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ICT 응용 분야 별 디지털 트윈 기술/서비스 수요 및 우리나라 디지털 트윈 기술경쟁력 선도방안 연구
백명선,김기덕 한국통신학회 2024 정보와 통신 Vol.41 No.4
디지털 트윈은 최신의 인공지능/빅데이터 및 ICT기술이 집적된 융복합 기술이다. 또한 전 산업, 사회, 서비스의 패러다임 변화를 이끌 혁신적인 기술로 디지털 전환 대응의 핵심으로 부각되고 있다. 2030년 까지 연평균 38.87%의 세계시장 성장 추세로 1,597억 7,000만달러 규모의 시장이 형성될 것으로 기대됨에 따라 미래성장 잠재력이 매우 큰 분야지만, 우리나라 기술 수준은 최고기술국(미국) 대비 17.7%(1.4년)의 격차가 있어 기술선도와 시장확산을 위한 경쟁력 확보가 시급한 상황이다. 이에 본 논문에서는 국내외 기술 동향 및 미래 전망을 분석하고, 다양한 산업 도메인 별 기술수요에 따른 디지털 트윈 핵심 기술 확보 전략과 세부과제 도출을 통해 우리나라가 디지털 트윈기술을 선도하기 위한 전략적 추진 방향을 제시하고자 한다.
백명선,이용훈,허남호,김경석,이용태 한국전자통신연구원 2014 ETRI Journal Vol.36 No.2
This paper describes a simple delay diversity techniquefor terrestrial digital multimedia broadcasting (T-DMB)and digital audio broadcasting in a single-frequencynetwork (SFN). For the diversity technique, a delaydiversity scheme is adopted. In the delay diversity scheme,a non-delayed signal is transmitted in the first antenna,and delayed versions of the signal are transmitted in eachadditional antenna. For an SFN environment withmultiple transmitters, delay diversity can be executed bycontrolling the emission times of the transmitters. ThisSFN delay diversity scheme does not require anyhardware changes in either the transmitter or receiver,and perfect backward compatibility can be acquired. Toevaluate the performance improvement, laboratory testsare executed with various types of commercial T-DMBreceivers as well as a measurement receiver. Theimprovement in the bit error rate performance isevaluated using a measurement receiver, and animprovement of the threshold of visibility value isevaluated for commercial receivers. Test results show thatthe T-DMB system can obtain diversity gain using thedescribed technique.
효과적인 초동 수사를 위한 지도/준지도 학습 기반의 범죄 사건 정보 예측 및 용의자 후보군 특정 기술 연구
백명선(Myung-Sun Baek),박원주(Wonjoo Park),지종호(Jong Ho Jhee),신현정(Hyunjung Shin),장광호(Kwangho Jang),이용태(Yong-Tae Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
범죄사건 접수 초기에 신속하고 효과적으로 해당 범죄에 대응하기 위해서는 발생한 범죄 유형 및 용의자 후보군 대한 정보를 현장 파견 요원 및 수사관들에게 제공하는 것이 매우 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 지도학습 기반의 인공지능 기술을 활용하여 접수된 범죄의 유형을 예측하는 기술을 설계한다. 설계된 기술은 범죄사건 접수 데이터인 텍스트 기반의 범죄사건 개요 정보를 활용하여 해당 범죄가 21 종의 중분류 기반 범죄유형 중 어느 유형에 해당하는지 예측하여 정보를 제공한다. 또한 준지도학습 기반의 범죄사건에 대한 유력한 용의자 후보군 특정 기술을 설계한다. 용의자 후보군 특정을 위해, 기존에 누적된 여러 종류의 치안데이터가 활용된다. 상기 이종의 데이터를 활용하여 사건과 인물 사이의 관계를 기반으로 하는 다계층 네트워크를 생성한 후, 신규 사건의 용의자/사건관련자 등을 준지도학습기반의 기계학습기법으로 예측한다. 이를 통하여 설계된 기술은 사건의 위험수준을 초기에 인지하여 신속한 초동대응방법을 도출하고, 유력한 용의자 후보군을 특정하는 것에 주요한 참고 자료로 활용될 수 있다.
RNN/CNN 을 활용한 FTN 기반의 긴급신호 간섭제거 및 복조 기술 설계 및 성능 분석
백명선(Myung-Sun Baek),이용태(Yong-Tae Lee),변성원(Byon SungWon) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
FTN 전송기법은 주파수 대역폭에 의해 주어지는 펄스 성형 형태는 그대로 유지하면서 Nyquist 전송 주기보다 더 빠르게 신호를 전송하여 동일 대역폭에서 Nyquist 전송 방식 보다 더 높은 전송 효율을 가지는 전송방식이다. 따라서 FTN 전송방식은 송신 펄스 중첩에 의한 심볼간 간섭이 필연적으로 발생한다. 이러한 FTN 방식을 활용하여 긴급신호를 전송하는 경우 주파수 효율은 향상시킬 수 있지만, 심볼간 중첩에 의한 간섭의 정확한 제거가 매우 중요하다. 본 논문에서는 상기 FTN 시그널링을 활용하여 전송되는 긴급신호를 수신하여 딥러닝 기반의 RNN 과 CNN 방식으로 간섭을 제거하고 복조하는 기술을 제안한다. 제안된 기술은 낮는 SNR 에서는 복잡도가 매우 높은 기존의 BCJR 간섭제거 기법보다 우수한 성능을 제공하는 것이 가능하다.