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초록

영어

In this paper, we propose a system model that predicts the original signal transmitted from the transmitter using the received signal in the power line communication system based on the multi - layer perceptron which is one of the machine learning algorithms. Power line communication system using communication system using power network has more noise than communication system using general communication line. It causes a problem that the performance of the power line communication system is degraded. In order to solve this problem, the communication system model proposed in this paper minimizes the influence of noise through original signal prediction and mitigates the performance degradation of the power line communication system. In this paper, we prove that the original signal is predicted by applying the proposed communication system model to the white noise environment.

한국어

본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 중 하나인 다층 퍼셉트론을 기반으로 전력선통신 시스템에서의 수신 신호를 이용하여 송신단에서 전송한 원신호를 예측하는 시스템 모델을 제안한다. 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하는 전력선통신 시스템은 일반적인 통신설 로를 활용하는 통신 방식에 비해 잡음이 많다. 이 때문에 전력선통신 시스템의 성능이 저하가 되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 통신 시스템 모델을 이용하면 원신호 예측을 통해 잡음의 영향이 최소화되어 전력선통신 시스템의 성능 저하를 완화시킨다. 본 논문에서는 제안한 통신 시스템 모델을 백색 잡음 환경에 적용하여 시뮬레이션을 해봄으로써 원신호가 예측 되는지를 입증한다.

목차

요약
 ABSTRACT
 I. 서론
 II. 다층 퍼셉트론
 III. 시스템모델
 IV. 시뮬레이션 과정
 V. 시뮬레이션 결과
 VI. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 선영규 [ Young Ghyu Sun | 광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실 ]
• 심이삭 [ Issac Sim | 광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실 ]
• 홍승관 [ Seung Gwan Hong | 광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실 ]
• 김진영 [ Jin Young Kim | 광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국위성정보통신학회논문지 [Journal of Satellite, Information and Communications]

• 간기

  계간

• pISSN

  2384-3853

• 수록기간

  2006~2017

• 십진분류

  KDC 567 DDC 629