최근, 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 거대한 수의 안테나를 탑재하여 여러 사용자들에게 고속의 데이터를 동시에 전송함으로써 네트워크 용량을 획기적으로 개선할 수 있다. 이러한 거대 다중 안테나 시스템에서는 기지국에서의 계산 복잡도와 비용을 낮추기 위하여 전송 안테나 선택 기법이 활용된다. 본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중안테나 네트워크에서 안테나 선택 기법의 에너지 효율성을 분석하고, 에너지 효율성을 최대화할 수 있는 안테나 선택 개수를 분석한다.
본 논문에서는 공간 다중화 방식과 다중안테나 다이버시티 기법에 대한 안테나 선택 및 스위칭 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은, 공간적 상관도가 존재하는 채널에서, 안테나 선택을 통해 공간적 상관도를 극복하고 다이버시티와 공간다중화의 스위칭을 통해서 시스템의 오차확률을 개선시킨다. 즉, 제안된 시스템은, 4×2 안테나 환경에서 2개의 전송 안테나를 선택하고, STTD와 BLAST를 순시 채널 정보에 따라 비교하여, 안테나를 선택하고 두 기법을 스위칭 하는 시스템을 제안한다. 모의 실험을 통해, 제안한 안테나 선택 및 스위칭 기법이 2×2 시스템에서 안테나 스위칭 기법보다 낮은 상관도에서 약 2.3㏈, 높은 상관도에서 약 3㏈의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있다.
차세대 무선 통신 시스템에서는 큰 채널 용량 이득을 얻기 위해 다중 송수신 안테나(Multiple Input Multiple Output : MIMO) 시스템을 갖는 공간 다중화(spatial multiplexing) 기술이 사용될 것이다. 다중 송수신 안테나 시스템은 비용과 복잡성을 줄이기 위해 송신 안테나 혹은 수신안테나 중에서 이용 가능한 부집합(subset)의 안테나만을 선택하는 것이 요구될 것이다. 본 논문에서는 다중경로를 가지는 다중 송수신 안테나 시스템에 적합한 안테나 선택 기법을 제안한다. 그리고 제안된 안테나 선택 기법을 사용한 다중 송수신 안테나 시스템의 채널 용량과 사고 확률(outage probability)을 구한다.
기존의 협력통신 관련 연구는 주로 단일 송 수신기와 다중 중계기가 존재하는 시스템 상에서 최적의 중계기를 선택하여 협력전송을 하거나 다중 중계기 모두를 이용한 협력통신이 이루어지고 반대로 단일 수신기, 중계기와 다중 송신기가 존재하는 시스템에서 최적의 사용자를 선택하는 것에 관한 것이 대부분 이었다. 하지만 실질적으로 보았을 때는 시스템 전체적인 관점에서 보았을 때 각각의 사용자에 대하여 최선의 중계기를 선택할 경우 오히려 전체적인 시스템 성능은 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 다중사용자 협력시스템에서 각각의 사용자들이 자신들의 중계기 역할을 할 사용자를 선택하는 기법에 대하여 알아본다. 각 사용자에 대하여 자신이 중계기 역할을 할 경우 복호및재전송 기법을 이용하여 중계역할을 하고 그렇지 않을 경우 자신의 신호를 재전송한다. 제안된 시스템에서의 각 사용자에 대한 불능확률을 구하고 그것을 기반으로 사용자를 선택하게 된다. 모의실험을 통해 제안된 시스템에서의 사용자 선택 기법들의 성능을 알아보았고 이를 평균 불능확률로 나타내었다. 모의실험 결과 제안된 시스템에서 랜덤선택은 협력통신을 하지 않은 경우보다 안 좋은 성능을 보였고 나머지 기법들의 경우 협력통신을 하지 않은 경우보다 월등히 좋은 성능을 보였다.
