안녕하세요? 저는 레드햇과 Xiph.Org 소속의 몬티 몽고메리입니다.
몇달 전, 저는 디지털 오디오와 왜 24비트/192kHz 음악을 다운로드하는 것이 말이 안 되는지에 대해 설명하는 글을 썼습니다.
그 글에서, 저는 지나가듯이 디지털 파형은 계단 형태가 아니라고 언급했습니다.
분명히, 디지털에서 아날로그로 다시 변환하면 분명 계단 형태의 신호가 나오지 않습니다.
그 문서에서, 이 부분이 많은 사람들이 지적한 가장 큰 부분입니다.
사실, 제가 받은 반 이상의 이메일이
기본적인 디지털 신호에 대한 질문과 의견이었습니다.
흥미로운 것이 있으니 잠시 몇몇 간단한 디지털 신호에 대해서 살펴보죠.
잠시 이렇다고 가정해보죠
디지털 신호가 어떻게 행동하는지 우리가 전혀 모른다고 말입니다.
그런 상황에선 디지털 측정기를 쓰는 것은
아무 의미가 없습니다.
다행히도, 이 실험에 관해서는
많은 아날로그 장비들이 여기 있습니다.
일단, 우린 신호 발생기가 필요합니다.
아날로그 입력 신호를 만들기 위해서 말이죠.
여기서는 1978년에 나온 HP3325가 있습니다.
이건 여전히 꽤 좋은 신호 발생기에요
여러분이 크기나
무게나
전력 소모나
시끄러운 팬을 신경쓰시지 않는다면
이베이에서 찾으실 수 있을 겁니다.
때로 배송비는 좀 더 들겠지만요.
다음으로, 우린 아날로그 파형을 아날로그 오실로스코프로 관찰할 겁니다.
이 90년대 중반에 나온 텍트로닉스 2246 같은 장비로요.
가장 마지막에 나온, 그리고 최고의 아날로그 스코프입니다.
가정 실험실에 꼭 필요하죠.
그리고 마지막으로, 신호의 주파수 스펙트럼을 분석할
아날로그 스펙트럼 분석기입니다.
신호 발생기와 같은 라인인 HP3585 같은 장비죠.
여기 있는 다른 장비들처럼 이 장비는 초보적이고
웃기게 큰 마이크로 컨트롤러를 갖고 있지만
입력에서부터 여러분이 화면에서 보는 신호 경로 상에서
모든 것이 아날로그입니다.
이 모든 것들은 오래되었지만
그 무게를 고려하지 않는다면
성능은 여전히 상당히 좋습니다.
지금, 우리는 신호 발생기가
1 kHz, 실효값 1 볼트 사인파를 만들도록 설정했습니다.
우리는 오실로스코프에서 사인파를 볼 수 있구요,
실제로 1 kHz, 실효값 1 볼트 신호임을 확인할 수 있죠.
최고-최저값이 약 2.8V임으로부터요.
또한 스펙트럼 분석기의 측정 결과와도 일치합니다.
분석기는 약간의 낮은 백색 잡음도 보여주네요.
그리고 몇몇 고주파 왜곡도요.
그 고조파 왜곡들의 최고점은 기본파보다 약 70 dB 정도 낮습니다.
이건 이번 실험에서 아무 문제가 되지 않지만,
저는 그래도 지적하고 싶었어요
나중에야 여러분이 깨닫지 않도록요.
이제, 중간에 디지털 샘플링 단계를 추가해보죠.
변환을 위해서, 우리는 재미없는
상용 수준의 eMagic USB 1 오디오 장치를 쓸 겁니다.
이것은 현재 기준으로 10년도 더 되었고
구식이 되어갑니다.
최신의 변환기들은 성능이 수십 배 좋습니다.
평탄성, 선형성, 지터, 잡음 특성, 기타 등등...
아마 여러분은 알아차리기 어려우실 수 있지만요.
왜냐면 성능 향상을 측정할 수 있다는 게
우리가 그걸 들을 수 있음을 의미하진 않고
이 오래된 상용 수준의 제품들은 이미
이상적인 정도의 경계 수준으로 원래 신호대로 처리하거든요.
eMagic 장비를 제 ThinkPad 노트북에 연결합니다.
이 노트북이 비교를 위한 디지털 파형과 스펙트럼을 보여줄 거에요.
