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복수의 단말과 수신기의 무선 통신을 위한 활성 단말 검출 방법에 있어서, 활성 단말 검출 장치가, 상기 복수의 단말 각각에서 생성된 제1 신호를 상기 수신기로 전송하는 제1 학습 네트워크와, 상기 복수의 단말 각각의 활성 여부를 판단하는 제2 학습 네트워크를 이용하여 종단 간 학습 구조(end-to-end deep neural network)를 형성하는 단계,상기 종단 간 학습 구조를 이용하여 학습된 확산 코드(Spreading code, Spreading sequence)를 생성하는 단계, 상기 복수의 단말 각각에서 생성된 제1 신호에 상기 확산 코드를 합성하여 상기 복수의 단말 각각에 대응하는 제2 신호를 생성하는 단계, 그리고 상기 제2 신호를 기초로 상기 복수의 단말 각각의 활성 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 활성 단말 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 신호를 생성하는 단계는, 활성 빈도가 높은 단말의 확산 코드의 상호 상관 값이 감소하도록 상기 확산 코드를 생성하는 단계를 포함하는, 활성 단말 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 신호를 생성하는 단계는, 단일 선형 신경 레이어(single-layer linear neural layer)를 이용하여 상기 제1 학습 네트워크의 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 활성 단말 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 복수의 단말 각각의 활성 여부를 판단하는 단계는, 오류값 및 상기 단말의 활성 확률, 상기 단말과 상기 수신기의 채널(channel), 상기 단말의 개수를 이용하여 가중치 및 편향값을 도출하는 단계, 그리고 상기 가중치 및 편향값을 이용하여 오류값이 최소가 되도록 상기 제2 학습 네트워크의 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 활성 단말 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 복수의 단말 각각의 활성 여부를 판단하는 단계는, 배치 정규화(Batch normalization, BN) 및 레지듀얼 네트워크(Residual Networks, ResNets)를 이용하여 상기 제2 학습 네트워크의 학습을 수행하는 단계를 더 포함하는, 활성 단말 검출 방법
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복수의 단말과 수신기의 무선 통신을 위한 활성 단말 검출 장치에 있어서, 활성 단말 검출 프로그램이 저장되는 메모리, 그리고 활성 단말 검출 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하며, 상기 활성 단말 검출 프로그램은, 활성 단말 검출 장치가, 상기 복수의 단말 각각에서 생성된 제1 신호를 상기 수신기로 전송하는 제1 학습 네트워크와, 상기 복수의 단말 각각의 활성 여부를 판단하는 제2 학습 네트워크를 이용하여 종단 간 학습 구조(end-to-end machine learning)를 형성하고, 상기 종단 간 학습 구조를 이용하여 학습된 확산 코드(Spreading code, Spreading sequence)를 생성하며, 상기 복수의 단말 각각에서 생성된 제1 신호에 상기 확산 코드를 합성하여 상기 복수의 단말 각각에 대응하는 제2 신호를 생성하고,상기 제2 신호를 기초로 상기 복수의 단말 각각의 활성 여부를 판단하는, 활성 단말 검출 장치
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제6항에 있어서, 상기 프로세서는, 활성 빈도가 높은 단말의 확산 코드의 상호 상관 값이 감소하도록 상기 확산 코드를 생성하는, 활성 단말 검출 장치
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제6항에 있어서, 상기 프로세서는, 확률적 경사 하강법(stochastic gradient descent, SGD) 알고리즘을 이용하여 상기제1 학습 네트워크의 학습을 수행하는, 활성 단말 검출 장치
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제6항에 있어서,상기 프로세서는, 오류값 및 상기 단말의 활성 확률, 상기 단말과 상기 수신기의 채널(channel), 상기 단말의 개수를 이용하여 가중치 및 편향값을 도출하고, 상기 가중치 및 편향값을 이용하여 오류값이 최소가 되도록 학습을 수행하는, 활성 단말 검출 장치
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제6항에 있어서, 상기 프로세서는, 배치 정규화(Batch normalization, BN) 및 레지듀얼 네트워크(Residual Networks, ResNets)를 이용하여 상기 제2 학습 네트워크의 학습을 수행하는, 활성 단말 검출 장치
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