본 논문에서는 셀룰러 네트워크상의 간섭정렬을 위한 송수신벡터를 구하는 반복 알고리즘들을 제안한다. 기존의 간섭채널상의 간섭정렬을 위해 고안된 반복 알고리즘을 셀룰러 네트워크에 적용하는 것이 물론 가능하지만, 높은 합용량을 달성하려면 큰 반복횟수가 필요하다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 핵심은 상향링크의 송신벡터 그리고 하향링크의 수신벡터를 갱신할 때 셀내간섭을 고려하지 않는다는 점이다. 모의실험은 간섭정렬을 위해 다중안테나와 단일 반송파가 사용되었을 때, 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 주어진 반복횟수에서 월등히 높은 합용량을 달성함을 보인다. 또한 제안된 알고리즘이 간섭정렬을 위해 단일 안테나와 다중 부반송파가 사용되었을 때도 기존 간섭정렬 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 다중 셀 환경에서 전체 생 용량을 향상시키기 위하여 부분공간 간섭 정렬 (Sub-space Interference Alignment) 기법을 위한 새로운 레퍼런스 벡터 설정 알고리즘을 제안한다. 송신단에서 임의의 동일한 레퍼런스 벡터를 사용하여 전송 벡터를 생성하고, 수신단에서 이와 직교하는 벡터를 사용하여 정렬된 간섭 신호를 제거하는 기존의 부분공간 간섭 정렬 기법의 경우, 사용되는 레퍼런스 벡터 및 채널 상황에 따라 전체 시스템 용량이 달라지는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 레퍼런스 벡터와 채널의 변화에 의해 전체 시스템의 합용량이 변화하는 문제점 및 레퍼런스 벡터 원소들의 크기 분산이 작아질수록 합용량이 향상되는 경향을 보임을 분석한다. 이러한 분석을 바탕으로 새로운 레퍼런스 벡터 설정 방법으로 레퍼런스 벡터 원소들의 크기 분산을 고려하여 설정하는 알고리즘을 제안하며, 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 평균적으로 약 50% 정도 향상된 합용량을 나타냄을 확인한다.
본 논문은 다중 셀 상향링크 시스템의 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬을 적용했을 때 높은 채널 이득과 높은 합용량을 얻기 위해 간섭 신호공간 형성에 사용되는 레퍼런스 벡터 설정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 레퍼런스 벡터의 설정에 따라 채널과의 매칭이 달라지고 이로부터 셀의 합용량이 변화하는 레퍼런스 벡터의 다이버서티를 얻는 것이다. 각 셀의 처리량을 최대화시키기 위해 전송 전에 여러 개의 레퍼런스 벡터를 전송하고 이중에서 최적의 레퍼런스 벡터를 선정함으로써 기존의 간섭정렬방식보다 높은 채널 이득과 높은 합용량을 얻을 수 있다. 전산 모의실험을 통해 제안된 방법을 적용한 경우 임의로 설정된 레퍼런스 벡터를 설정했을 때의 셀 합용량에 비해 약 60% 향상된 값을 얻었다.
문서와 문서간의 유사도들 측정하는 방법 은 크게 지문법 (fingerprint)을 이용한 방법과 서열 정렬(sequence alignment)알고리즘을 이용한 방법이 있다. 두 방법은 각각 속도와 정확도라는 장점을 가지고 있다. 다단계정렬(MLA, Multi-Level alignment))는 이러한 두 방법을 조합하여 탐색 속도와 정확도 사이의 비중을 사용자가 결정할 수 있도록 하기 위한 방법이다.[1] 다단계 정렬은 두 문서를 단위 블록(basis block)로 나누고 블록 간의 벡터를 비교하여 유사도를 측정하게 되는데, 본 연구에서는 초성 추출 및 어간 추출을 통해 단위 블록의 벡터를 빠른 시 간에 생성하고 비교하는 방법과 다단계 탐색을 통해 정확도를 유지하면서 빠르게 유사도를 측정하는 방식에 대해 설명한다. 실험결과 제안 방법을 통해 다단계 정렬 방법을 이용한 대용량 문서 비교의 속도가 2 배 이상 빨라짐을 보인다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 셀 환경에서의 부분공간 간섭 정렬에서 레퍼런스 벡터간의 직교성을 통해 여러 개의 직교 레퍼런스 벡터 조합을 제공함으로써 전체 생의 합 용량이 최대화되도록 레퍼런스 벡터를 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 전체 셀의 채널용량을 최대화시키는 하나의 벡터를 선정하고 나머지 셀에서는 선택된 레퍼런스 벡터와 직교하는 벡터를 생성하여 채널 용량이 가장 큰 벡터를 각 셀의 레퍼런스 벡터로 선정한다. 제안된 방법은 주어진 채널에 적합한 레퍼런스 벡터를 선정 시 선택의 자유도를 높임으로써 기존보다 전체 셀 전송 용량을 증가시킨다. 전산 모의 실험을 통해 기존의 방법에 비해 높은 셀의 합용량 증대 성능을 보였다.