그리고 노트북은 디지털 신호를 eMagic 장비로 다시 돌려보냅니다.
신호를 아날로그로 다시 바꾸고
출력 스코프로 관찰하기 위해서죠.
입력에서 출력으로, 왼쪽에서 오른쪽으로 신호가 전달됩니다.
자 이제 시작하죠.
아날로그 신호를 디지털로 바꾸는 것에서 출발해서
다른 단계 없이 아날로그로 다시 바꿀 겁니다.
신호 발생기는 설정이 완료되었습니다.
방금 한 것처럼 1 kHz 사인파를 만들도록요.
입력 쪽 오실로스코프에서 아날로그 사인파를 보실 수 있습니다.
이 신호를 44.1 kHz로 샘플링해서 16 비트 PCM으로 디지털화합니다.
CD처럼요.
디지털화된 신호는 우리가 방금 본 것과 일치합니다. 그리고...
이제 우리가 아날로그 스펙트럼 분석기로 보는 것과도요.
이 장비의 큰 임피던스 입력이 조금 노이즈를 만들지만요.
이제
파형 화면은 디지털화된 사인파를 보여줍니다.
각 샘플당 한 칸인 계단 형태로요.
그리고 디지털에서 아날로그로 다시 변환된
출력 신호를 보시면...
정확히 원래 사인파와 같죠.
계단은 없습니다.
그래요, 1 kHz는 꽤 저주파수니까
어쩌면 계단이 잘 안 보이거나 부드러워졌을 수 있겠죠.
좋아요. 나이퀴스트 주파수와 더 가깝게 주파수를 올려보죠. 15 kHz 정도로요.
이제 사인파는 한 주기당 세 개의 샘플 미만으로 표현될 것이구요...
디지털 파형은 꽤 나빠 보입니다.
음, 속임수 같아 보이겠네요. 아날로그 출력은...
여전히 완벽한 사인파입니다. 원본과 똑같죠.
계속해보죠.
16 kHz...
17 kHz...
18 kHz...
19 kHz...
20 kHz.
인간의 가청 영역에 도달했습니다.
출력 파형은 여전히 완벽합니다.
톱니 모양 경계나, 수직 형태나, 계단은 없죠.
그럼 계단 형태는 어디 갔죠?
대답하지 마세요, 이건 속이는 질문이에요.
그런 건 원래 없었습니다.
디지털 파형을 계단 형태로 그리는 건
처음부터 잘못된 것이었습니다.
왜일까요?
계단 형태 함수는 연속 시간 함수니까요.
들쭉날쭉하고, 부분부분이지만,
모든 시간들에서 정해진 값을 갖죠.
샘플링된 신호는 완전히 다릅니다.
이산 시간 신호에요.
각각의 샘플링되는 순간의 지점에서만 신호를 갖죠.
그리고 그 사이사이에는 어떠한 값도 없어요.
이산 신호를 적절히 그리면 막대 사탕 그래프처럼 그려집니다.
어떤 디지털 신호에 대응되는, 연속적이고 아날로그적인 신호는
각 샘플 지점을 부드럽게 이으면서 지납니다.
그리고 이는 고주파이든 저주파이든 마찬가지죠.
자 이제 흥미로우면서도 전혀 명확하지 않아 보이는 것은 이겁니다:
오직 하나의 대역 제한된(정해진 주파수의) 신호만이
각 지점을 정확히 통과합니다.
유일한 답이죠.
그러니, 여러분이 대역 제한된 신호를 샘플링하고
다시 역변환하면
원래 신호만이 가능한 유일한 출력이죠.
그리고
"아, 전 그 지점들을 지나는 다른 신호를 그릴 수 있어요."라고 말씀하시기 전에,
네 그러실 수 있죠. 하지만...
만약 그게 원래 신호와 미세하게라도 다르면
그건 나이퀴스트 샘플링 주파수보다 높은 주파수 성분을 가질 것이고
대역 제한되어 있다는 조건을 깨게 되므로
유효한 답이 아니게 됩니다.
그럼 왜 모두가 혼란스러워하게 되고
디지털 신호가 계단 형태라고 착각하게 되었을까요?
전 두 개의 그럴듯한 이유를 생각해 봤어요.
첫 번째: 샘플링된 신호를 계단 형태로 바꾸는 것은
아주 쉽기 때문이죠.
