DNN 기반의 오류정정부호 복호화 기법 성능 분석

Abstract

본 논문은 디지털 통신 시스템 등에서 필수적으로 사용되는 오류정정부호의 Deep Neural Network (DNN) 구조를 이용한 복호화 기법을 분석한다. 채널에서 수신된 경판정(Hard-decision) 값을 이용한 DNN 기반의 복호기법과 연판정(Soft-decision) 값을 이용한 DNN 기반의 복호기법의 성능을 비교한다. 성능을 비교하는 척도로써 Bit Error Rate(BER)을 사용하였고 경판정을 이용한 학습의 성능이 연판정을 이용한 성능보다 우수했으며, 두 방법 모두 학습 횟수가 증가할수록 성능이 향상됨을 보였다.