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동일 채널에서의 기계 학습 기반 다중 RF 신호 송수신 기술 개발
Download 681 time
Participants
Baek Myung-Sun, Jung Joon Young, Heung Mook Kim, Song Jin Hyuk, Choi Dong Joon
Published
201912
Type
Final Report
Keyword
미디어 전송, 머신러닝, Machine Learning
KSP Keywords
Machine learning based, Single Channel, communication technologies, machine Learning
Funding Org.
한국전자통신연구원
Research Org.
한국전자통신연구원
DOI
10.22648/ETRI.2019.R.000427 
Project Code
19ZR1500, Development of Machine Learning based Multiple Signal Communication Technology in Single Channel, Choi Dong Joon
Abstract
요 약 문
I. 제 목
동일 채널에서의 기계 학습 기반 다중 RF 신호 송수신 기술 개발
II. 연구목적 및 중요성
○ 기존 전송시스템과 수학적으로 해석 가능한 혹은 인간이 인지 가능한 형태로 신호를 가공 및 전송하여 실제 환경에서 이론적인 성능을 달성하지 못함
- 제안된 기술은 기계 학습 기반의 다중 송수신 기술의 비선형적 모사 및 최적화를 통하여 가정된 이론과 차이가 있는 실제 환경에서 우수한 성능을 달성하는 것이 가능함
○ 최근 연구되고 있는 기계학습을 통한 데이터 전송에서는 오류 정정 부호와 변복조를 단일 기계 학습 네트워크를 통한 방법이 제시되고 있으나,
- 제안하는 기술에서는 개념적인 기능에 따라 분리하여 송수신 구조를 기계 학습에 맞게 새롭게 정의하고, 각 기능에 적합한 기계학습 알고리듬 및 학습 방법을 제안
III. 연구내용 및 범위
○ 기계 학습 기반 MIMO 신호 검출 기술 개발
○ 동일 채널에서 기계 학습 기반 2X2 다중 송신 신호 생성 기술 개발
○ 미디어 전송을 위한 기계 학습 구조 및 검증 시뮬레이터 개발
IV. 연구결과
○ 기계 학습 기반 MIMO 신호 검출 기술 개발 및 관련 특허 출원
○ 동일 채널에서 기계 학습 기반 2X2 다중 송신 신호 생성 기술 개발 및 관련 특허 출원
○ 미디어 전송을 위한 기계 학습 구조 및 검증 시뮬레이터
○ 기계학습 기반 신호 검출 및 다중 송수신 시스템 관련 다수의 논문 및 기술 문서
V. 연구개발결과의 활용에 대한 건
○ 세계적으로 연구 초기단계인 기계학습 기반의 신호처리 핵심기술 개발을 통한 IPR 선점 및 기술주도권 확보
○ 상기결과를 토대로 방송 및 통신 시스템의 전송효율을 효과적으로 증대할 수 있는 핵심 원천기술 기반의 응용기술 개발에 활용할 수 있음
○ 방송/통신의 시스템에 기계학습 기반 다중송수신 방법 적용시 기준이 되는 기술로 활용될 수 있음