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랜덤 워크 점수를 사용한 그래프 뉴럴 네트워크 기반 노드 분류
안성진(Seongjin Ahn),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.9
그래프 뉴럴 네트워크는 그래프에서 노드를 벡터의 형태로 임베딩할 때, 해당 노드와 이웃 관계에 있는 노드들의 정보까지 담아서 학습하는 방법이다. 일반적으로 그래프 뉴럴 네트워크는 모든 연결된 노드들을 동등한 가중치로 생각하여 평균을 내는 방식을 사용함으로 그래프를 분석한다. 허나 이는 그래프의 구조적 연결성을 반영하지 못하였기 때문에 정확성과 신뢰도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문은 랜덤 워크의 점수를 통해 구조적 연결성과 유사성을 얻어내고 이를 그래프 뉴럴 네트워크에서 노드의 가중치로 부여함으로써, 노드 분류의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 또한 이를 노드 분류에서 실험하여 기존의 방법들과 비교한 결과로 우리 방법의 우수함을 보인다. Graph neural networks (GNNs) are deep learning-based embedding techniques that capture the local structures and features of graphs. Traditional GNNs assume that every neighbor node has the same influence as the target node. However, each neighbor has a different influence based on its connectivity in a graph. In light of this limitation, we propose a method to increase the accuracy of GNNs by obtaining the connectivities and similarities between nodes through a random walk with restart. We also show that our method provides better accuracy in node classification tasks than existing methods.
위상 및 주파수 오프셋에 강인한 개선된 변조 분류 알고리즘
안성진(Seongjin Ahn),윤동원(Dongweon Yoon),윤상범(Sangbom Yun),권지연(Jiyeon Kwon) 한국정보기술학회 2018 한국정보기술학회논문지 Vol.16 No.5
In a non-ideal channel environment where the phase offset and the frequency offset exist, it is important to select features that are robust to performance degradation factors. In this paper, we propose a cumulant based automatic modulation classification algorithm which is independent of the phase and the frequency offset. In order to classify linear digital modulation schemes, e.g., BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM, and 64QAM, we use the cumulants of differential decoded signal as features, and by calculating the euclidean norm of the obtained feature vectors, we perform the modulation classification. Through computer simulation, we compare the performance of the proposed algorithm and the existing algorithm in terms of average classification probability, and show the superiority of the proposed algorithm.
K-심볼 차동 연산 전처리를 통한 향상된 디지털 변조 분류
안성진(Seongjin Ahn),심홍석(Hongsuk Shim),윤동원(Dongweon Yoon) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.12
자동 변조 분류는 송신 신호에 대한 사전 정보 없이 수신 신호로부터 변조 방식을 분류하는 기술로 인지 무선, 스펙트럼 감시 및 정찰 등을 위해 상용 및 군용 무선 통신 시스템에서 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 논문에서는 위상 및 주파수 오프셋이 존재하는 채널 환경에서 변조 분류 성능 향상에 사용될 수 있는 추가적인 데이터를 생성하기 위한 K-심볼 차동 연산신호 전처리 방법과 이를 기반으로 한 변조 분류 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다. 변조 분류를 위한 특징값으로는 큐뮬런트를 고려하며, 제안한 신호 전처리 방법을 통해 생성된 추가적인 데이터를 이용하여 변조 분류에 사용되는 큐뮬런트의 수를 확장한다. 디지털 변조 방식으로 주로 사용되고 있는 BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 64-QAM을 후보 변조 방식으로 고려하며, 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 우수한 변조 분류 성능을 보임을 검증한다. Automatic modulation classification(AMC) is a technique of identifying a modulation scheme of the received signal without priori knowledge of the transmitted signal. In commercial and military wireless communication systems, AMC is recognized as an essential element for cognitive radio, spectrum surveillance, and reconnaissance. In this paper, we propose an enhanced modulation classification algorithm with a K-symbol differential preprocessing in the presence of phase and frequency offsets, and analyze its performance. We use cumulant as a feature for modulation classification and extend the number of cumulants used for classification by using additional data generated through the proposed preprocessing. We consider BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, and 64-QAM as candidate modulation schemes, which are mainly used as digital modulation scheme, and verify that the proposed algorithm shows superior performance than the existing one through computer simulations.