KR102122118B1 - 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반한 디지털 통신 방법 - Google Patents

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실시예들은 디지털 통신에 있어서 이진 대칭 채널(BSC)의 천이 확률을 미리 정해진 값 중 하나로 결정하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 천이 확률은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 일 실시예에 따른 신호 수신 방법은 송신기로부터 파일럿 신호를 수신하는 단계, 수신한 파일럿 신호에 기초하여, 신호 와 간섭 사이의 비율을 나타내는 제1 파라미터를 결정하는 단계, 제1 파라미터에 기초하여, 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하는 단계, 및 결정된 천이 확률을 송신기에 전송하는 단계를 포함한다.

Description

유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반한 디지털 통신 방법{A method of digital communication based on statistical evidence of the ratio of bases in a gene sequence}
아래 실시예들은 디지털 통신에 있어서 이진 대칭 채널(BSC: Binary Symmetric Channel)의 천이 확률을 미리 정해진 값 중 하나로 결정하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 천이 확률은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
채널 부호화(Channel Coding)는 채널을 통한 정보의 전송중에 수신측이 오류를 검출, 정정할 수 있도록 송신원에서의 신호 변환 과정일 수 있다. 채널 부호화를 분석하기위해 채널 모델(Channel Model)을 고려할 수 있다. 채널 모델은 정보가 전달되는 통신로로, 채널 부호화기 및 채널 복호화기 사이에 존재할 수 있다. 채널 모델 중 이진 대칭 채널(BSC: Binary Symmetric Channel)은 가장 기본이 되는 일반적인 채널 모델로 많이 사용 되면서, 이진 전송 시스템의 기본 모델이기 때문에 실제적으로 중요한 모델일 수 있다.
이진 대칭 채널(BSC)은 코딩 이론 및 정보 이론에 사용되는 공통 통신 채널 모델일 수 있다. 이진 대칭 채널에서 송신기는 비트(0 또는 1)를 보내고 수신기는 비트를 수신할 수 있다. 비트는 일반적으로 올바르게 전송 되지만 잘못 전송될 수도 있다. 이진 대칭 채널의 송수신 심볼 집합이 이진 비트이며 이진 대칭 채널에서는, 0이 1로 1이 0으로 수신될 천이 확률이 p로 같으며, 0이 0으로 그리고 1이 1로 수신될 천이 확률이 1-p로 같다.
기존의 이진 대칭 채널에서는 모든 가능한 천이 확률 p의 후보들 중 현재 채널에 맞는 천이 확률 p를 추정하기 위하여, 많은 연산자원이 소모되는 문제가 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이진 대칭 채널에서 성능 저하는 최소로 하면서, 천이 확률 추정을 위한 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있도록 천이 확률을 미리 정해진 값 중 하나로 결정하는 방법을 제안한다. 특히 천이 확률을 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 결정하는 방법을 제안한다.
일 측에 따른 신호 수신 방법은 송신기로부터 파일럿 신호를 수신하는 단계, 상기 수신한 파일럿 신호에 기초하여, 신호 와 간섭 사이의 비율을 나타내는 제1 파라미터를 결정하는 단계, 상기 제1 파라미터에 기초하여, 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하는 단계, 및 상기 결정된 천이 확률을 상기 송신기에 전송하는 단계를 포함한다.
상기 제1 파라미터에 기초하여, 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하는 단계는 상기 제1 파라미터가 임계 값 이상일 경우, 상기 천이 확률을 0.6으로 결정하는 단계, 및 상기 제1 파라미터가 상기 임계 값 미만일 경우, 상기 천이 확률을 0.4로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 천이 확률을 위한 미리 정해진 값들은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 미리 결정될 수 있다.
상기 제1 파라미터는
Figure 112018055165960-pat00001
를 포함할 수 있다.
일 측에 따른 신호 송신 방법은 수신기로 파일럿 신호를 송신하는 단계, 상기 수신기로부터 신호와 간섭 사이의 비율에 기초하여 미리 정해진 값들 중 하나로 결정된 천이 확률을 수신하는 단계, 상기 천이 확률에 기초하여, 전송 신호를 인코딩하는 단계, 및 상기 인코딩된 전송 신호를 상기 수신기에 송신하는 단계를 포함한다.
