에서 더 미세한 디테일을 더 많이 그려내고 들을 수 있다는 것을 의미합니다.

 

링 DAC이 정확한 신호를 생성하기 위해 특정 지점에서 어떤 전류원을 켜거나 꺼야 하는지를 결정하는 방식은 dCS 매퍼에 정의된 매우 정교한 규칙에 따라 결정됩니다.

 

무작위적인 것처럼 보일 수 있지만, 30년 동안의 지속적인 작업의 결정체로, 시간이 지남에 따라 사양을 벗어나는 부품의 기여도를 평균화하여 최고 수준의 선형성을 유지하면서 노이즈, 왜곡 및 누화를 최소화하는 데 사용되는 신중하게 계산된 패턴 세트를 낳았습니다. 시간이 지남에 따라 매퍼가 개선되면서 노이즈 플로어를 낮추면서도 링 DAC 특유의 선형적인 사운드를 유지할 수 있게 되었습니다. 매퍼는 링 DAC에서 생성된 노이즈를 가청 주파수 대역 밖으로 밀어낸 다음 필터링할 수 있게 해주는 역할을 합니다.

이 도표는 링 DAC의 기본 레이아웃을 보여줍니다. (출처: dCS)

 

매퍼는 5비트에서 작동하므로 링 DAC에 도착한 PCM 데이터는 먼저 706.8kHz 또는 768kHz로 오버샘플링됩니다. 그런 다음 2.822MHz~6.144MHz(유닛, 설정, 콘텐츠 샘플 레이트에 따라 다름)의 속도로 5비트로 변조되어 매퍼에 공급되고, 매퍼는 이 신호를 DAC의 전류원에 분배합니다.

이 도표는 아날로그로 변환을 준비하기 위해 수신 디지털 오디오 신호를 5비트 고 샘플레이트 형식으로 변조하는 링 DAC내의 변조기의 출력을 보여줍니다. (출처: dCS)

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비트스트림 델타 시그마 DAC

앞서 설명한 DAC 아키텍처의 주요 공통점 중 하나는 모두 PCM 디지털 오디오를 DAC에 공급한다는 점입니다. 이는 여러 비트 심도 중 하나일 수 있지만 일반적으로 최소 16비트입니다. 그러나 비트스트림 델타 시그마 DAC은 1비트만 사용합니다.

 

하나의 온/오프 신호로 복잡한 파형을 재현하려는 시도는 이상한 접근 방식으로 보일 수 있습니다. 그러나 여기서 중요한 차이점은 1비트 신호가 특정 지점에서 파형의 정확한 진폭을 밝히려고 하지 않는다는 점입니다(래더 DAC의 작동 방식이며 펄스 코드 변조 오디오의 기초가 됩니다). 대신, 한 비트에서 다음 비트로 넘어가는 타이밍은 파형의 진폭이 증가하는지 감소하는지, 그리고 얼마나 감소하는지를 나타냅니다.

 

D/A 변환에 대한 이러한 접근 방식의 유용한 측면은 전류원이 켜져 있거나 꺼져 있는 지에 대하여 자기 참조적이기에 전류원의 구성 요소의 값 오류(저항 값)로 인한 모든 오류를 제거한다는 점입니다. 하지만 문제는 가청 주파수 범위를 벗어나서 노이즈 쉐이핑을 해야하는 양자화 노이즈가 대량으로 발생한다는 점입니다. 이를 위해서는 매우 높은 샘플 레이트가 필요하며, 소스를 빠르게 켜고 끌수록 더 많은 노이즈가 생성됩니다. 또한 비트스트림을 통하여 알수 있는 유일한 수치는 비트스트림이 얼마나 오래 켜져 있는지 또는 꺼져 있는지 뿐이므로 지터가 문제가 됩니다. 시스템을 얼마나 빠르게 실행할 수 있는지와 그 결과 발생하는 지터 및 노이즈의 양 사이에는 절충점이 있습니다.

 

이러한 요소를 고려할 때 오늘날 1비트 시스템은 상당히 드문 편입니다. DSD 비트스트림 시스템조차도 믹싱 및 EQ와 같은 DSP 처리를 위해 신호를 멀티비트 형식으로 데시메이션 해야합니다.

 

 

비오버샘플링/비필터링 DAC

일부 오디오 제조업체는 오버샘플링과 그에 따른 필터링이 DAC에서 생성되는 오디오 품질에 부정적인 영향을 미친다고 생각합니다. 이들의 주장은 오버샘플링을 수행하지 않거나 경우에 따라 필터링 프로세스를 수행하지 않는 DAC을 사용하면 더 높은 품질을 얻을 수 있다는 것입니다. 이는 필터가 필터 유형에 따른 프리링잉 또는 포스트링잉이나 필터로 인한 위상 문제와 같은 바람직하지 않은 효과를 발생시킬 수 있기 때문인 것으로 추정됩니다.

 

따라서 일부 DAC 설계에서는 필터를 아예 사용하지 않습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 D/A 변환 과정에서 생성된 인공적인 나이퀴스트 이미지가 오디오 스펙트럼에 여전히 존재한다는 문제점이 있습니다. 이는 낮은 샘플 레이트(예: CD 오디오)에서 실제 문제가 됩니다. 아래 예시에서는 20kHz 신호가 24.1kHz의 나이퀴스트 이미지로 재구성되었습니다. 두 주파수가 함께 '박동'하여 아래 이미지와 유사한 파형을 생성합니다.

