딥러닝 기반 광 카메라 통신 수신 복호 기법 연구
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2021
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Korean
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200-200(1쪽)
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광 카메라 통신 방법을 실내 통신 시스템에 적용하면 상대적으로 경제적인 설치 비용과 높은 데이터 전송률을 달성할 수 있다. 예를 들어, GPS 기반으로 위치 추적이 어려운 실내 환경에서 로봇의 위치 추정 등에 활용이 가능하다. 무선 주파수 신호 처리(RF 기반 기법) 방법보다 상대적으로 속도가 빠르고 간결하기 때문에 해당 통신에서 라즈베리파이 카메라를 장착한 수신기의 영상 처리 복호 기법을 잘 구현하면 효과적인 송수신을 달성할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 수신 복호 기법을 구현하기 위해 송신기는 아두이노 기반의 8-by-8 LED 행렬로 구성된 이를 인접 4-by-4 LED 로 4 개의 구간으로 나누어 4 bit 정보 즉 “0000”에서 “1111”까지 총 16 개의 신호를 발생한다. 다른 한편으로, 수신기의 복호 기법을 구현하기 위해 라즈베리파이 카메라를 사용하여 영상으로 수신 인식한다. 제안된 송수신 기법의 동작과 성능시험을 위해 4 bit 정보의 조합인 16 세트를 대상으로 각 1,000 개의 샘플을 송신기에서 보내고 이를 수신기에서 받아 처리하는데 이 과정에서 영상 처리에 널리 활용되고 있는 합성곱 신경망 중 하나인 ResNet 모델을 활용하였다. 동작 및 성능 시험을 위해 송신기와 수신기 간의 거리를 20, 40, 70, 100 cm 등 4 가지 환경으로 시험을 수행한다. 성능 확인을 위해 각 거리 범주당 8,000 개의 샘플을 딥러닝 훈련에 활용하고 나머지 8,000 개는 시험 환경에 수신 결과 데이터로 활용하였다. 시뮬레이션을 활용한 모의 실험의 결과에 따르면, 광 수신기의 복호 기법이 모든 시험 거리 구간에서 완벽하게 송신 정보를 복호화함을 확인하였다.
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