...혹시나 해서 노파심에 말씀드리는 건데, "N 비트의 데이터가 있을 때 이 데이터를 *항상* N보다 작은 비트 수로 압축하는 방법" 같은 건 없습니다.
가능한 건 "어쩌다가 N보다 작은 비트수가 되고 어쩔 때는 N보다 커지는 방법"일 뿐입니다. 모든 압축 알고리즘은 이런 식으로 동작하고 따라서 압축 결과물이 입력보다 더 커질 수 있습니다. 단지 "사람들이 주로 사용하는" 형태의 데이터는 십중팔구 모종의 패턴이 들어있기 때문에 압축이 일반적으로 가능할 뿐이죠.
따라서 자신이 생각하기에 "N 비트의 데이터를 항상 M (< N) 비트로 줄이는 방법을 알아냈어!" 하면... 무조건 어딘가 잘못 생각한 겁니다.
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...혹시나 해서 노파심에 말씀드리는 건데, "N 비트의 데이터가 있을 때 이 데이터를 *항상* N보다 작은 비트 수로 압축하는 방법" 같은 건 없습니다.
가능한 건 "어쩌다가 N보다 작은 비트수가 되고 어쩔 때는 N보다 커지는 방법"일 뿐입니다. 모든 압축 알고리즘은 이런 식으로 동작하고 따라서 압축 결과물이 입력보다 더 커질 수 있습니다. 단지 "사람들이 주로 사용하는" 형태의 데이터는 십중팔구 모종의 패턴이 들어있기 때문에 압축이 일반적으로 가능할 뿐이죠.
따라서 자신이 생각하기에 "N 비트의 데이터를 항상 M (< N) 비트로 줄이는 방법을 알아냈어!" 하면... 무조건 어딘가 잘못 생각한 겁니다.
정보이론 / 엔트로피에서 이미 "수학적으로 엄밀하게"
정보이론 / 엔트로피에서 이미 "수학적으로 엄밀하게" 증명된 이론이 가득할텐데요...
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