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초록·키워드
자동 채널코딩 인식은 무선통신 시스템에서 수신된 신호의 채널코딩 유형을 자동으로 인식하는 기술로, 데이터 통신의 효율성 향상과 사전정보를 알 수 없는 비협조적인 통신 상황에서 원활한 신호 수신에 기여한다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 딥러닝 기술을 자동 채널코딩 인식에 활용하는 추세이다. 본 논문은 Convolution-TKAN 모델 기반 자동 채널코딩 인식 기술을 제안한다. 지역적 특징을 추출하는 Convolution 층과 시계열 특징을 추출하는 TKAN 층을 동시에 사용함으로써 다양한 채널 인코딩 방법을 효율적으로 학습한다. 제안한 채널코딩 인식 기법은 CNN, GRU와 같은 일반적인 딥러닝 모델보다 인식 정확도가 평균 약 6% 향상되었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092703519
