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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 55 - 60 (6page)
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본 논문은 전력선 통신에서 딥 러닝 기술 적용시킨 연구의 초기 결과를 보여준다. 본 논문에서는 전력선 통신의 성능을 감소시키는 원인인 잡음을 제거하기 위해 딥 러닝 기술을 적용시켜 효과적인 잡음 제거를 목표로 하고 수신 단에서 딥 러닝 모델을 추가하여 잡음을 효과적으로 제거하는 시스템을 제안한다. 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필요하므로 기존의 데이터들을 저장하고 있다고 가정하고 제안하는 시스템에 대해 시뮬레이션을 진행하여 부가 백색 가우시안 잡음 채널의 이론적 결과와 비트 에러률을 비교하여 제안하는 시스템 모델이 잡음을 제거하여 통신 성능을 향상시킨 것을 확인한다.
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참고문헌 (11)
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J. H. Kim / 2008 / Market trends and prospects for power line communication / Proc. Information and Communication Equipment :573~578
D. K. Kang / 2016 / Deep learning based machine learning technology trends / ITFIND-Weekly Technology Trends 1742:12~24
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst. :1097~1105
K. Cho / 2014 / Learning Phrase Representations Using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
C. Weng / 2014 / Recurrent deep neural networks for robust speech recognition / Proc. ICASSP :5532~5536
D. K. Kang / 2016 / Deep learning based machine learning technology trends / ITFIND-Weekly Technology Trends 1742:12~24
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst. :1097~1105
K. Cho / 2014 / Learning Phrase Representations Using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
C. Weng / 2014 / Recurrent deep neural networks for robust speech recognition / Proc. ICASSP :5532~5536
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