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이진 피드백을 이용한 인공 신경망 기반의 통신 시스템

  • 기술번호 : KST2023005446
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 전송 장치가 기지국 등을 경유하지 않고 수신 장치로 데이터를 직접 전송하는 D2D 통신 시스템의 스케쥴링 기법이 개시된다. 개시된 스케쥴링 기법에 따르면, 수신 장치와 전송 장치 사이의 채널을 완벽하게 파악하지 못한 상황에서도 인공 신경망을 이용한 스케쥴링을 이용해 효율적으로 데이터를 전송할 수 있으며, 채널 상태를 피드백하기 위한 오버헤드를 최소화할 수 있다.
Int. CL H04L 1/00 (2006.01.01) H04L 25/02 (2006.01.01) G06N 3/02 (2023.01.01)
CPC H04L 1/0035(2013.01) H04L 1/0026(2013.01) H04L 1/0015(2013.01) H04L 25/0224(2013.01) G06N 3/02(2013.01)
출원번호/일자 1020220033059 (2022.03.17)
출원인 경상국립대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2568492-0000 (2023.08.16)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20230818) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.17)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경상국립대학교산학협력단 대한민국 경상남도 진주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 반태원 부산광역시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경상국립대학교산학협력단 경상남도 진주시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.03.17 수리 (Accepted) 1-1-2022-0286469-70
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.07.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.09.22 수리 (Accepted) 4-1-2022-5223092-37
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.10.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0139867-84
5 등록결정서
Decision to grant
2023.07.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0692008-95
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번호 청구항
1 1
수신 장치로 데이터를 전송하는 전송 장치에 있어서,복수의 다른 전송 장치와 상기 수신 장치까지의 제2 채널들 중에서 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응하는 다른 전송 장치의 식별자를 수신하는 수신부;상기 다른 전송 장치의 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성하는 입력 데이터 구성부; 및상기 구성된 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 스케쥴링부를 포함하는 전송 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 수신 장치로 레퍼런스 신호를 전송하는 전송부를 더 포함하고,상기 레퍼런스 신호는 상기 제1 채널의 상태를 추정하기 위해 사용되고, 상기 제1 채널의 크기 정보는 상기 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 생성된 것인 전송 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 스케쥴링부는상기 입력 데이터를 입력 받는 제1 레이어 및 상기 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 스칼라인 제1 출력값을 출력하는 제2 레이어로 구성된 제1 스트림부;상기 제1 레이어 및 상기 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 어레이인 제2 출력값을 출력하는 제3 레이어로 구성된 제2 스트림부; 및상기 제1 출력값과 상기 제2 출력값을 결합한 액션 밸류값에 기초하여 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 결정부를 포함하는 전송 장치
4 4
제3항에 있어서,상기 수신장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출하는 데이터 전송률 산출부를 더 포함하는 전송 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 입력 데이터, 상기 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 상기 데이터 전송률의 총합을 저장하는 메모리를 더 포함하는 전송 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 레이어, 상기 제2 레이어, 상기 제3 레이어의 가중치를 상기 액션 밸류값이 목표값에 근접하도록 업데이트하는 가중치 업데이트부를 더 포함하는 전송 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 가중치 업데이트부는 상기 메모리에 저장된 값들을 임의로 선택하여 상기 제1 레이어, 상기 제2 레이어, 상기 제3 레이어의 가중치를 업데이트하는 전송 장치
8 8
제6항에 있어서,상기 목표값은 데이터 전송률의 총합인 전송 장치
9 9
전송 장치로부터 데이터를 수신하는 수신 장치에 있어서,상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 복수의 다른 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제2 채널들의 크기 정보를 산출하는 채널 크기 산출부; 및상기 제2 채널들 중에서 상기 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응되는 다른 전송 장치의 식별자를 상기 전송 장치로 전송하는 전송부를 포함하고,상기 다른 전송 장치의 식별자는 인공 신경망에 입력되어 다음 시간 구간 동안에 상기 전송 장치로부터 데이터를 수신할지 여부가 결정되는 수신 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들로부터 각각 레퍼런스 신호를 수신하는 수신부; 및상기 수신한 레퍼런스 신호들을 이용하여 상기 제1 채널의 상태 및 상기 제2채널들의 상태를 추정하는 채널 상태 추정부를 더 포함하고,상기 채널 크기 산출부는 상기 제1 채널의 상태에 기반하여 상기 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 상기 제2 채널들의 상태에 기반하여 상기 제2 채널들의 크기 정보를 산출하는 수신 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 인공 신경망은 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 상기 데이터를 수신할지 여부를 결정하는 수신 장치
12 12
수신 장치로 데이터를 전송하는 전송 장치의 동작 방법에 있어서,복수의 다른 전송 장치와 상기 수신 장치까지의 제2 채널들 중에서 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응하는 다른 전송 장치의 식별자를 수신하는 단계;상기 다른 전송 장치의 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성하는 단계; 및상기 구성된 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 전송 장치의 동작 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 수신 장치로 레퍼런스 신호를 전송하는 단계를 더 포함하고,상기 레퍼런스 신호는 상기 제1 채널의 상태를 추정하기 위해 사용되고, 상기 제1 채널의 크기 정보는 상기 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 생성된 것인 전송 장치의 동작 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 수신장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출하는 단계를 더 포함하는 전송 장치의 동작 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 입력 데이터, 상기 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 상기 데이터 전송률의 총합을 저장하는 단계를 더 포함하는 전송 장치의 동작 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 상기 인공 신경망의 가중치를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 전송 장치의 동작 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 해양산업연구센터 지역대학우수과학자지원사업 배타적 논리합 기반 부호화를 활용한 유무선 통합 멀티미디어 스트리밍 시스템 개발