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극 부호화(Polar encoding)된 부호어에 대해 복수 개의 노드(Node)를 계층 구조로 형성한 복호 트리(Tree)를 생성하고, 상기 복호 트리를 하나 이상의 파티션(Partition)으로 분할하는 분할부;신뢰 전파(Belief Propagation; BP) 복호 방식을 이용하여 상기 부호어를 복호하고, 상기 부호어에 대한 복호 결과를 출력하며, 상기 복호 결과를 기반으로 오류 검사를 통하여 상기 하나 이상의 파티션 별로 오류를 검출하는 복호부; 및머신러닝 기반 기술을 사용하여 상기 오류가 검출된 파티션에서 오류 발생 확률이 높은 비트를 추정하는 추정부를 포함하며,상기 복호부는,상기 추정된 비트를 반전시키고, 상기 오류가 검출된 파티션을 재복호하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 1에 있어서,상기 분할부는,상기 하나 이상의 파티션이 각각 상기 복호 트리의 최하위 노드를 균등하게 포함하도록 분할하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 2에 있어서,상기 분할부는,상기 하나 이상의 파티션 각각의 후단에 오류 검출 부호를 삽입하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 3에 있어서,상기 오류 검출 부호는, 패리티 비트(Parity bit)이며,상기 오류 검사는, 패리티 검사인, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 1에 있어서,상기 신뢰 전파 복호 방식은,복수의 스테이지, 복수의 노드, 및 복수의 복호처리부를 갖는 팩터 그래프를 기반으로, 기 설정된 반복횟수만큼 복수의 메시지를 업데이트하며,상기 복수의 메시지는, 오른쪽 방향 메시지 및 왼쪽 방향 메시지로 구분되는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 5에 있어서,상기 복호부는,상기 하나 이상의 파티션 별로 스테이지 인덱스가 1인 왼쪽 방향 메시지와 오른쪽 방향 메시지의 합들을 기반으로 복호 결과를 출력하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 6에 있어서,상기 복호부는,상기 추정한 비트의 복호 결과가 1이면 상기 비트의 오른쪽 방향 메시지를 ∞로 재설정하고, 상기 추정한 비트를 반전시키며,상기 추정한 비트의 복호 결과가 0이면 상기 비트의 오른쪽 방향 메시지를 -∞로 재설정하고, 상기 추정한 비트를 반전시키는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 5에 있어서,상기 추정부는,상기 오류가 검출된 파티션에서 스테이지 인덱스가 1인 왼쪽 방향 메시지와 오른쪽 방향 메시지의 합들을 입력 받고, 상기 입력된 스테이지 인덱스가 1인 왼쪽 방향 메시지와 오른쪽 방향 메시지의 합들에 기반하여 상기 오류 발생 확률이 높은 비트를 추정하도록 학습되는 인공 신경망 모델을 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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청구항 1에 있어서,상기 복호부는,모든 파티션에서 오류가 검출되지 않을 때까지 복호를 수행하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 장치
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10
하나 이상의 프로세서들, 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법으로서,극 부호화(Polar encoding)된 부호어에 대해 복수 개의 노드(Node)를 계층 구조로 형성한 복호 트리(Tree)를 생성하는 단계;상기 복호 트리를 하나 이상의 파티션(Partition)으로 분할하는 단계;신뢰 전파(Belief Propagation; BP) 복호 방식을 이용하여 상기 부호어를 복호하여 상기 부호어에 대한 복호 결과를 출력하는 단계;상기 복호 결과를 기반으로 오류 검사를 통하여 상기 하나 이상의 파티션 별로 오류를 검출하는 단계;머신러닝 기반 기술을 사용하여 상기 오류가 검출된 파티션에서 오류 발생 확률이 높은 비트를 추정하는 단계; 및상기 추정된 비트를 반전시키고, 상기 오류가 검출된 파티션을 재복호하는 단계를 더 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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11
청구항 10에 있어서,상기 분할하는 단계는,상기 하나 이상의 파티션이 각각 상기 복호 트리의 최하위 노드를 균등하게 포함하도록 분할하는 단계를 더 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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12
청구항 11에 있어서,상기 분할하는 단계는,상기 하나 이상의 파티션 각각의 후단에 오류 검출 부호를 삽입하는 단계를 더 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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13
청구항 12에 있어서,상기 오류 검출 부호는, 패리티 비트(Parity bit)이며,상기 오류 검사는, 패리티 검사인, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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14
청구항 10에 있어서,상기 신뢰 전파 복호 방식은,복수의 스테이지, 복수의 노드, 및 복수의 복호처리부를 갖는 팩터 그래프를 기반으로, 기 설정된 반복횟수만큼 복수의 메시지를 업데이트하며,상기 복수의 메시지는, 오른쪽 방향 메시지 및 왼쪽 방향 메시지로 구분되는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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15
청구항 14에 있어서,상기 부호어에 대한 복호 결과를 출력하는 단계는,상기 하나 이상의 파티션 별로 스테이지 인덱스가 1인 왼쪽 방향 메시지와 오른쪽 방향 메시지의 합들을 기반으로 복호 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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16
청구항 15에 있어서,상기 재복호하는 단계는,상기 추정한 비트의 복호 결과가 1이면 상기 비트의 오른쪽 방향 메시지를 ∞로 재설정하고, 상기 추정한 비트를 반전시키는 단계; 및상기 추정한 비트의 복호 결과가 0이면 상기 비트의 오른쪽 방향 메시지를 -∞로 재설정하고, 상기 추정한 비트를 반전시키는 단계를 더 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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청구항 14에 있어서,상기 오류 발생 확률이 높은 비트를 추정하는 단계는,머신러닝(Machine Learning) 모듈을 이용하여 상기 오류가 검출된 파티션에서 스테이지 인덱스가 1인 왼쪽 방향 메시지와 오른쪽 방향 메시지의 합들을 입력 받고, 상기 입력된 스테이지 인덱스가 1인 왼쪽 방향 메시지와 오른쪽 방향 메시지의 합들에 기반하여 상기 오류 발생 확률이 높은 비트를 추정하는 단계를 더 포함하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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청구항 10에 있어서,상기 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법은,상기 하나 이상의 파티션에 대해 순차적으로 오류 검출을 수행하되,모든 파티션에서 오류가 발생하지 않을 때까지 상기 오류를 검출하는 단계, 상기 비트를 추정하는 단계 및 상기 재복호하는 단계를 반복 수행하는, 극 부호 신뢰 전파 비트 반전 복호 방법
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비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 명령어들을 포함하고, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서들을 갖는 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금, 극 부호화(Polar encoding)된 부호어에 대해 복수 개의 노드(Node)를 계층 구조로 형성한 복호 트리(Tree)를 생성하고;상기 복호 트리를 하나 이상의 파티션(Partition)으로 분할하고;신뢰 전파(Belief Propagation; BP) 복호 방식을 이용하여 상기 부호어를 복호하여 상기 부호어에 대한 복호 결과를 출력하고;상기 복호 결과를 기반으로 오류 검사를 통하여 상기 하나 이상의 파티션 별로 오류를 검출하고;머신러닝 기반 기술을 사용하여 상기 오류가 검출된 파티션에서 오류 발생 확률이 높은 비트를 추정하고, 그리고;상기 추정된 비트를 반전시키고, 상기 오류가 검출된 파티션을 재복호하도록 하는, 컴퓨터 프로그램
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