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영어

In this paper, we introduce an electric vehicle charging system using power line communication and propose a method to correct the error by applying a deep learning algorithm when an error occurs in the control signal of an electric vehicle charging system using power line communication. The error detection and correction of the control signal can be solved through the conventional error correcting code schemes, but the error is detected and corrected more efficiently by using the deep learning based error correcting code scheme. Therefore, we introduce deep learning based error correction code scheme and apply this scheme to electric vehicle charging system using power line communication. we proceed simulation and confirm performance with bit error rate. we judge whether the deep learning based error correction code scheme is more effective than the conventional schemes.

한국어

본 논문에서는 전력선 통신을 이용하는 전기자동차 충전 시스템에 대해 소개하고 전력선 통신을 이용하는 전기자동차 충전 시스템의 제어 신호에 오류가 발생했을 때 딥 러닝 알고 리즘을 적용하여 오류를 정정하는 방식을 제안한다. 제어 신호의 오류 발견과 정정은 기존의 오류정정부호 기법을 통해 해결할 수 있으나 딥 러닝 기반의 오류정정부호 기법을 이용하여 더욱 효율적으로 오류를 발견하고 정정한다. 그래서 딥 러닝 기반의 오류정정부호 기법에 대 해 소개하며 이 기법을 전력선 통신을 이용하는 전기자동차 충전 시스템에 적용하여 시뮬레 이션을 진행하고 비트 오류율로 성능을 확인하여 딥 러닝 기반의 오류정정부호 기법이 기존 의 기법보다 효율적인지를 판단한다.

목차

요약
 ABSTRACT
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 전기자동차의 충전 시스템
 Ⅲ. 오류정정부호
 Ⅳ. 딥 러닝 알고리즘
  1. 인공신경망
  2. 역전파 알고리즘
 Ⅴ. 딥 러닝 기반의 오류 정정부호
 Ⅵ. 시뮬레이션 결과
 Ⅶ. 결론
 ACKNOWLEDGEMENTS
 REFERENCES

키워드

저자

• 선영규 [ Young Ghyu Sun | 광운대학교 전파공학과 석박사통합과정 ] 주저자
• 황유민 [ Yu Min Hwang | 광운대학교 전파공학과 석박사통합과정 ] 공저자
• 심이삭 [ Issac Sim | 광운대학교 전파공학과 석박사통합과정 ] 공저자
• 김진영 [ Jin Young Kim | 광운대학교 전자융합공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338