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| 표준번호 | TTAK.KO-10.1309 | 구표준번호 | |
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| 제개정일 | 2021-12-08 | 총페이지 | 6 |
| 한글표준명 | 가변펄스폭 변조기반 광학 카메라 통신을 위한 신경망 아키텍처 | ||
| 영문표준명 | Neural Network Architecture for Variable Pulse Width Modulation based Optical Camera Communication | ||
| 한글내용요약 | 이 표준에서는 정적 및 이동 조건 모두에서 LED를 정확하게 검출할 수 있는 수신기 신경망(NN)을 개발한다. 기존에는 LED 어레이를 단일 LED로 감지했지만, 여기서는 LED 어레이의 각 LED를 제안된 NN 기법을 사용하여 검출할 수 있다. NN은 여러 공간 계층에서 주목할 만한 특성을 가진 대규모 이미지 데이터 셋으로 분류하고 후방 전파를 통해 데이터를 자동으로 학습할 수 있다. 기존에는 LED 어레이를 감지하고 이동성을 지원하기 위한 다양한 NN이 제시되어 있다. 다만 특정 LED를 차단한 채 손가락을 계속 움직여 모바일 시나리오를 제안한다. 이러한 방법을 사용하면 오류율이 높지만 본 표준에서 제안하는 방식은 카메라 자체를 움직여 모바일 시나리오를 적용해 뛰어난 비트오류률(BER)을 달성했다. | ||
| 영문내용요약 | In this standard, we develop a neural network (NN) at the receiver for accurately detecting the LED in both static and mobile conditions. In existing literature, an LED array is detected as a single LED, however, each LED of the LED array can be detected using the proposed NN technique. The NN can classify large image datasets with remarkable characteristics in several spatial layers and automatically learn from data through back propagation. Different NNs have been presented in the literatures for the detection of the LED array and to support mobility. However, they simulated the mobile scenario by moving a finger continuously, blocking the particular LEDs. The error rate was high using those methods. In our proposed scheme, we have simulated the mobile scenario by moving the camera itself and achieved an excellent BER. | ||
| 국제표준 | |||
| 관련파일 |
 TTAK.KO-10.1309.pdf
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