딥러닝 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법 분석

성진택

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자료유형: 학술저널

저자정보: 성진택 (호남대학교)

저널정보: 한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제10권 제4호

발행연도: 2017.8

수록면: 257 - 267 (11page)

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압축센싱(Compressed Sensing)은 선형 역문제(inverse problem)를 다루고 있으며, 그 이론적 연구결과는 관련분야에 많은 영향을 주어 놀랄 만한 연구성과를 발표하였다. 그러나 압축센싱을 실제 환경에 적용하기 위해서는 두 가지 중요한 문제가 남아 있다. 하나는 실시간에 가까운 복원 성능이 보장되어야 하며, 다른 하나는 신호가 희소성을 갖도록 전처리가 가능해야 한다는 점이다. 이에 대한 문제들을 해결하고자 딥러닝(deep learning) 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법이 최근에 등장하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 압축센싱 신호 복원방법을 고찰하고 최신 연구결과를 비교 · 분석하고자 한다. 관련 연구결과에서는 실시간에 가까운 복원 시간에 도달하였으며, 기존 복원방법 대비 더 우수한 복원 성능을 보여 주었다. 최근 연구에서 보여준 딥러닝을 활용한 압축센싱 신호 복원방법은 압축센싱의 활용가치를 더욱 높일 뿐만 아니라 신호처리와 통신분야에서 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

#Approximate Message Passing #Compressed Sensing #Convolutional Neural Network #Deep Learning #Sparse Signal

참고문헌 (27)

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[학술지(정기간행물)] - D. L. Donoho / 2006 / Compressed Sensing / IEEE Tran. on Inf. Theory 52 (4) : 1289 ~ 1306

[학술지(정기간행물)] - C. A. Metzler / 2016 / From Denoising to Compressed Sensing / IEEE Tran. on Inf. Theory 62 (9) : 5117 ~ 5144

[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 2015 / Deep Learning / Nature 521 : 436 ~ 444

[학술대회논문] - A. Mousavi / 2015 / A deep learning approach to structured signal recovery / 53rd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing : 1226 ~ 1343

[학술대회논문] - K. Kulkarni / 2016 / ReconNet : Non-Iterative Reconstruction of Images from Compressively Sensed Measurements / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 449 ~ 458

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이 논문의 저자 정보

Jin-Taek Seong

소속기관 목포대학교

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