그저 각 샘플 값들을 다음 샘플이 나타날 때까지 쭉 연장하면 되죠.
이것은 0차 홀드라고 불리는데요(역주: 0차는 상수니까요)
그리고 이는 일부 디지털->아날로그 변환기가 작동하는 중요한 원리입니다.
특히 간단한 변환기들이요.
자, 디지털->아날로그 변환을 찾는 분들은 아마도
어디선가 계단 형태의 파형 그래프를 보셨을 겁니다.
하지만 이건 변환이 끝난 게 아니에요.
출력 신호도 아니죠.
두 번째,
이게 더 그럴듯한 이유인데요,
더 잘 알 법한 엔지니어들이,
예를 들어 저 같은,
기술적으로 틀렸지만 계단 형태로 그래프를 그린다는 거죠.
이건 이미지 편집기에서 확대하면 뚱뚱한 조각들이 보이는 것의
1차원 버전이라고 할 수 있죠.
픽셀들은 정사각형들이 아닙니다.
그것들은 2차원 함수 공간의 샘플들이고, 이것들도 마찬가지로,
개념적으로는, 무한히 작은 점들이죠.
현실적으로, 무한히 작은 것들을 보거나
다루는 것은 아주 어렵습니다.
그래서 큰 정사각형들로 표현되는 거죠.
디지털 계단 그림은 정확히 같은 것입니다.
그저 편의상 그렇게 그리는 거죠.
계단은 절대 없어요.
디지털 신호를 아날로그로 다시 변환할 때
그 결과도 부드럽습니다. 비트 수와 상관없이요.
24 비트건 16 비트건...
8 비트건...
상관없어요.
그럼 이 말은, 디지털 비트 수는
아무 차이도 만들지 않는단 걸까요?
당연히 아니죠.
여기 2번 채널은 똑같은 사인파 입력이지만,
디더링 있는 8비트로 양자화해볼게요.
스코프 상에서, 2번 채널에 대해서 여전히 깔끔한 부드러운 사인파를 볼 수 있죠.
둘은 아주 비슷해 보이지만, 약간 더 많은 노이즈도 보실 수 있습니다.
이게 단서에요.
신호의 스펙트럼을 보면...
아하!
사인파는 저기 영향을 받지 않은 채로 있지만
2번 채널의 8비트 신호의 노이즈 레벨은
훨씬 높군요!
이게 비트수가 만들어내는 차이에요.
이겁니다!
우리가 신호를 디지털화할 때, 먼저 샘플링합니다.
샘플링 단계는 완벽해요. 아무 정보도 잃지 않습니다.
하지만 양자화할 때, 양자화는 노이즈를 만듭니다.
비트 수는 얼마나 많은 노이즈가 만들어지는지
그리고 결국 노이즈 층의 레벨이 어떻게 되는지 결정하죠.
이 디더링된 양자화에 따른 노이즈는 어떻게 들릴까요?
8비트 사인파 신호를 들어봅시다.
삐 하는 톤 외에는 들리는 게 없으셨을 수 있습니다.
노이즈만 듣기 위해서 먼저 원 신호에서 사인파를 빼고
이득을 높여보죠. 노이즈는 조용하니까요.
아날로그 녹음 장비를 사용해보신 분들은
아마 생각하신 적이 있을 겁니다.
"이럴수가! 이 소리는 마치 테이프에서 나는 쉿 하는 소리 같아!"
음, 이건 테이프의 쉿 하는 소리와는 다릅니다.
비슷하게 행동하긴 하지만요.
그리고 가우시안 디더를 사용하면
둘은 수학적으로 완전히 동일합니다.
이것은 테이프의 쉿 소리에요.
직관적으로, 이는 우리가 테이프의 쉿 소리를 측정할 수 있고
따라서 자기 오디오 테이프의 노이즈 층은
데시벨 말고 비트 단위에서
소리를 디지털화하다 보니 있는 것이란 걸 알 수 있죠.
컴팩트 카세트...
그걸 기억하실 만큼 나이 있으신 분들은
완벽한 상태의 9비트 테이프를 접해보셨을지도 몰라요.
5, 6비트가 더 일반적이지민요.
특히나 테이프 데크에서 녹음된 것이라면요.
맞습니다. 여러분의 믹스 테이프는 6비트를 썼을 겁니다. 여러분이 행운아라면요!