본 논문에서는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 합 용량을 크게 개선할 수 있는 에너지 효율적 기회적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 각 사용자는 요구되는 신호 질을 만족하면서 타 셀 기지국에게 발생하는 간섭량을 최소화하는 측면에서 최적의 송신 벡터 설계 및 전력 제어를 수행한다. 주요 결과로써, 줄어든 간섭 레벨로 인하여 제안하는 기회적 간섭 정렬 기술은 전력 제어가 없는 기존 기회적 간섭 정렬보다 대부분의 신호 대 잡음 비 영역에서 더욱 높은 합 용량을 취득할 수 있음을 보인다. 뿐만 아니라, 제안하는 기회적 간섭 정렬 기술과 함께 수신 단에서 zero-forcing 검파 및 minimum mean square error (MMSE) 검파기를 사용할 경우 둘 사이 성능 비교를 수행하고, MMSE 검파 기반 기회적 간섭 정렬 기술이 우수한 성능을 취득할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 간섭을 정렬시키는 조건을 선형 결합하고 채널과 빔형성 벡터로 행렬화하여 간섭을 제어하고자 한다. 또한 선형 결합 계수를 갱신함으로써 최적의 빔형성 벡터를 찾고자 한다. 이는 기존의 최소 제곱 기반의 간섭 정렬과 비슷한 형태를 가지지만 행렬화하는 과정을 단순화시켜 곱셈 연산을 없앴기 때문에 직관적으로도 충분히 해결할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 모의실험 결과 제안하는 기법이 기존의 최소 제곱 기반의 간섭 정렬 기법보다 4bps/Hz정도의 이득을 가졌으며, 송수신 안테나 수가 증가하여도 이에 따른 행렬의 크기가 기존 기법보다 줄어들기 때문에 곱셈 연산이 증가하지 않아 복잡도가 낮아짐을 확인하였다.
본 논문에서는 주파수 효율적으로 다중 유니캐스트와 멀티캐스트 스트림을 동시에 전송하기 위한 채널정렬 기반 비직교 다중접속 방법을 제안한다. 이 방법에서 멀티캐스트 클러스터 내 수신기들은 자신의 채널을 정렬하는 수신 빔포밍 벡터를 채용하고 기지국은 정렬된 채널 정보를 이용하여 멀티캐스트 클러스터 간 간섭을 제거하는 송신 빔포밍 벡터를 설계한다. 유니캐스트 수신기들은 송신 빔포밍 벡터와 결합된 유효수신채널 정보를 이용하여 유니캐스트 수신기 간 간섭을 제거하는 수신 빔포밍 벡터를 설계한다. 제안한 방법은 간섭을 효과적으로 제거하여 높은 SNR 영역에서 기존의 직교 다중접속 방법보다 높은 총합 데이터 율을 달성한다. 또한 제안한 비직교 다중접속 방법과 기존의 직교 다중접속 방법의 장점을 결합하는 하이브리드 방법을 제안한다. 이 방법은 채널상태에 따라 적응적으로 낮은 SNR 영역에서는 수신신호전력을 향상하는 기존의 직교 다중접속 방법을 적용하고 높은 SNR 영역에서는 효과적으로 간섭을 제거하는 제안한 비직교 다중접속 방법을 적용한다. 이를 통해 제안한 하이브리드 방법은 전체 SNR 영역에서 우수한 총합 데이터율을 달성한다.
본 논문에서는 셀룰러 환경에서 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬 방법을 실제 시스템에 적용할 때 발생하는 채널 분리 오차와 채널 추정 오차에 따른 성능 열화를 개선시키기 위한 수신단 직교화를 통한 간섭 정렬 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 셀 마다 서로 직교하는 참조 벡터를 사용함으로써 채널 분리 오차와 채널 추정 오차에 인해 남아있는 간섭신호를 줄여준다. 전산 모의 실험을 통해 채널 추정 오차가 발생하는 환경에서 제안된 방법을 통해 기존의 방법에 비해 향상된 합용량을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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