차세대 무선 통신 시스템에서는 높은 주파수 효율을 얻기 위해 다중 송수신 안테나(Multiple Input Multiple Output (MIMO) 시스템을 갖는 공간 다중화(spatial multiplexing) 기술이 사용될 것이다. 다중 송수신 안테나 시스템은 비용과 복잡성을 줄이기 위해 송신 안테나 혹은 수신 안테나 중에서 이용 가능한 부 집합(sub-set)의 안테나만을 선택하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 다중경로를 가지는 다중 송수신 안테나 시스템에 적합한 송신 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 송신 안테나 선택 기법을 사용한 MIMO 시스템은 안테나 선택 기법을 사용하지 않은 시스템과 기존 제안된 송신 안테나 선택 기법을 사용한 시스템보다 더 나은 비트 오류율(BER) 성능을 얻을 수 있다.
실시간 멀티미디어 서비스에서 Quality of Service(QoS) 보장의 필요성이 증가하고 있다. 멀티미디어 서비스 제공 형태의 대다수가 될 멀티캐스트 경로설정에서도 QoS 보장은 확장성 신뢰성과 함께 매우 중요한 문제이다. QoS 기반 코어 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즈믄 멀티캐스트 경로설정에서 코어 선택시에 다중 QoS 제약조건을 고려한다. QoS 제약조건은 최소보장 대역폭, 종단 지연, 종단 지연변이 등으로 정의한다. 모의 실험결과는 제안한 QCSA와 Maximum Centered Tree(MCT) Average Centered Tree (ACT) Initial Delay-Constrained Shared Tree(Dcinitial) Random Tree(Random)등의 기존 코어 선택 알고리즘의 성능을 각 항목별로 비교한다 멀티캐스트 그룹 멤버수와 QoS 제약조건을 인자로 한 모의 실험 결과는 제안한 QoS 기반 코어 선택 알고리즘이 기존 코어 선택 알고리즘에 비해서 다중 QoS 제약조건 보장 코어 선택 성공률에서 성능 개선 효과를 가짐을 보여준다. 제안 알고리즘이 본 논문에서 설정한 모의 실험 환경에서는 QoS 기반 코어 선택의 정도를 나타내는 성공률에서 약 10% 정도 기존 알고리즘보다 우수함을 보인다. 이 결과는 제안 알고리즘이 코어 선택 과정의 초기부터 멀티캐스트 그룹내의 모든 멤버에 대한 다중 QoS 제약조건을 고려하는 점이 QoS 기반 코어 선택에서 개선 효과를 나타냄을 보여준다.
최근 활발히 연구가 진행 중인 유전발현 데이타를 이용한 다중클래스 암 분류는 DNA 마이크로어레이로부터 획득된 대규모의 유전자 정보를 분석하여 암의 종류를 판단한다. 수집된 유전발현 데이타에는 대상 암과 관련이 없는 유전자도 포함되어 있기 때문에 높은 성능의 분류 결과를 얻기 위해서 유용한 유전자를 선택하는 것이 필요하다. 기존의 순위기반 유전자 선택은 이진클래스를 대상으로 고안되었고 이상표식 유전자(Ideal marker gene)를 이용하기 때문에 다중클래스 암 분류에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이상표식 유전자를 사용하지 않고 유전발현 수준의 분포를 직접 분석하는 순위기반 다중클래스 유전자 선택 기법을 제안한다. 유전발현 수준을 이산화하고 학습 데이타로부터 빈도를 계산하여 클래스 간 분별력을 측정한 후, 선택된 유전자를 이용하여 나이브 베이즈 분류기를 사용해 다중 암 분류를 수행한다. 제안하는 방법을 다수의 다중클래스 암 분류 데이타에 적용하여 기존 유전자 선택 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
최근 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽를 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중의 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 복잡한 하드웨어 구성이 필요할 뿐만 아니라 최적의 사용자 조합을 선택하기 위하여 많은 계산량을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 복잡도와 사용자 선택 알고리즘의 계산량을 동시에 획기적으로 감소시킬 수 있는 안테나와 사용자 선택 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식은 $O((N-S_a+1){\times}min(S_a,K))$의 계산 복잡도를 가지며, 이는 Brute-Force 탐색 기반의 최적 방식의 계산 복잡도 $$O\left({_N}C_S_a\sum_{i=1}^{min(S_a,K)}_KC_i\right)$$보다 획기적으로 감소된 것이다. 여기서 N은 모든 전송안테나의 수, $S_a$은 선택된 안테나 수, K는 사용자의 수를 나타낸다.
본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.
강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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