스튜디오에서 사용된 전문적인 오픈 릴 테이프는
몇 비트를 쓸까요? 간신히...
얼마쯤일까요?...
13 비트입니다.
보다 잡음이 억제되었겠죠.
이것이 크고 고성능의 컴팩트 디스크(CD)에서 DDD란 단어가
보이는 이유입니다.
저는 계속 양자화할 때 디더링한다고 얘기했는데요,
그럼 디더가 정확히 뭘까요?
더 중요하게, 그게 뭘 할까요?
신호를 양자화하기위해 가장 간단한 방법은
디지털 진폭 값을 원래 아날로그 진폭에
가장 가깝게 고르는 것입니다.
당연하죠, 그렇죠?
불행히도, 이 간단한 양자화 개념에서
발생하게 되는 그 노이즈는
입력 신호에 의존합니다.
그래서 우리는 일정하지 않거나
왜곡을 일으키거나
아무튼 좋지 않은 노이즈를 얻게 됩니다.
디더는 특별히 만들어진 노이즈인데
이 단순한 양자화에 의해 발생하는 노이즈를 제거하죠.
디더는 양자화 노이즈를 없애거나 가리진 않습니다.
실질적으로 그걸 대체하죠.
노이즈 특성이 입력에 영향받지 않도록
선택되어서요.
디더가 뭘 하는지 보시죠.
신호 발생기는 이 실험을 위해서는 노이즈가 너무 많으니
수학적으로 완벽한 사인파를
이 노트북으로 만들 겁니다.
그리고 디더링하면서 8비트로 양자화할게요.
파형 화면에서 좋은 사인파를 볼 수 있구요
그리고 출력 스코프에서도요
그리고...
아날로그 스펙트럼 분석기가 신호를 잡으면...
일정한 노이즈 층과 깨끗한 꼭대기의 주파수를 볼 수 있죠.
두 스펙트럼 화면에서도요.
이전과 마찬가지로요.
다시 말씀드리지만, 이건 디더링이 있는 경우입니다.
이제 디더링을 꺼볼게요.
디더링이 멋진, 평평한 노이즈 층으로 분산시켰던
양자화 노이즈가
고조파 왜곡 피크들로 나타나네요.
노이즈 층은 낮았지만, 여기선 왜곡들이 0이 아니게 되면서,
왜곡 꼭대기 점들은 디더링 노이즈보다 높은 데서 나타나죠.
8비트 양자화에서 이 효과는 강조됩니다.
16 비트에서는,
디더링이 없더라도,
고조파 왜곡이 아주 낮아서
완전히 들리지 않게 됩니다.
여전히, 우리는 이를 완전히 없애기 위해 디더링을 쓸 수 있죠.
그러고 싶다면요.
디더를 다시 잠시 끄면,
디더링 없는 양자화에서의 왜곡의 절대 레벨이
거의 일정함을 보실 겁니다.
입력 진폭에 상관없이요.
하지만 신호 레벨이 비트당 절반 이하로 내려가면,
모든 것들이 0으로 양자화됩니다.
어떤 의미로는,
모든 게 0으로 양자화된다는 것은 100% 왜곡이 생긴단 뜻이죠!
디더는 이 왜곡도 없애줍니다.
디더링을 다시 활성화하면...
1/4 비트에서도 우리의 신호가 있네요.
멋진 평탄한 노이즈 층과 함께요.
노이즈 층은 꼭 평평할 필요는 없습니다.
디더는 우리가 선택한 노이즈에요.
그래서 노이즈가 덜 거슬리고
잘 들리지 않게 선택해보죠.
인간의 청력은 2 kHz에서 4 kHz의 중간 대역에서 가장 민감합니다.
따라서 여기가 배경 잡음이 가장 잘 들리는 구간이죠.
우리는 디더링 노이즈가 민감한 주파수에서 떨어지도록 모양을 만들어서
잘 안 들리게 할 수 있죠.
보통 최고 주파수로 옮깁니다.
16비트 디더링 노이즈는 듣기에는 보통 너무 조용합니다.
하지만 노이즈 모양을 만드는 예제를 들어보죠.
다시 이득을 크게 해서요.
마지막으로, 디더링된 양자화 노이즈는 작게 들리더라도
디더링되지 않은 양자화 노이즈보다 전체적으로 더 많은 전력을 갖습니다.
