Kee-Won Choi

One of the most common task of electromyography (EMG)-based human–machine interface (HMI) is the hand gesture recognition. Robust and accurate predictions leveraging the surface EMG (sEMG) is a key challenge. In this paper, we present a 3D hand gesture prediction application, leveraging the sEMG signal and the optical hand tracking information. A transformer–encoder classifier (TEC) module is introduced in an IPC-system to predict the 3D-hand gestures using eight monopolar channels from sEMG as

본 논문에서는 사용자의 관점에서 셀 경계가 존재하지 않는 Cell-free MIMO 테스트베드를 설계하였다. Downlink 전송을 위한 기능적 모듈로 동기화(Synchronization), 채널 추정(Channel Estimation), ZF(Zero-Forcing) 프리코딩 등이 적용되어 있으며 실제 응용에서 생성된 데이터 패킷의 송수신을 확인하기 위해 채널 코딩, 업 링크와 채널 보정(Calibration) 그리고 비디오 전송을 위한 UDP 프로토콜을 구현하였다. 해당 데이터 처리 과정은 고속 처리를 위해 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 설계하였다. 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로 각각USRP 및 NI LabVIEW NXG 5.0v을 사용하였다. 해당 테스트베드의 결과로 사용자 단말의 신호 대 잡음 비(SNR:Signal-to-Noise), 비트에러율(BER:Bit Error Rate) 및 성상도(Constellation)를 확인할 수 있으며

무선 통신 환경에서 사용자의 증가하는 요구를 충족시키기 위해 초고밀도 네트워크(Ultra-Dense Network, UDN)의 도입이 필수적이다. UDN은 높은 기지국 밀도를 특징으로 하며, 이를 통해 네트워크 용량을 증가시키고신호의 강도 및 신뢰성을 개선하여 서비스 품질을 향상시킨다. 그러나 이러한 고밀도화는 기지국 간의 간섭을 유발하여 네트워크 성능에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라, 효과적인 간섭 관리는 자원 할당을 최적화하는 데있어 필수적이다. 본 논문에서는 실제 네트워크 환경을 모사하여 간섭 관리와 자원 할당 최적화 문제를 해결하기위해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 채널 상태와 네트워크 공정성을 고려한 자원 할당 최적화를 통해 무선 통신 시스템의 전반적인 효율성과 성능을 향상시킬 수 있는가능성을 보여준다. 이 연구는 UDN 환경에서의 자원 할당 및 간섭 관리 전략에 대한 실질적인 해결책을

초고밀도 네트워크(UDN: ultra-dense network)는 매우 높은 밀도로 배치 된 복수의 기지국 간의 협력 통신을통해 동일한 스펙트럼을 이용해 정보를 동시에 다수의 단말기로 송신 및 수신함으로써 단위 면적당 스펙트럼 효율을 최대화 할 수 있는 차세대 통신 기술이다. 본 논문에서는 초고밀도 환경에서의 UDN 구조의 스펙트럼 효율향상과 UDN 코어 기술 검증을 위하여 소프트웨어 정의 라디오(SDR: software-defined radio) 플랫폼 기반으로920 Mhz상에서 UDN 테스트베드를 설계 하였다. UDN 핵심 기술 검증을 위한 SDR 플랫폼은 1) 핵심 기술을구현하는 소프트웨어 구조, 2) 무선 신호를 송수신 할 수 있는 하드웨어 구조, 3) 핵심 기술의 성능을 모니터링할 수 있는 구조를 포함한다. 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로 각각 USRP 및 NI LabVIEW NXG 2.1v을 사용하였다. UDN의 다양한 기능을 LabVIEW의 함수 구조에 해당하는 vir

비가시 공간의 물체를 탐지하는 기술은 군사적, 인명구조, 자율 주행 등의 다양한 목적에서 주목받고 있다. RF 레이더 신호는 벽을 투과하여 물체를 측정할 수 있으므로 이 일을 수행하기 적합한 센서 형태로 꼽히고 있다. 본논문에서는 다중 송ㆍ수신 안테나와 초광대역 레이더 칩을 통해 데이터 수집 실험 환경을 구성한다. 구성한 환경을 이용하여 수집한 신호를 데이터셋으로 사용하고 해당 데이터셋을 Transformer 모델의 입력으로 사용하여 비가시 공간의 물체를 Bird-Eye-View Bounding Box를 통한 3D Object Detection을 수행하여 물체의 위치 추정을 위한 알고리즘을 제시한다.

