Polar code의 채널용량 달성 특성은 polar code를 각광 받는 오류 정정 부호로 만들었다. 하지만 충분한 오류 정정 성능은 부호의 길이가 길어졌을 때 달성되는 점근적 속성을 보인다. 따라서 입력 데이터가 길어지는 경우에 대한 초대규모 집적회로 구현을 실현하기 위하여 효율적인 구조가 필요하게 되었다. 기존의 polar code 부호기 구조 중 가장 기본적인 완전 병렬 구조는 직관적이고 구현이 쉽지만 긴 polar code에 높은 하드웨어 복잡성을 보이므로 부적합하다. 그리고 이를 보완하여 제안된 부분 병렬 구조는 하드웨어 면적 측면에서 큰 성과를 얻었으나 그 방식이 일반화되어 있지 않아 설계자에 따라 구조에 변동이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 비트 차원의 치환을 위해 제안된 회로 설계법을 polar code에 적용하는 하드웨어 설계법을 제안한다. 제안하는 방법을 polar code의 부호기에 적용함으로써 완전 병렬 부호기만큼 직관적인 구조를 가짐과 동시에 일반화된 polar code 부분 병렬 부호기를 설계할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 지상파 DMB 방식과 역 호환성을 유지하는 동시에 고전송효율, 고품질 서비스를 제공하기 위한 계층 변조 기법을 소개한다. 계층 변조를 통해 기존의 데이터 스트림에 부가적인 데이터 스트림을 삽입함에 따라 개선된 지상파 DMB 시스템은 보다 더 많은 유효 전송률을 확보하고 고품질 비디오 서비스를 제공할 수 있으며, 동시에 보다 많은 방송 서비스 채널을 제공할 수 있다. 그러나 기본 서비스의 품질을 유지하면서 부가적인 서비스의 품질을 보장하기 위해서 강력한 오류정정 방식이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 오류정정 방식에 따른 계층변조가 적용된 개선된 지상파 DMB 시스템의 오류 성능을 조사하고 분석한다.
통신, 컴퓨터를 포함한 많은 분야에서는 디지털 데이터를 신뢰성 있게 전달하기 위하여 채널 부호화를 사용하게 된다. 채널 부호화 된 신호가 전송 되었을 때 수신 측에서 채널 부호화 기법과 생성 파라미터를 알지 못한다면 복호는 어렵게 된다. 본 논문에서는 채널 부호화 기법 중 하나인 길쌈 부호(convolutional code)와 천공 패턴이 적용된 천공 길쌈 부호의 생성 파라미터 분석 방법을 제시한다. 또한 AWGN 채널 환경에서 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 선형 블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호 알고리듬을 제안하였다. 종래 의 연판정 복호기는 그 연판정 값을 추정하기 위하여 경판정 복호를 여러 번 수행해야 한다. 그러나 종래의 방법으로는 후보 부호어들이 구해지지 않을 수도 있으며, 그렇게 되면 연판정 값을 얻기가 매우 어려워진다. 본 논문에서는 후보 부호어들을 탐색하는 효율적인 알고리듬을 도입하여 이 문제를 해결하였다. 이 방법을 사용하면 후보 부호어가 찾아지지 않을 가능성을 대폭 감소시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리듬의 성능을 확인할 수 있었다. 페이딩 채널에서 2진 (63, 36) BCH 부호에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 내 부호의 복호화 방식에 따른 쇄상부호 시스템의 성능 변화를 분석한다. 내 부호의 복화화 방식으로는 오류 검출 방식과 오류 검출 및 정정 방식의 두 가지를 고려한다. 주파수 도약 대역확산 다중접속 통신시스템에 쇄상부호가 적용되었을 때 두 복호화 방식에 따른 성능을 비교하는데, 외 부호의 블록 길이가 유한한 경우와 무한한 경우에 그 성능을 분석하고 비교한다. 분석된 결과를 바탕으로 무한의 블록 길이의 경우에는 두 방식의 성능이 다중 접속자 수에 따라서 trade-off가 있음을 알 수 있고, 유한한 블록 길이의 경우에는 오류 검출 및 정정 방식의 성능이 더 우수함을 관찰하였다.