 

다음 그래프에서 볼 수 있듯이 24.1kHz 톤 자체는 들리지 않지만, 앰프와 스피커의 상호 변조 성능이 좋지 않은 경우 4.1kHz 톤이 들릴 수 있습니다. 여기에서 상호 변조가 존재하지 않는다면 20kHz 톤은 항상 최대 진폭일 것입니다. 하지만 보시다시피 24.1kHz 톤에 의해 진폭이 변조되고 있습니다. 이는 들리는 소리이며 올바른 필터링을 사용할 때 얻을 수 있는 성능과 비교할 때 의문스러운 트레이드 오프입니다.

출처: dCS

필터를 사용하는 비오버샘플링 DAC의 경우, 22.05kHz 아날로그 필터의 형태를 취해야 할 가능성이 높습니다. 오버샘플링이 없다는 것은 디지털 필터링을 효과적으로 사용할 수 없다는 것을 의미하므로(디지털 필터는 아날로그 필터와 같은 공간에서 작동합니다), 모든 샘플 레이트에 동일한 선명한 아날로그 필터를 사용해야 합니다. 이 필터는 고정되어 있기 때문에 예를 들어 192kHz 콘텐츠를 재생할 때 패스 밴드를 올릴 수 없습니다(오버샘플링 DAC에서는 가능)

 

대부분의 비오버샘플링 DAC 또는 비필터링 DAC은 거의 항상 오디오 신호에 매우 높은 수준의 왜곡을 발생시켜 원본 신호를 저하시키고 오디오의 요소를 돌이킬 수 없이 제거합니다(사실상 음악적 디테일이 사라짐). 이러한 왜곡은 사람의 귀에 듣기 좋게 들리게 하기 위해 그냥 표현되는 경우가 많지만(기타 앰프의 특징으로 왜곡이 있듯이 귀는 특정 유형의 왜곡을 좋아하기 때문), D/A 변환 단계에서 이러한 왜곡이 추가되면 음악적 성능이 돌이킬 수 없는 영향을 줍니다. 대부분의 제조업체는 DAC이 디지털과 아날로그를 투명하게 연결하는 역할을 해야 한다는 데 동의할 것이며, 논 오버샘플링 또는 논 필터링 DAC은 그렇지 않습니다.

 

 

DAC 칩

많은 하이엔드 오디오 시스템은 맞춤형 DAC 설계를 사용하지 않습니다. 대신 타사 칩을 사용하여 D/A 변환을 수행합니다. 이 칩을 전원 공급 장치 및 출력 스테이지와 결합하면 사용 가능한 제품이 완성됩니다. 그러나 이러한 접근 방식에는 장점도 있지만(처음부터 맞춤형 D/A 변환 시스템을 구축하는 것보다 사전 조립된 부품을 사용하여 시스템을 만드는 것이 훨씬 빠르고 편리합니다), 몇 가지 단점도 있으므로 DAC과 칩셋을 독자 설계와 비교할 때 알아두면 도움이 됩니다.

 

대부분의 경우 타사 칩에는 비활성화할 수 없는 고정된 이미징 방지 필터 세트가 함께 제공됩니다. 오디오 제조업체의 경우 시스템에 맞춤형 필터를 추가하거나 특정 유형의 오디오에 가장 적합한 필터를 선택할 수 있는 기능이 제거됩니다. 이러한 유연성 부족은 여러 영역에서 바람직하지 않은 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 따라서 고정된 이미징 방지 필터가 있는 칩은 피하는 것이 가장 좋습니다.

 

기성품 칩을 사용하면 노후화될 위험도 있습니다. 칩의 설계와 기능이 고정되어 있으면 새로운 플랫폼과 형식이 등장해도 시스템의 성능을 업데이트할 수 없습니다. 이 문제에 대한 해결책은 dCS처럼 FPGA 기반 플랫폼을 사용하는 것입니다. FPGA는 원격으로 재프로그래밍하고 업데이트할 수 있으므로 소프트웨어 업데이트를 통해 시간이 지남에 따라 새로운 특징, 기능 및 개선 사항을 추가할 수 있으므로 제품의 수명을 늘리고 기능과 성능 면에서 선두를 유지할 수 있습니다.

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각주 1: 온도계 부호 (thermometer code)란 무엇인가: 온도계 부호는 온도계에서 생성되는 출력과 유사합니다. 온도계 부호에서 숫자 'N'을 나타내는 값은 가장 낮은 'N' 비트가 '1'이고 나머지는 0입니다. 따라서 N에서 'N+1'로 이동하려면 가장 오른쪽의 '0'을 '1'로 변경하면 됩니다. 아래 그림 1은 '0'에서 '7'까지의 값에 대한 온도계 부호를 그래픽으로 보여줍니다. 분명히 알 수 있듯이 각 값은 온도계의 수치와 유사합니다. 여기에서 바로 온도계 부호의 이름이 왔습니다. 플래시 ADC나 시간-디지털 컨버터(TDC)는 온도계 부호를 활용하는 회로들의 예입니다.

7개의 기호가 있는 온도계 부호

온도계 부호의 특징:

· 온도계 부호의 각 기호는 0의 시퀀스 다음에 1의 시퀀스가 이어집니다.

· 두 개의 1 사이에 0이 있을 수 없습니다. 예를 들어, 온도계 부호에서 기호 01011은 유효하지 않습니다.

· n비트 바이너리 코드의 경우 해당 온도계 부호에는 2n-1개의 기호가 있으므로 동일한 온도계 부호를 표현하려면 그만큼 많은 비트가 필요합니다.

 

(출처: https://vlsiuniverse.blogspot.com/2016/06/binary-to-thermometer-encoder.html)