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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 1,330 - 1,336 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.9.1330
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본 논문에서는 무선 통신 시스템에서 효율적인 빔포밍이 가능하도록 카메라 이미지 데이터와 GPS 데이터를 모두 사용해 최적의 빔을 예측하는 딥러닝 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 카메라 이미지 데이터와 GPS 데이터를 개별적으로 사용하는 싱글모달 빔 예측 모델이 제안되었다. 하지만 이러한 방법은 측정 환경과 이상치에 민감하다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 트랜스포머의 파생 모델인 비전 트랜스포머에 기반한 두 가지 데이터를 결합하여 활용하는 새로운 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안 모델이 기존 모델 대비 32개 빔과 64개 빔에 대한 Top-1, 2, 3 정확도 모두에서 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 특히 제안 모델의 Top-3 정확도는 두 가지 실험 모두에서 거의 100%에 가까운 정확도를 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 제안하는 빔 예측 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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