AI를 사용한 무선 통신

개요

이 발표에서는 MATLAB에서 무선 통신 문제를 해결하기 위해 AI(인공 지능) 기능을 얼마나 쉽게 적용할 수 있는지 보여드릴 것입니다. MATLAB과 무선 통신 제품을 사용해 생성된 데이터와 즉시 사용 가능한 알고리즘을 통해 더 효율적으로 작업하는 방법을 배울 수 있습니다. 본 발표에서는 데이터 생성, AI 신경망 훈련, 검증 및 테스트, 임베디드 소자 및 엔터프라이즈 시스템으로의 배포를 비롯한 AI 기반 워크플로를 전반적으로 살펴볼 것입니다. 마지막으로 MATLAB 외부에 존재하는 기존 딥러닝 신경망을 활용하는 방법을 소개합니다. ​

하이라이트

• 무선 파형 생성기 앱을 사용하여 합성 및 무선 신호 형태의 훈련 데이터 생성
• 심층 신경망 디자이너 앱과 같은 대화형 방식의 툴을 사용해 AI 모델 설계 및 훈련
• 실험 관리자 앱으로 대규모 시뮬레이션을 수행해 훈련된 신경망 테스트 및 검증
• 엔터프라이즈 또는 임베디드 시스템으로 검증된 모델 배포
• Python 모델 등 타사 환경과의 손쉬운 연동 살펴보기

발표자 소개

Houman Zarrinkoub:

Houman Zarrinkoub 박사는 MathWorks에서 무선 통신 제품을 담당하는 수석 제품 관리자입니다. 그는 MathWorks에서 20년간 근무하면서 개발 관리자 역할도 수행했으며, 다양한 신호 처리 및 통신 소프트웨어 툴을 담당했습니다. 그는 MathWorks에 합류하기 전에 Nortel Networks의 무선 그룹에서 모바일 및 음성 코딩 기술을 연구하는 연구 과학자로 일했습니다. 그는 신호 처리 응용 사례의 컴퓨터 시뮬레이션 관련 주제에 대해 여러 개의 특허를 받았습니다. Houman은 Understanding LTE with MATLAB: From  Mathematical Modeling to Simulation and Prototyping이라는 책을 집필했습니다. 그는 캐나다의 McGill University에서 전기공학 학사 학위를 받았고, University of Quebec에서 전기통신 석사 및 박사 학위를 받았습니다.

Uvaraj Natarajan:

Uvaraj는 MathWorks의 시니어 애플리케이션 엔지니어로, 5G/LTE/WLAN/무선 및 위성 통신 분야를 담당하고 있습니다. MathWorks에 입사하기 전에는 Cisco Systems에서 5G/LTE 시장을 위한 SON(자가 최적화 네트워크) 관련 업무를 담당했으며, 전 세계 이동통신 사업자들과 긴밀히 협력하여 종단간 LTE 네트워크에 대한 전문성을 쌓았습니다. 그는 LTE ENB 프로토콜 스택 개발 및 LTE PHY 개발 분야에서 산업 경험을 보유하고 있습니다. 그는 또한 영국의 Centre for Communication Systems Research에서 인지 무선, 중계 시스템, LTE-A, CoMP 시스템 관련 연구에도 참여했습니다. Uvaraj는 영국의 University of Surrey에서 이동 및 위성 통신 석사 학위를 취득했으며 인도의 Anna University에서 전자 및 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다.