Flow-based models learn the complex distribution of real-world data through a series of invertible transformations starting from a simple probability distribution in the latent space. In this paper, we propose a method that utilizes the conditional probability density of data with complex probability distributions using a flow-based model and applies it to the sequential probability ratio test (SPRT). The proposed method presents a new possibility for applying flow-based models to SPRT for early

In this study, we design a hybrid beamforming algorithm for sub-terahertz-band communications. We introduce a near-field propagation model for an indoor line-of-sight environment. A hybrid beamforming method for sparse arrays of subarray structures is proposed. Using MATLAB simulation results, we show that the proposed algorithm achieves high capacity.

본 논문에서는 근전도 신호를 기반으로 손가락의 움직임을 추측하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 우리는 또한 모델의 정확도를 평가하고 분석하였다. 우리는 의료 영상의 분석에 널리 이용되는U-Net의 구조를 모델에 적용하였다. 일반적으로 U-Net은 2차원 영상 처리에 주로 사용된다. 그러나 본논문에서는 8채널 1차원 시계열 근전도 데이터를 입력으로 사용하고 그 결과로 손가락 움직임에 대한 정보를 얻는다. 8,000개의 동작으로 구성된 데이터 세트를 획득했으며, 이는 훈련 데이터 세트와 평가 데이터 세트로 나누어진다. 모델의 예측 정확도는 약 89.32%이다.

This paper presents an online simulation system capable of acquiring and processing network metrics from a measurement server to output the throughput of cellular core networks. A real-world testbed is set up for simulation result evaluation. Comparison shows that the system can obtain user-level performance closely similar to the result obtained in the real-world test using the same network metrics.

802.11 무선 통신 환경에서는 다른 사용자와의 충돌을 회피하기 위해 CSMA/CA 방식의 채널 접근 기술을 사용한다. CSMA/CA 방식은 충돌을 회피하기 위한 과정에서 채널 자원의 손실이 발생하게 되고 사용자가 밀집되고 많은 상황에서는 이러한 손실이 더 커지게 된다. 그러나 사용할 수 있는 채널 스펙트럼은 고정되어 있으므로 제한된 채널 자원에서 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 채널 접근 방식에서 충돌을 회피하기 위해 발생하는 채널 자원의 손실을 줄이기 위해 강화학습을 활용한 채널 접근 기술을 제시한다. 또한, 기존의 채널 접근 기술과 비교하여 성능을 확인하고 안정적인 채널 운용과 제한된 채널 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 방향을 제안한다.

밀집된 네트워크 환경에서는 기존의 매체 접근 제어(MAC, Medium Access Control) 방식으로 인해 소모되는채널 자원이 늘어난다. 본 논문에서는 소모되는 채널 자원을 최소화하기 위해 강화학습을 이용하여 통신 환경에따라 채널 사용량을 최적화하는 매체 접근 방식을 학습하는 주파수 공유 알고리즘 개발에 대해 다룬다. 주파수 공유 알고리즘을 이용하면 802.11ax의 다운 링크(DL, Down Link) 데이터 전송 시 밀집된 환경에서 늘어나는Backoff 알고리즘의 오버헤드로 인한 채널 사용량 감소와 CB(Channel Bonding) 시 하나의 채널만을 통해 매체에접근할 수 있다는 한계점을 개선할 수 있다. 본 논문은 802.11ax의 다운 링크 환경 무선 통신 시스템의 구현방법과 시스템 내에서 주파수 공유 알고리즘으로 사용될 DQN(Deep Q-Network)의 구조와 매개변수들에 대해 다룬다. 무선 통신 환경 시스템에서 학습된 강화학습 모델의 통신 성능을 확인하고, 파