본 논문에서는 유한 버터용량을 간는 SR(Selectice-Respeat) ARQ(Automatic-Repeat-Request)방식과 1개의 에러는 정정하고 2개의 에러를 검출하는(63, 56) 순환해밍 코드를 결합한 hybrid ARQ방식에 대하여 연구하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 1개의 에러를 정정함으로써 전송효율이 증가됨을 알 수 있었으며, 2개의 에러를 검출하여 재전송에 의해서 뒤바뀐 코드워드의 순서를 바로잡아 수신자(user)에게 전달함을 보여주었다. 성능분석에서는 FEC(Forward-Error-Correction)방식이나 이상적인 SR ARQ방식보다 본 시스템의 전송효율과 신뢰도가 우수하며 특히, 채널에러율이 $10^{-2}$~$10^{-3}$정도로 높은 경우 더욱 효율적임을 보여주었다.
NAND Multi-level cell Flash memory는 한 셀에 여러 bit의 정보를 저장하는 방법으로, 용량 집적도를 더욱 높일수 있는 기술로 각광 받고 있다. 하지만 한 셀당 레벨 수를 올릴 경우, 셀간 간섭 등 여러 물리적 이유들로 인해 오류가 발생하며, 이 주된 오류 방향은 unidirectional 함이 알려져 있다. 기존에는 오류 정정 부호(ECC)등을 이용하여 이를 해결하려 했지만, 우리는 셀간 간섭으로 인한 오류에 포커스를 맞추어, 이 영향을 예측하고 줄여서 오류를 보정하는 새로운 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 기존 오류정정부호 기법들과 별도의 단계로 동시에 적용할 수 있기에 에러 정정능력 향상에 효과적이다. 제안된 알고리즘들을 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하고 효율적인 알고리즘이 무엇인지 알아본다.
제4세대 무선 통신은 송신기와 수신기양단에 다중 안테나와 순시 채널의 상태 정보를 이용함으로써 LDPC와 OFDM 무선 전송에 있어서 MQAM(M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하는 적응 공간 부반송파 부호화 변조 방식에 기반으로 하고 있다. 적응 부호화 변조는 시변 협대역 무선 채널에 대해서 대역 효율이 좋은 전송방식으로 인식되어 가고 있다. 전력이 제한된 AWGN 채널에 대해서, LDPC 부호들은 오류 제어 부호의 한 부류이며 이는 어떤 조건하에서는 터보부호보다 오류 정정 능력이 더 좋은 것으로 알려져 왔다. 본 논문에서는 MIMO 시스템에 적용된 LDPC 부호를 갖는 OFDM 방식과 적응 변조방식에 대해서 서술한다. 채널의 순시 정보를 알고 있다고 가정함으로써 각 부반송파에 대해서 비트와 전력 할당을 얻기 위한 최적화 알고리즘이 사용되였다. 시뮬레이션 결과는 제안한 시스템이 가능성을 가짐을 보여준다.
최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.
수중에서의 통신은 해수면과 해저면 등에 의한 신호의 반사가 생겨 다중경로 전달현상이 발생한다. 이러한 다중경로 전달의 영향으로 신호는 왜곡되고 원활한 수신을 방해하게 된다. 본 논문에서는 이러한 다중경로 환경에서 효율적인 패킷 설계를 위하여 채널 부호화 기법으로는 부호화 후의 크기 N = 1944 비트, 전송하고자 하는 데이터의 크기 K = 972 비트를 가지는 부호화율 1/2 인 LDPC(Low Density Parity Check codes) 부호를 이용하였으며, 다중경로로 인한 위상 오차 추정은 decision directed 방식을 이용하여 위상 추정을 하였다. 실제 동해 바다에서 송수신 거리가 200m, 500m 그리고 데이터 속도를 1Kbps, 4Kbps로 설정하여 각 거리 및 데이터 속도에 따른 QEF(Quasi Error Free)가 되는 지점에서의 최적의 패킷 구성을 위한 데이터 길이를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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