거의 무음 상태의 통로에서도 VU 미터 상에서 그걸 볼 수 있죠.
하지만 디더링은 단순히 켜고 끄고의 선택이 아닙니다.
우리는 디더링의 전력이 약간의 왜곡보다 더 작게 만들 수 있습니다.
그에 따라 전체적인 나쁜 효과는 작아지겠죠.
또 입력 신호를 이렇게 변조해볼게요:
...입력 변화가 양자화 노이즈에 어떤 영향을 주는지 보이기 위해서요.
최대 디더링 전력에서, 잡음은 평평하고, 일정하고,
특별하지 않습니다. 우리가 바란 것처럼요:
디더링 전력을 줄이면,
입력이 점점 양자화 노이즈의 진폭과 특성에
영향을 미칩니다.
모양이 만들어진 디더링도 비슷합니다.
하지만 노이즈의 모양을 만드는 것은 장점을 하나 더 주죠.
짧게 얘기해서,
입력이 출력에 큰 영향을 주지 않기 위해 필요한
디더링 전력이 더 낮아지게 할 수 있다는 겁니다
지금까지 디더링에 대해 얘기한 시간에 불구하고,
우리는 원래 신호의 100 데시벨 아래에서의
차이에 대해서 얘기하고 있습니다.
CD가 처음에 설계된 대로 14비트를 쓴다면
디더는 더 중요할 수 있죠.
어쩌면요.
16 비트에서라면, 사실, 결벽증에 가깝습니다.
디더링을 보험으로 생각할 수 있죠.
다이내믹 레인지에 몇 데시벨을 추가로 줄 수 있는 보험이요.
혹시나 해서 이용하는.
하지만 간단한 사실은,
누구도 훌륭한 녹음을 최종 마스터링 단계에서
디더링하지 않아서 망한 적은 없다는 겁니다.
우리는 사인파를 써 왔는데요.
우리가 시스템이 정해지고 제한된 주파수의 응답이 어떤지
보고싶을 때 선택하는 분명한 선택지가 있습니다.
이제 좀 더 복잡한 경우를 보죠.
우리가 예상하는 것은
제가 입력을 사각파로 바꿀 때...
입력 스코프는 1 kHz 사각파를 확인해주네요.
출력 스코프는...
정확히 그래야 할 화면을 보여주네요.
사각파는 실제로 무엇일까요?
음, 우리는 그 파는 주기의 절반동안 어떤 양의 값을 갖다가
나머지 반 주기 동안 음의 값으로 즉시 바뀌는
파라고 할 수 있겠죠.
하지만 이는 아무것도 안 알려줍니다
어떻게 이 입력이
이 출력이 되는지에 대해서요.
그럼 우리는 파형이란 게
이산적인 주파수들의 합임을 기억해야 합니다.
그리고 사각파는 특별히도 기본 주파수와
무한히 많은 고조파들의
단순한 합이라는 것도요.
이들을 다 더하면, 사각파가 나옵니다.
처음엔,
이게 그리 유용해 보이지 않습니다.
무한히 많은 고조파들을 더해야
답이 나오니까요.
아, 하지만 우리는 모든 고조파들을 다 더할 필요는 없습니다.
우리는 꽤나 날카로은 안티애일리어싱 필터를 쓰니까요.
이 필터는 20 kHz 이상을 잘라내서
우리 신호가 대역제한되게 만들죠.
이는 우리가 이걸 얻는다는 뜻입니다:
...그리고 이건 정확히 우리가 출력 스코프에서 보게 되는 것이죠.
이 대역제한 신호의 모서리에서 보이는 잔물결 같은 건
깁스 효과라고 불리는 것입니다.
이는 주파수 영역에서 0이 아닌 에너지 대역을 잘라내면
반드시 생깁니다.
경험적으로, 더 날카롭게 잘라낼수록
이 잔물결은 더 심해지는데
이는 거의 맞지만
우리는 이를 잘 생각해야 합니다.
가령...
우리의 꽤나 날카로운 안티애일리어싱 필터가
신호를 두 번 처리하게 되면 무슨 일을 할 거라고 생각하시나요?
약간의 딜레이를 제외하면,
그 답은...
아무것도 안 한다입니다.
신호는 이미 대역 제한되었죠.
제한된 대역을 똑같이 제한하는 것은 아무것도 하지 않는 겁니다.
