학습이론에 기반한 지능 전송 기기 구현에 관한 연구: Intelligent Communication of Intelligence
- 발행기관 고려대학교
- 발행년도 2006
- 학위수여년월 2006. 2
- 학위명 석사
- 학과 대학원 전파공학과 전파공학전공
- 식별자(기타) DL:000016999395
- 서지제어번호 000045288773
초록/요약
본 논문에서는 집합이론과 학습이론에 기반한 새로운 통신시스템 논하였다. 즉, 정보통신패러다임에 근거하여 지능 전송을 시도함으로써 통신시스템의 진화를 도모하였다. 우선 이를 위해 이론적 바탕이 되는 SMST에 대한 소개를 하고, 이와 같은 이론적 바탕 하에 어떻게 지능을 집합으로 신호화 하는지 그리고 그 지능을 전송하고 복원하는지를 간략하게 나타내었다. 또한 이를 통하여 기존 통신시스템을 포함하여 진화된 통신시스템에 합당한 성능평가기준을 제시하였다
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목차
초록
1. 연구 배경 및 목적
2. 배경이론: Stochastic Morphological Sampling Theorem
2.1 Morphology 이론에 대한 개관
2.2 Stochastic Morphological Sampling Theorem
3. 학습이론에 기반한 지능 전송 기기: Intelligent Communication of Intelligence
3.1 학습이론에 기반한 지능 전송 기기에 대한 개관
3.2 Stochastic Morphological Sampler
3.3 학습이론에 기반한 송/수신기
3.4 Stochastic Morphological Reconstructor
4. 학습이론에 기반한 지능 전송 기기의 성능
4.1 학습이론에 기반한 수신기의 성능
4.2 학습이론에 기반한 지능 전송 기기의 성능
5. 결론 인용문헌
List of Figures
그림 2-1 E2, 2차원 상에서 목표집합과 그 크기
그림 2-2 목표집합과 positively/negatively labeled sample들
그림 2-3 Positively labeled sample의 개수, T 에 따른 복원집합의 모습
그림 2-4 rB0 의 r에 따른 복원집합의 모습
그림 2-5 목표집합, 복원집합, undershoot perception error 집합 과 overshoot perception error집합
그림 3-1 학습이론에 기반한 지능 전송 기기
그림 3-2 학습이론에 기반한 송신기 [5]
그림 3-3 학습이론에 기반한 수신기 [5]
그림 3-4 Stochastic Morphological Reconstructor
