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기계학습 기반 신호 다중화 장치의 기계학습 기반 신호 다중화 방법에 있어서,기계학습 기법을 이용하여 송신 신호를 훈련하는 단계;상기 송신 신호를 다중 신호로 송신하기 위한 복소 매핑을 수행하는 단계;상기 다중 신호를 수신하고 상기 기계학습 기법에 상응하는 기설정된 규칙에 따라 상기 다중 신호에 대한 정규화를 수행하는 단계;상기 기계학습 기법을 이용하여 상기 정규화가 수행된 다중 신호를 훈련하여 상기 송신 신호를 추정한 값을 출력하는 단계; 상기 송신 신호와 상기 송신 신호를 추정한 값 사이의 차이 값을 계산하는 단계; 및상기 차이 값이 기설정된 이하인 경우, 출력 값으로부터 상기 송신 신호를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 1에 있어서,상기 송신 신호를 훈련하는 단계는송신 가능한 신호에 대한 경우의 수를 고려한 위치의 비트를 할당하여 비트 인코딩이 수행된 인코딩의 출력 값을 입력 받아 상기 송신 신호로 훈련하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 2에 있어서,상기 송신 신호를 훈련하는 단계는상기 인코딩의 출력 값을 기정의된 비선형 특성을 갖는 함수에 입력하여 기계학습에 기반한 훈련을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 1에 있어서,상기 복소 매핑을 수행하는 단계는상기 송신 신호의 백터 값을 실수 값과 허수 값을 갖는 데이터로 복소 매핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 4에 있어서,상기 정규화를 수행하는 단계는상기 다중 신호를 실수 값과 허수 값으로 분리되도록 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 5에 있어서,상기 송신 신호를 추정한 값을 출력하는 단계는상기 실수 값과 허수 값으로 분리되도록 정규화된 벡터에 대해서 상기 기계학습 기법을 이용하여 상기 송신 신호를 추정하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 6에 있어서,상기 차이 값을 계산하는 단계는상기 차이 값을 계산한 결과를 이용하여 상기 기계학습 기법의 기계학습 계수를 업데이트하고, 상기 기계학습 계수가 업데이트된 기계학습 기법을 이용하여 상기 송신 신호를 훈련하고, 상기 송신 신호를 추정하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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청구항 1에 있어서,상기 차이 값을 계산하는 단계는상기 차이 값이 기설정된 값 이하인 것으로 판단된 경우, 상기 송신 신호의 훈련과 상기 송신 신호의 추정을 중단하고, 상기 다중 신호에 대한 통신을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 방법
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하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리;를 포함하고,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은기계학습 기법을 이용하여 송신 신호를 훈련하고, 상기 송신 신호를 다중 신호로 송신하기 위한 복소 매핑을 수행하고, 상기 다중 신호를 수신하고 상기 기계학습 기법에 상응하는 기설정된 규칙에 따라 상기 다중 신호에 대한 정규화를 수행하고, 상기 기계학습 기법을 이용하여 상기 정규화가 수행된 다중 신호를 훈련하여 상기 송신 신호를 추정한 값을 출력하고, 상기 송신 신호와 상기 송신 신호를 추정한 값 사이의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 기설정된 이하인 경우, 출력 값으로부터 상기 송신 신호를 검출하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 9에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은송신 가능한 신호에 대한 경우의 수를 고려한 위치의 비트를 할당하여 비트 인코딩이 수행된 인코딩의 출력 값을 입력 받아 상기 송신 신호로 훈련하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 10에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 인코딩의 출력 값을 기정의된 비선형 특성을 갖는 함수에 입력하여 기계학습에 기반한 훈련을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 9에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 송신 신호의 백터 값을 실수 값과 허수 값을 갖는 데이터로 복소 매핑하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 12에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 다중 신호를 실수 값과 허수 값으로 분리되도록 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 13에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 실수 값과 허수 값으로 분리되도록 정규화된 벡터에 대해서 상기 기계학습 기법을 이용하여 상기 송신 신호를 추정하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 14에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 차이 값을 계산한 결과를 이용하여 상기 기계학습 기법의 기계학습 계수를 업데이트하고, 상기 기계학습 계수가 업데이트된 기계학습 기법을 이용하여 상기 송신 신호를 훈련하고, 상기 송신 신호를 추정하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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청구항 9에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 차이 값이 기설정된 값 이하인 것으로 판단된 경우, 상기 송신 신호의 훈련과 상기 송신 신호의 추정을 중단하고, 상기 다중 신호에 대한 통신을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반 신호 다중화 장치
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