가시광 통신(VLC: Visible Light Communications)는 넓은 스펙트럼을 가지는 가시광을 활용함으로서 기존 RF 통신과 비교하여 높은 전송속도를 달성할 수 있으며 주파수에 대한 규제를 적용받지 않는 차세대 통신기술이다. 본 논문에서는 DCO-OFDM 기반의 가시광 통신 테스트베드 구현에 대해 다룬다. OFDM은 멀티 캐리어를 활용한통신 방식으로서 심볼 간 간섭(ISI)을 낮춰준다는 특징을 가져 이를 VLC 시스템에 적용함으로서 VLC의 고유한문제인 반사로 인한 멀티패스의 간섭과 심볼 간 간섭을 완화할 수 있다. 하지만 OFDM은 최대 전력 대 평균 전력 비(PAPR)가 높으며 위상 잡음 및 주파수 오프셋에 취약하다는 단점이 있다. PAPR 문제는 서브캐리어의 수와변조 차수를 조정하여 완화할 수 있으며, 광학을 이용한 OFDM 시스템에서는 DC 바이어싱과 결합한 선형 스케일링 기법을 사용함으로써 이를 추가적으로 완화시킬 수 있다. 본 논문에서는 OFDM을 VLC 시

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 레이다는 넓은 대역폭과 다중 반사 신호 분석을 통해 정밀한 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 SUMO 시뮬레이터와 HFSS 기반의 Ray Tracing을 연동하여 차량 이동, 전파 특성을 반영한 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, Back Projection 기법과 DBSCAN 군집화 알고리즘을 적용하여 탐지된 표적의 3D 위치와 이동 궤적을 분석하였다. 이를 통해 실제 교통 환경에서 표적의 이동 경로를 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.

플로우 기반 생성모델은 Variational AutoEncoder (VAE), Generative Adversarial Network(GAN)와 달리 잠재 벡터 z의 확률 분포에서 일련의 역변환을 통해 데이터 x의 분포를 명시적으로 학습한다. 이 논문에서는 시계열 데이터를 처리하는 인버터블 트랜스포머를 이용한 플로우 기반 생성모델을 제시한다. 이 모델을 통해 표준 정규 분포로부터 실제 데이터의 복잡한 조건부 확률분포를 추정할 수 있다. 학습된 모델에 조건을 넣어주면 실제 데이터 분포를 따르는 새로운 시계열 데이터를 만들 수 있다.

본 논문에서는 기존의 중앙 집중형 CF(Cell-Free) MIMO 시스템이 지니고 있었던 백 홀에서의 높은 처리 용량으로 인한 과부화 및 많은 데이터가 오고 가는 프런트 홀의 용량 문제를 해결할 수 있는 User-Centric CF MIMO 시스템에 적합한 유동적인 통신이 가능한 AP간 분산 CPU-less Functional Split 구조를 제안한다. 또한, 해당 분산 구조에서 사용 가능한 각각의 User-Centric cell에서의 분산적인 프리코딩 알고리즘을 제안한다. 또한, MATLAB을 활용하여 일정 넓이의 환경에서 기지국과 단말의 밀도 및 각 단말의 User-Centric cell을 협력하는기지국의 개수를 정하여 랜덤 분포한 환경을 만든 후 중앙집중형 MMSE 프리코딩, 전체 단말을 고려하여 보호하는 분산 MMSE 프리코딩 방법, 각각의 User-Centric cell마다 보호 범위를 고려하여 보호하는 분산 MMSE 프리코딩 방법 세 가지를 이용하여 프리코딩 행렬을 계