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광 수신기가 수행하는 오류 정정 방법에 있어서,광 송신기에서 출력되어 통신 채널을 통해 전송되는 과정에서 잡음과 왜곡으로 인해 오류가 발생한 훈련 신호를 수신 안테나를 통해 수신하는 단계; 및서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 통해 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 분류하기 위한 초평면을 식별하고, 상기 식별된 초평면을 이용하여 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 추출하였을 때 분류오류의 확률이 최소가 되도록 상기 식별된 초평면의 파라미터를 학습하는 단계를 포함하고,상기 학습된 초평면의 파라미터는,상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호가 상기 수신 안테나를 통해 수신되는 과정에서 발생한 오류를 정정하는데 사용되는 오류 정정 방법
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제1항에 있어서,상기 훈련 신호는,상기 광 송신기 및 광 수신기에서 상호 약속한 신호인 것을 특징으로 하는 오류 정정 방법
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제1항에 있어서,상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호는,0 또는 1의 값을 가지고,상기 학습하는 단계는,상기 식별된 초평면을 이용하여 상기 광 송신기에서 출력되어 수신 안테나를 통해 수신된 훈련 신호가 0 또는 1의 값을 가질 확률을 결정함으로써 상기 초평면의 파라미터를 업데이트 하는 오류 정정 방법
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제3항에 있어서,상기 학습하는 단계는,상기 수신된 훈련 신호가 0 또는 1의 값을 가질 확률에 기초하여 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기를 통해 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호로 분류될 확률을 나타내는 확률 테이블을 생성하는 오류 정정 방법
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광 송신기로부터 출력되어 통신 채널을 통해 전송되는 과정에서 잡음과 왜곡으로 인해 오류가 발생된 훈련 신호를 수신하는 수신 안테나; 및서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 통해 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 분류하기 위한 초평면을 식별하고, 상기 식별된 초평면을 이용하여 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 추출하였을 때 분류오류의 확률이 최소가 되도록 상기 식별된 초평면의 파라미터를 학습하는 프로세서를 포함하고,상기 학습된 초평면의 파라미터는,상기 광 송신기에서 출력된 타겟 신호가 상기 수신 안테나를 통해 수신되는 과정에서 발생한 오류를 정정하는데 사용되는 광 수신기
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제5항에 있어서,상기 훈련 신호는,상기 광 송신기 및 광 수신기에서 상호 약속한 신호인 것을 특징으로 하는 광 수신기
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제5항에 있어서,상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호는,0 또는 1의 값을 가지고,상기 프로세서는,상기 식별된 초평면을 이용하여 상기 광 송신기에서 출력되어 수신 안테나를 통해 수신된 훈련 신호가 0 또는 1의 값을 가질 확률을 결정함으로써 상기 초평면의 파라미터를 업데이트 하는 광 수신기
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8
제5항에 있어서,상기 프로세서는,상기 수신된 훈련 신호가 0 또는 1의 값을 가질 확률에 기초하여 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기를 통해 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호로 분류될 확률을 나타내는 확률 테이블을 생성하는 광 수신기
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제8항에 있어서,상기 프로세서의 출력 값을 저장하는 메모리를 더 포함하고,상기 메모리는,상기 학습된 초평면의 파라미터 또는 상기 생성된 확률 테이블을 저장하는 광 수신기
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광 수신기가 수행하는 오류 정정 방법에 있어서,광 송신기에서 출력되어 통신 채널을 통해 전송되는 과정에서 잡음과 왜곡으로 인해 오류가 발생된 전송 신호를 수신 안테나를 통해 수신하는 단계;서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호에 대응하는 전송 신호일 확률을 추출하는 단계;상기 추출된 확률에 대한 대수-우도비(Log likelihood ratio, LLR)를 결정하는 단계; 및상기 결정된 대수-우도비를 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호에 발생한 오류를 정정하는 단계를 포함하고,상기 서포트 벡터 머신은,상기 수신 안테나를 통해 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 분류하기 위한 초평면을 식별하고, 상기 식별된 초평면을 이용하여 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 추출하였을 때 분류오류의 확률이 최소가 되도록 상기 식별된 초평면의 파라미터가 학습된 오류 정정 방법
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제10항에 있어서,상기 추출된 확률에 대해 슬라이서(Slicer)를 이용하여 경성 판정(Hard decision)을 수행하는 단계; 및상기 경성 판정이 수행된 결과 값을 이용하여 상기 서포트 벡터 머신을 학습함으로써 상기 초평면의 파라미터를 업데이트 하는 단계를 더 포함하고, 상기 추출하는 단계는,상기 업데이트된 초평면의 파라미터를 가지는 서포트 벡터 머신을 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호에 대응하는 전송 신호일 확률을 추출하는 오류 정정 방법
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제10항에 있어서,상기 추출하는 단계는,확률 테이블을 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호에 대응하는 전송 신호일 확률을 추출하고,상기 확률 테이블은,상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기를 통해 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호로 분류될 확률을 이용하여 생성되는 오류 정정 방법
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제10항에 있어서,상기 훈련 신호는,상기 광 송신기 및 광 수신기에서 상호 약속한 신호인 것을 특징으로 하는 오류 정정 방법
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광 송신기에서 출력되어 통신 채널을 통해 전송되는 과정에서 잡음과 왜곡으로 인해 오류가 발생된 전송 신호를 수신 안테나를 통해 수신하는 수신 안테나; 및서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호에 대응하는 전송 신호일 확률을 추출하고, 상기 추출된 확률에 대한 대수-우도비(Log likelihood ratio, LLR)를 결정하며, 상기 결정된 대수-우도비를 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호에 발생한 오류를 정정하는 프로세서를 포함하고,상기 서포트 벡터 머신은,상기 수신 안테나를 통해 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 분류하기 위한 초평면을 식별하고, 상기 식별된 초평면을 이용하여 상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호일 확률을 추출하였을 때 분류오류의 확률이 최소가 되도록 상기 식별된 초평면의 파라미터가 학습된 광 수신기
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 추출된 확률에 대해 슬라이서(Slicer)를 이용하여 경성 판정(Hard decision)을 수행하고, 상기 경성 판정이 수행된 결과 값을 이용하여 상기 서포트 벡터 머신을 학습함으로써 상기 초평면의 파라미터를 업데이트 하며, 상기 업데이트된 초평면의 파라미터를 가지는 서포트 벡터 머신을 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호에 대응하는 전송 신호일 확률을 추출하는 광 수신기
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,확률 테이블을 이용하여 상기 수신 안테나를 통해 수신된 전송 신호가 상기 광 송신기에서 출력된 전송 신호에 대응하는 전송 신호일 확률을 추출하고,상기 확률 테이블은,상기 수신된 훈련 신호가 상기 광 송신기를 통해 출력된 훈련 신호에 대응하는 훈련 신호로 분류될 확률을 이용하여 생성되는 광 수신기
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제14항에 있어서,상기 훈련 신호는,상기 광 송신기 및 광 수신기에서 상호 약속한 신호인 것을 특징으로 하는 광 수신기
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