MIMO 시스템에서 FFT를 이용한 신호 복원
MIMO 시스템에서 주기적 대역 제한 신호를 완벽하게 복원할 수 있는 조건을 제시하고, FFT 기반의 효율적인 복원 알고리즘을 제안한다.
최적 신호와 상관관계 및 에너지 기반 검출기
상관관계와 에너지를 활용한 최적의 신호 및 검출기를 설계하여 누락 탐지와 오경보 오류 지수 간의 최적 트레이드오프를 달성하는 것이 핵심 목표이다.
원시 파형 신호에 대한 종단 간 해석 가능한 합성곱 신경망 개발
본 연구는 효율성과 해석 가능성을 향상시킨 합성곱 신경망 프레임워크를 제안하여, 원시 파형 신호에서 특징을 자동으로 학습할 수 있는 방법을 제시한다.
시간 인코딩 양자화를 통한 대역 제한 및 유한 혁신률 신호의 처리
대역 제한 및 유한 혁신률 신호에 대한 시간 인코딩 기계(IF-TEM) 샘플러의 양자화 영향을 분석하고, 기존 아날로그-디지털 변환기(ADC)와 비교하여 IF-TEM 샘플러가 더 낮은 평균 제곱 오차(MSE)를 달성할 수 있는 조건을 제시한다.
최적 빔포밍을 통한 이중 입력 다중 출력 센싱
이중 입력 다중 출력 OFDM 레이더를 이용하여 목표물의 위치를 추정하기 위한 최적의 빔포밍 기법을 제안한다.
100G PAM-4 PON 하류에 대한 기계 학습 기반 이퀄라이저의 혁신
FC-SCINet 이퀄라이저는 28.7 dB 경로 손실이 있는 100G PON 하류에서 FFE와 3층 DNN 대비 최대 88.87%의 BER 개선을 달성하며 10.577% 낮은 복잡도를 보인다.
스파스 신호의 분수 푸리에 영역 샘플링: 복구 보장 및 Cramér-Rao 경계
분수 푸리에 변환 영역에서 스파스 신호를 효율적으로 샘플링하고 복구할 수 있는 새로운 시간 영역 기반 방법을 제안하며, 이에 대한 성능 보장으로 Cramér-Rao 경계를 도출한다.
유연한 대역폭을 가진 일반화된 단계 chirp 시퀀스
일반화된 단계 chirp (GSC) 시퀀스는 빔 스위핑 시간과 빔포밍 이득 간의 유연한 트레이드오프를 달성할 수 있는 폴리페이즈 시퀀스 패밀리이다.
다중 지수 대역통과 필터의 특성 기반 설계
본 논문에서는 원하는 특성(예: 피크 주파수, 대역폭, 그룹 지연)을 가진 대역통과 필터를 설계하는 방법을 개발한다. 이를 위해 일반화된 청각 필터(GAF)라고 불리는 필터를 사용하며, 이는 2차 필터를 비정수 지수로 나타낸 것이다. 이러한 특성 기반 설계 방법을 통해 주파수 영역의 특성(예: 대역폭, 그룹 지연)을 동시에 지정할 수 있어, 선별성이 높으면서도 그룹 지연이 크지 않은 필터를 설계할 수 있다.
EEGDiR: 시간 정보 저장 및 전역 모델링을 통한 뇌파 신호 잡음 제거 네트워크
EEGDiR는 시간 정보 보존과 전역 모델링 능력이 뛰어난 Retentive Network를 뇌파 신호 잡음 제거에 적용한 혁신적인 접근 방식이다. 이를 위해 1차원 뇌파 신호를 2차원으로 변환하는 신호 임베딩 기법을 도입하여 Retentive Network의 적용을 가능하게 하였다.