상기 천이 확률은 상기 신호와 간섭 사이의 비율에 기초하여 결정된 제1 파라미터가 임계 값 이상일 경우 0.6으로 결정되고, 상기 제1 파라미터가 상기 임계 값 미만일 경우 0.4로 결정될 수 있다.
상기 천이 확률을 위한 미리 정해진 값들은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 미리 결정될 수 있다.
일 측에 따른 수신기는 송신기로부터 파일럿 신호를 수신하는 안테나, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 수신한 파일럿 신호에 기초하여 신호와 간섭 사이의 비율을 나타내는 제1 파라미터를 결정하고, 상기 제1 파라미터에 기초하여 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하며, 상기 안테나는 상기 결정된 천이 확률을 상기 송신기에 전송한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이진 대칭 채널에서 성능 저하는 최소로 하면서, 천이 확률 추정을 위한 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다. 구체적으로, 천이 확률을 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 결정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 섀넌 엔트로피 및 RNA 엔트로피를 도시한 그래프.
도 2는 일 실시예에 따른 RNA 염기에 기초한 이진 대칭 채널을 도시한 도면.
도 3은 일 실시예에 따른 섀넌 용량 및 RNA 용량을 도시한 그래프.
도 4는 일 실시예에 따른 RNA 염기에 기초한 이진 대칭 채널 간섭 모델을 도시한 도면.
도 5는 일 실시예에 따른 정규화된 자유도를 도시한 그래프.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
일 실시예에 따른 디지털 통신 시스템은 송신기와 수신기를 포함할 수 있다. 수신기는 송신기로부터 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 파일럿 신호는 무선통신 송신기에서 수신기로 하여금 채널 추정 및 송신기 정보의 획득에 도움이 되도록, 송신기에서 송신하는 신호일 수 있다. 파일럿 신호는 송신기와 수신기 사이에서 미리 공유된 신호일 수 있다. 예를 들어, 이진 대칭 채널에서 송신 정보가 담긴 전송 신호를 송신하기 전에, 천이 확률을 구하기 위해 미리 공유된 파일럿 신호를 먼저 송신할 수 있다.
일 실시예에 따른 파일럿 신호를 수신한 수신기는 파일럿 신호에 기초하여 신호 대 잡음비(SNR) 및 간섭 대 잡음비(INR)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 신호 대 잡음비 및 간섭 대 잡음비에 기초하여, 제1 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 파라미터는 신호 대 잡음비 및 간섭 대 잡음비의 로그 비율일 수 있다. 기존의 이진 대칭 채널에서는 모든 가능한 천이 확률 p의 후보들 중 현재 채널에 맞는 천이 확률 p를 추정하기 위하여, 많은 연산자원이 소모되는 문제가 있다. 이와 달리, 일 실시예에 따르면 제1 파라미터에 기초하여 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값 중 하나로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 파라미터가 임계 값 이상일 경우, 천이 확률을 0.6으로, 제1 파라미터가 임계 값 미만일 경우, 천이 확률을 0.4로 결정할 수 있다. 천이 확률을 미리 정해진 값 중 하나로 결정하기 때문에, 기존의 경우와 달리 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다. 수신기는 결정된 천이 확률을 송신기에 전송할 수 있다. 천이 확률을 전송 받은 송신기는, 천이 확률에 기초하여 전송 신호를 인코딩하고, 인코딩된 전송 신호를 송신할 수 있다.
일 실시예에 따른 디지털 통신 시스템은 모든 가능한 천이 확률 p의 후보들 중 현재 채널에 맞는 천이 확률 p를 추정하는 대신, 미리 정해진 값 중 하나를 천이 확률로 결정하기 때문에, 적합한 천이 확률을 정하는게 중요할 수 있다. 일 실시예에 따른 천이 확률을 위한 미리 정해진 값들 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 결정될 수 있다. 일 실시예에 따른 유전자 시퀀스 내의 염기 비율은 RNA를 구성하는 염기인 아데닌(A), 구아닌(G), 시토닌(C), 우라실(U)의 비율에 근거할 수 있다.
일 실시예에 따라 천이 확률을 결정하더라도, 기존의 경우와 섀넌 엔트로피(Shannon Entropy), 채널 용량(Channel capacity)에 큰 차이가 없고, 분산이 크지 않고, 정규화된 자유도(Generalized Degree of Freedom) 관점에서도 큰 차이가 없으면서, 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다. 이에 대한 자세한 내용은 후술하겠다.
