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다중 사용자 하향링크 빔포밍을 위한 장기적 채널정보 보조 특징 학습
김준범(Junbeom Kim),이훈(Hoon Lee),박석환(Seok-Hwan Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
다중 사용자 하향링크 시스템에서 빔포밍 최적해를 찾기 위해서는 기지국에서 순시 채널 정보를 완벽하게 알아야 하며, 부최적해를 얻기 위해 weighted minimum mean squared error (WMMSE) 알고리즘이 제안된 바 있다. 그러나 순시채널을 구성하는 소규모 페이딩은 매우 빠르게 변화하기 때문에, 기존 알고리즘을 실시간 통신시스템에 적용 및 구현이 어렵다. 본 논문에서는 장기간 채널정보 (예: 경로감쇄)를 deep neural network (DNN) 입력 정보로 활용하여, 빔포밍 전략을 구성하는 주요 특징 변수를 학습하고, 간단한 빔 회복과정을 통해서 빠르게 변화하는 소규모 페이딩에 견고한 deep learning (DL) 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해서, 저복잡도를 갖는 제안기법의 우수성을 검증한다.
김준범(Junbeom Kim),서성부(Seongbu Seo),고재원(Jaewon Ko),김우곤(Woogon Kim),서예준(Yejune Seo),강승택(Sungtek Kahng) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문에서는 패치안테나에서의 매칭이 되는 급전부 위치를 찾는 알고리즘을 제안하였다. 3.5Ghz에서 공진하는 패치안테나를 설계하여 시뮬레이션을 진행하였으며 직사각형과 삼각형의 패치를 여러개의 1 X 1 mm의 정사각형 사이즈로 나누어 각각 25X 17, 18 X 17 개의 cell안에서 매칭이 되는 coaxial cable의 위치를 알고리즘을 통해 알아내었다. 설계와 시뮬레이션은 상용전자기 시뮬레이션 (CST-MWS)와 Matlab을 통해 확인하였다.
Junbeom Kim(김준범),KyoJoong Oh(오교중),Keun-Whee Oh(오근휘),Ho-Jin Choi(최호진) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
This research deals with an issue of preventive medicine in bioinformatics. We can diagnose liver conditions reasonably well to prevent Liver Cirrhosis by classifying liver disorder patients into fatty liver and high risk groups. The classification proceeds in two steps. Classification rules are first built by clustering five attributes (MCV, ALP, ALT, ASP, and GGT) of blood test dataset provided by the UCI Repository. The clusters can be formed by the K-mean method that analyzes multi dimensional attributes. We analyze the properties of each cluster divided into fatty liver, high risk and normal classes. The classification rules are generated by the analysis. In this paper, we suggest a method to diagnosis and predict liver condition to alcoholic patient according to risk levels using the classification rule from the new results of blood test. The K-mean classifier has been found to be more accurate for the result of blood test and provides the risk of fatty liver to normal liver conditions.