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| 기술명 |
낮은 복잡도의 딥 러닝 기반 자동 변조 분류 |
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| 권리구분 | 특허 | |||
| 출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
| 대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
| 이병무 | 지능기전공학과 |
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| 대표연구분야 | 무선통신, 신호처리 | |||
| 출원번호 | 10-2023-0053636 | 등록번호 | 10-2783589 | |
| 출원일 | 2023-04-24 | 등록일 | 2025-03-13 | |
| 특허원문 | 하드웨어 프로세서와, 메모리 디바이스를 포함하는 컴퓨터 시스템이 제공되는데, 메모리 디바이스에는 DL-AMC를위한 신경망 모델을 구현하기 위해 하드웨어 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램 명령어가 저장되고, 신경망 모델은, 미지의 변조 타입을 갖는 입력 신호에 대해 임계 값을 산출하고 임계 값에 기반하여 입력 신호의 잡음제거를 수행하여 잡음제거된 신호를 생성하는 임계 잡음제거기(Threshold Denoiser: TD)와, 잡음제거된 신호를 처리하여 입력 신호의 변조 타입을 복수의 사전결정된 변조 타입 중 하나로 분류하는 순환 신경망(Recurrent Neural Network: RNN) 기반 분류기를 포함한다. |
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| 상세기술정보 1 | 기술명 | 기술요약 | ||
| 등록된 자료가 없습니다. | ||||
| 기술분류(대) | 통신 | 기술분야 | 정보·통신 | |
| 적용분야 | 딥러닝 머신 임계 잡음 제거기 | |||
| 기술명 | |
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낮은 복잡도의 딥 러닝 기반 자동 변조 분류 |
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| 권리구분 | 출원인 |
| 특허 | 세종대 산학협력단 |
| 대표발명자 | |
| 이름 | 소속학과 |
|
이병무
|
지능기전공학과 |
| 대표연구분야 | |
| 무선통신, 신호처리 | |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 10-2023-0053636 | 10-2783589 |
| 출원일 | 등록일 |
| 2023-04-24 | 2025-03-13 |
| 특허원문 | |
| 하드웨어 프로세서와, 메모리 디바이스를 포함하는 컴퓨터 시스템이 제공되는데, 메모리 디바이스에는 DL-AMC를위한 신경망 모델을 구현하기 위해 하드웨어 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램 명령어가 저장되고, 신경망 모델은, 미지의 변조 타입을 갖는 입력 신호에 대해 임계 값을 산출하고 임계 값에 기반하여 입력 신호의 잡음제거를 수행하여 잡음제거된 신호를 생성하는 임계 잡음제거기(Threshold Denoiser: TD)와, 잡음제거된 신호를 처리하여 입력 신호의 변조 타입을 복수의 사전결정된 변조 타입 중 하나로 분류하는 순환 신경망(Recurrent Neural Network: RNN) 기반 분류기를 포함한다. | |
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| 상세기술정보 | |
| 기술명 | 기술요약 |
| 등록된 자료가 없습니다. | |
| 기술분야 | 적용분야 |
| 정보·통신 | 딥러닝 머신 임계 잡음 제거기 |