[논문]전력선통신 시스템을 위한 인공지능 기반 효율적 신호 검출

김도균; 황유민; 심이삭; 김진영

전력선통신 시스템을 위한 인공지능 기반 효율적 신호 검출
Efficient Signal Detection Based on Artificial Intelligence for Power Line Communication Systems 원문보기

한국위성정보통신학회논문지 = Journal of satellite, information and communications, v.12 no.2, 2017년, pp.42 - 45

김도균 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) , 황유민 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) , 심이삭 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) , 김진영 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

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.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이렇게 인공지능 기술은 다양한 분야에서 성능 향상을 가져오고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 전력선통신 분야에 적용시켜, 임펄스 잡음환경 내에서 신호 검출 성능을 향상시킨다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.

제안 방법

본 연구에서는 인공지능을 기반으로 한 전력선통신 시스템에서 임펄스 잡음 환경 내 신호 검출을 한다. 잡음이 포함된 신호를 다항식 회귀법을 이용하여 원신호를 예측한다.

이론/모형

본 연구에서는 임펄스 잡음 신호에서 원신호를 예측하기 위해 다항식 회귀법을 사용한다. 다항식 회귀법은 원래 데이터분석을 위해 개발된 통계 기법이다.

성능/효과

본 논문에서는 인공지능 기법을 이용한 전력선통신에서 임펄스 잡음 환경 내 신호 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 다항식 회귀법을 이용하여 임펄스 잡음이 있는 신호의 원신호를 예측하는 것이 전력선통신 시스템 성능을 향상시킨다는 것을 시뮬레이션을 통해 증명하였다. 제안한 시스템 모델을 이용하면 기존 방식보다 BER이 향상되었다는 것과, 예측된 원신호의 MSE가 작아졌다는 것을 알 수 있다.

후속연구

제안한 시스템 모델을 이용하면 기존 방식보다 BER이 향상되었다는 것과, 예측된 원신호의 MSE가 작아졌다는 것을 알 수 있다. 본 알고리즘은 전력선통신 뿐만 아니라 다른 통신 분야에 적용되었을 때도 성능 향상을 기대할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다항식 회귀법은 무엇을 위해 개발된 통계기법인가?	본 연구에서는 임펄스 잡음 신호에서 원신호를 예측하기 위해 다항식 회귀법을 사용한다. 다항식 회귀법은 원래 데이터분석을 위해 개발된 통계 기법이다. 독립 변수가 하나인 경우, 다항식 회귀법은 시간을 나타내는 독립 변수 x와 해당되는 종속 변수 y(x)의 조건부 평균 간의 비선형 관계를 모델링한다.
	전력선통신 시스템의 문제점은 무엇인가?	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.
	의료 분야에서는 인공지능이 환자에게 맞춤형 치료방법을 제공하는 대표적인 예는 무엇인가?	의료 분야에서는 인공지능이 방대한 양의 정보를 학습해 환자에게 맞춤형 치료방법을 제공한다. 대표적인 예로는 IBM의 인지컴퓨터 시스템 ‘왓슨(Watson)’이 있다. 금융·서비스 산업 역시 인공지능 기술을 활용 중이다.

참고문헌 (2)

X. Cui and A. Alwan, "Noise robust speech recognition using feature compensation based on polynomial regression of utterance SNR," IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, Vol. 13, no. 6, pp. 1161-1172, Oct. 2005.

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A. Amanatiadis, L. Bampis and A. Gasteratos, "Accelerating single-image super-resolution polynomial regression in mobile devices," IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 61, no. 1, pp. 63-71, Feb. 2015.

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