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본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있 다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크 를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시 스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프 를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서 를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가 지는지를 확인한다.

In this paper, we propose a system model which effectively mitigates impulsive noise that degrades the performance of power line communication. Recently, deep learning have shown effective performance improvement in various fields. In order to mitigate effective impulsive noise, we applied a convolution neural network which is one of deep learning algorithm to conventional system. Also, we used a successive interference cancellation scheme to mitigate impulsive noise generated from multi-users. We simulate the proposed model which can be applied to the power line communication in the Section V. The performance of the proposed system model is verified through bit error probability versus SNR graph. In addition, we compare ZF and MMSE successive interference cancellation scheme, successive interference cancellation with optimal ordering, and successive interference cancellation without optimal ordering. Then we confirm which schemes have better performance.

최근들어 자동차의 흐름이 점점 바뀌고 있다. 기존의 내연기관을 사용하는 자동차 대신, 온실가스를 발생시키지 않는 친 환경적인전기차를 주로 활용 하는 것이다. 전기차를 이용 하는데 있어서, 막대한 전력 소모가 예상되는 만큼, 효율적인 전력 관리 및 지능적전력소비는 꼭 필요하다. 스마트 그리드의 한 부분인 수요반응은 이러한 효율적인 전력 소모의 한 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는전기차에서의 수요반응 기술응용과 쓰이는 통신 방식, 그리고 그중 이러한 수요반응 기술의 가장 기본적인 인프라인 스마트 미터기기반의 통신 인프라 구축에 바탕이 되는 통신 방식인 PLC의 활용 방법과 이에 대한 모의실험에 대해 소개한다.

In recent years, type of the car is changing. Instead of cars that use internal combustion engines, we will use mainly eco-friendly electric vehicles. However, the utilization of electric vehicles brings enormous increase of power consumption. Thus, efficient power management and intelligent power consumption is required. Demand response can be effective measures of power consumption. In this paper, we present demand response technology applications, communication method, PLC application and simulation result.

While going through economic development for several decades, Korea has become an industrialized country, and the development of industrial technology accelerated the advent of the information opportunity era. The recent information oriented society has brought forth the development of new information communication technology that enables anybody to obtain information easily and simply, and recently power line communication technology is being developed that allows the use of the existing power line networks as they are. Each advanced country that faced up to a riffle effect of power line communication technology that enables us to obtain information easily anywhere at anytime is engaged in fierce competition to be a leader in this technology and to preoccupy the standardization of power line communication technology. At this point, this study is to help Korea take the lead in information communication technology by proposing a direction for the standardization that Korean power line communication technology needs to head for by identifying the trend of the worldwide of power line communication technology.

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.

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.

사용자의 각 개인별 관심 및 환경에 따라 적절한 정보를 다양한 입출력 방식으로 제공하고, 가정내의 모 든 장소에서 네트워크 접속이 가능한 사용자 중심의 지능형 홈 네트워크 환경의 새로운 요구가 대두 되고 있다. 또한 집안의 온도, 가스, 화재, 도어, 적외선 센서들로부터 수집된 정보를 요약, 분석, 처리 가공하여 문자 및 그래픽 등으로 보고 받는 사용자 중심의 서비스 제공이 요구 된다. 이에 본 논문은 전력선 통신 (Power Line Communication, PLC)을 이용한 홈 네트워크 시스템을 구축하여 가정내의 온도, 화재, 침입방지 등의 보안 문제뿐만 아니라 정보가 전기기들이 네트워크로 상호 연결되어 기기, 시간, 장소에 구애 받지 않는 다양한 서비스의 제공이 가능하며, 중앙의 홈 서버를 통해 집안 전체의 관리가 가능한 안전하고 스마트한 자동화 서비스를 제공하는 환경을 구축한다

전력선통신 시스템에서는 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하기 때문에 일반적 통신선로를 활용한 통신 방식에 비해 잡음이 많고, 이것으로 인한 성능 저하가 문제가 되고 있다. 이러한 잡음으로 인한 성능 저하를 완화시키기 위해, 본 논문에서는 전력선통신 시스템에서의 임펄스 잡음 환경에서 신호를 검출하는 인공지능 알고리즘을 제안한다. 다항식 회귀법을 이용하여 임펄스 잡음 신호의 원신호를 예측하고, 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 인공지능 알고리즘을 적용한 전력선통신 시스템에서 임펄스 잡음 환경내 신호 검출 성능 향상을 입증한다.

