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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.9
- 수록면
- 74 - 79 (6page)
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본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 중 하나인 다층 퍼셉트론을 기반으로 전력선통신 시스템에서의 수신 신호를 이용하여 송신단에서전송한 원신호를 예측하는 시스템 모델을 제안한다. 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하는 전력선통신 시스템은 일반적인 통신설로를 활용하는 통신 방식에 비해 잡음이 많다. 이 때문에 전력선통신 시스템의 성능이 저하가 되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기위해 본 논문에서 제안하는 통신 시스템 모델을 이용하면 원신호 예측을 통해 잡음의 영향이 최소화되어 전력선통신 시스템의 성능저하를 완화시킨다. 본 논문에서는 제안한 통신 시스템 모델을 백색 잡음 환경에 적용하여 시뮬레이션을 해봄으로써 원신호가 예측되는지를 입증한다.
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Kapil Nahar / 2012 / Artificial neural network / An international journal of advanced computer technology(IJACT) 1(2):25~27
Ehsan Amirian / 2017 / Cognitive data-driven proxy modeling for performance forecasting of water-flooding process / Global Journal of Technology &Optimization 8(2):1~8
medium website
Parveen Sehgal / 2012 / Minimization of error in training a neural network using gradient descent method / International Journal of Technical Research(IJTR) 1(1):10~12
Sibi / 2013 / Analysis of different a activation function using back propagation neural networks / Journal of Theoretical and Applied Information Technology(JATIT) 47(3):1264~1268
Ehsan Amirian / 2017 / Cognitive data-driven proxy modeling for performance forecasting of water-flooding process / Global Journal of Technology &Optimization 8(2):1~8
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Parveen Sehgal / 2012 / Minimization of error in training a neural network using gradient descent method / International Journal of Technical Research(IJTR) 1(1):10~12
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