두 번째 처리는 이미 없앤 주파수들을 또 없애지 못하겠죠.
이게 중요합니다.
사람들은 이 잔물결들이 안티애일리어싱과 안티이미징 필터들이
만들어내는 것이라고 생각합니다.
이는 신호가 필터를 통과할 때마다
잔물결이 많아진다는 것을 암시하죠.
우리는 이런 일이 생기지 않음을 볼 수 있습니다.
그럼 이 잔물결들은 필터가 처음 신호를 처리할 때 만들어낸 것일까요?
아뇨, 전혀 아닙니다.
이는 미묘한 차이지만,
깁스 효과는 필터에 의해 생기는 게 아닙니다.
이들은 대역 제한된 신호의 일부입니다.
우리가 완벽한 디지털 사각파로 보이는 신호를
합성해 낼지라도,
그 신호는 여전히 채널 대역폭에 의해 제한됩니다.
계단 형태의 표현이 오해를 부른다는 것을 기억하세요.
여기 실제로 존재하는 것은 순간적인 샘플 지점들이고,
오직 대역제한된 신호가 이들 지점들에 딱 맞습니다.
우리가 보기에 완벽한 사각파를 그릴 때 한 것이라고는
샘플 포인트들을 줄세워서 겉으로 보기에는
점들을 연결했을 때 잔물결이 보이지 않게 한 것입니다.
하지만 원래의 대역 제한된 신호는,
이 잔물결들을 갖고 있습니다.
그리고 이는 하나 더 중요한 사실을 알려주죠.
디지털 신호의 시간 정확도는 샘플링 속도에 의존함을
들어보셨을 겁니다. 다른 말로는,
디지털 신호는 샘플 사이의 지점들에 대해서는
아무것도 표현하지 못한다는 것이죠...
이는 임펄스나 빠른 충격들은 정확히 샘플들에 대해
정렬되어야 함을 의미하고, 안 그러면 타이밍이 망가지거나...
아예 사라질 수도 있습니다.
이 지점에서, 우리는 쉽게 뭐가 잘못되었는지 알 수 있죠.
다시 말씀드리지만, 우리의 입력 신호는 대역 제한됩니다.
그리고 디지털 신호들은 샘플들이고,
계단이 아니죠. 점들을 이은 게 아닙니다.
예를 들어, 우리는 확실히
대역 제한된 사각파의 상승 모서리를
샘플 사이의 원하는 곳에 놓을 수 있습니다.
이 신호의 표현은 완벽하고
완벽히 다시 만들어질 수 있습니다.
이전 에피소드에서처럼,
우리는 넓은 범위의 주제를 다루었고,
각각의 표면을 거의 훑지조차 못했습니다.
만약 생략이 있다면, 저의 죄는 이번에 더 크겠죠...
하지만 여기서 끝내는 게 좋겠습니다.
아니면, 좋은 시작점일 수도 있겠죠.
더 깊이 파 내려가세요.
실험하세요.
저는 제 실험을 아주 신중하게 선택했습니다.
간단하고 깔끔한 결과를 내도록요.
원하신다면 여러분이 직접 해보실 수도 있겠죠.
때로 우리는 멋진 장난감을 깨서 열고
쏟아져 나오는 것들에 공부함으로써
가장 많이 배울 수 있음을 인정합시다.
그래도 돼요, 우린 엔지니어니까요.
실험 값들을 가지고 놀고,
코드를 연구하고 고치고,
다른 실험들을 해보세요.
작은 누름 버튼이 있는 실험 프로그램의 코드를 포함한
모든 소스 코드들은
Xiph.Org에 올려져 있습니다.
실험 과정에서,
여러분은 예상치 못하고 설명하지 못하는
결과들을 마주할 수 있습니다.
걱정 마세요!
저의 이전의 제작물을 제외하고서도, 위키피디아는
이러한 가벼운 연구에 환상적입니다.
여러분이 정말로 신호를 이해하고 싶다면
몇몇 학교들은 더 깊은 자료들을 제공합니다.
MIT OpenCourseWare의
6.003과 6.007 신호와 시스템 모듈이 그 예죠.
그리고 당연히, Xiph.Org에는 커뮤니티가 늘 있습니다.
더 깊이 파고드시든 마시든,
제 커피가 떨어졌으니,
다음 시간까지,
해피 해킹!