It is known that power line communication systems have more noise than general wired communication systems due to the high voltage that flows in power line cables, and the noise causes a serious performance degradation. In order to mitigate performance degradation due to such noise, this paper proposes an artificial intelligence algorithm based on polynomial regression, which detects signals in the impulse noise environment in the power line communication system. The polynomial regression method is used to predict the original transmitted signal from the impulse noise signal. Simulation results show that the signal detection performance in the impulse noise environment of the power line communication is improved through the artificial intelligence algorithm proposed in this paper.

본 논문에서는 전력선통신 시스템에서 인공지능 기반 스펙트럼 할당 기법을 제안한다. 송신 신호의 주파수 대역은 스펙트럼 할당기법을 통해서 조정이 가능하고, 이를 통해 간섭을 피할 수 있다. 이에 따라 전력선 통신 시스템의 성능과 스펙트럼 효율이 향상된다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 스펙트럼 할당 기법을 통해 스펙트럼 효율 향상과 통신 시스템의 성능이 향상된다는 것을 증명하였다.

In this paper, we propose an artificial intelligence based spectrum allocation scheme for power line communication system. The frequency band of the transmitted signal can be adjusted through the spectrum allocation technique, thereby avoiding interference. This improves the performance of the transmission signal and the spectral efficiency. Through the simulation results, we show that the proposed spectrum allocation technique improves the spectral efficiency and improve the communication performance.

In a mobile-rack which is applied to shelving or storage units fitted with wheeled traction, 2 step gear ratio and document management system by using RFID based on power line communication are proposed. Each part of the mobile-rack is modeled and then analyzed by finite-element method. Considering the maximum stress and the weight, wheel housing is redesigned. 15.56㎒ RFID module and management program are developed and tested.

본 논문에서는 태양광 전력 시스템을 이용해서 홈 네트워크 시스템을 구성하는 방안으로 정전시 제한된 전력을 효율적으로 사용하는 방법을 연구하였다. 그리고 기존의 홈 네트워크 시스템의 단말기가 하나의 고유 기능만을 갖기 때문에 생산 단가가 높고 다른 기능으로의 변환이 어려운 문제점이 있으므로, 단말기가 하나의 기능을 갖는 것이 아니라 다른 기능으로의 변환이 쉽고 생산 단가를 낮출 수 있도록 모듈화하고 PLC를 사용하여 설비 단가도 낮출 수 있는 홈 네트워크 시스템을 제안하였다. 실험적으로 시제품 형태의 조명 제어 단말기를 구현하였으며, 이를 통해 모듈화된조명제어 시스템의 성능을 시험하였으며, 상품가능성을 입증하였다.

In this paper, we propose a method for the efficient power use in power outage. The cost is high and conversion into the other function is difficult since the terminal used in conventional home network system has a dedicated function. This method is based on home network system employed with photovoltaic system. Throughout the modularization of the terminal, the variable function and cost reduction can be achieved. Additionally the unit cost can be reduced by using the power line communication. The prototype of light-control terminal has been implemented. The experimental results with the terminal show the performance of light-control system and the possibility of the commercialization can be achieved.

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.

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.

본 논문에서는 멀티코드를 사용하는 직접 시퀀스-코드 분할 다중 접속 (DS/CDMA: direct sequence/code division multiple access) 전력선 통신 시스템에서 사용자 검출을 위해 방사형 기저 함수를 응용하는 모델을 제안하였다. 방사형 기저 함수 기반의 사용자검출기의 성능은 기존의 부 최적화된 다중 사용자 검출기의 성능과 비트 에러율 면에서 비교 분석되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를통해 제안한 모델인 역 상관기 기반 검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였고, 다양한 환경에서 near-optimum 성능을보이는 것을 확인하였다. 본 논문에서 이러한 결과들은 다중코드 DS/CDMA 전력선 통신 시스템에서 다중 사용자 검출기 디자인에적용 될 수 있다.

In this paper, multiuser detector (MUD) based on radial basis function (RBF) is proposed and simulated for a multicode direct sequence/code division multiple access (DS/CDMA) system in a multipath fading channel. The performance of RBF-based MUD is compared with that of many suboptimal multiuser detectors in terms of bit error probability. From the simulation results, it is confirmed that the RBF-based MUD outperforms decorrelating detector, and achieves near-optimum performance under various environments. The results in this paper can be applied to design of MUD for a multicode DS/CDMA system.