DNA를 구성하는 염기로는 퓨린과 피리미딘이 있다. 퓨린은 아데닌(A)과 구아닌(G)을, 피리미딘은 시토닌(C)과 티민(T)을 각각 포함할 수 있다. 샤가프(Erwin Chargaff)는 동료들과 함께 1950년 서로 다른 종 사이에서 추출한 DNA에 어떠한 규칙성이 있다는 것을 관찰하게 된다. 관찰을 통해 DNA 내의 퓨린과 피리미딘은 1:1의 일정한 비율을 가지고 있음이 밝혀졌다. 아데닌(A)은 티민(T)과 같은 양을 가지고 있으며, 구아닌(G)과 시토닌(C) 또한 서로 같은 양을 가지고 있다는 것이 이들의 실험을 통해 밝혀졌다. 또한, DNA에서 4 개의 염기는 A = 30.9 %, T = 29.4 %, G = 19.9 % 및 C = 19.8 %의 비율로 존재함이 밝혀졌다. RNA의 경우 티민 대신 우라실(U)이 존재한다.
이중 확률 행렬은 정사각행렬 P=(pij)의 모든 원소가 0 또는 양수에 해당하고, 각 행과 열의 원소의 합이 모두 1인 확률행렬일 수 있다. 일 실시예에 따르면, RNA에 존재하는 4개의 염기에 기초하여 이중 확률 행렬(Doubly stochastic matrix)을 만들 수 있다. 예를 들어, RNA에 기초한 이중 확률 행렬은
Figure 112018055165960-pat00002
형태일 수 있다. 행렬 원소의 알파벳은 아데닌(A), 구아닌(G), 시토닌(C), 및 우라실(U)의 비율을 나타낼 수 있다. RNA 염기 중, 아데닌(A)과 우라실(U)는 각각 30%을 차지하고, 시토닌(C)과 구아닌(G)은 각각 20% 비율을 차지할 수 있다. 이러한 비율을 고려한 이중 확률 행렬은
Figure 112018055165960-pat00003
일 수 있다.
일 실시예에 따른 이중 확률 행렬은 시불변 이진 통신 채널을 나타내며, xn은 입력을, xn+1은 출력을 나타낼 수 있다. 입력 및 출력은 각각 두 개의 이진 기호 "0"및 "1"을 각각 나타내는 두 개의 상태 e0 및 e1을 처리할 수 있다. 채널은 전송되는 신호에 따라 특정 오류 확률로 입력 신호를 출력에 전달합니다. 두 종류의 채널 오류 확률을 a, b로 나타낼 수 있다. 예를 들어, "0"이 입력 되었을 때, "1"이 출력될 오류 확률을 a, "1"이 입력 되었을 때, "0"이 출력될 오류 확률을 b라 할 수 있다. 이를 식으로 표현하면 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00004
마르코프 연쇄(Markov chain)는 메모리를 갖지 않는 이산 시간 확률 과정일 수 있다. 마르코프 연쇄는 시간에 따른 계의 상태의 변화를 나타낼 수 있다. 매 시간마다 계는 상태를 바꾸거나 같은 상태를 유지할 수 있다. 상태의 변화를 천이라 할 수 있다. 마르코프 연쇄는 과거와 현재 상태가 주어졌을 때의 미래 상태의 조건부 확률 분포가 과거 상태와는 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정될 수 있다. 예를 들어, “0”에서 “0”으로 전송될 확률을 p00, “0”에서 “1”로 전송될 확률을 p01, “1”에서 “0”으로 전송될 확률을 p10, “1”에서 “1”로 전송될 확률을 p11이라 할 수 있다. 이러한 경우의 마르코프 연쇄의 천이 행렬 P는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00005
이진 대칭 채널(BSC)은 코딩 이론 및 정보 이론에 사용되는 공통 통신 채널 모델일 수 있다. 이진 대칭 채널에서 송신기는 비트(0 또는 1)를 보내고 수신기는 비트를 수신할 수 있다. 비트는 일반적으로 올바르게 전송 되지만 잘못 전송될 수도 있다. 이진 대칭 채널의 송수신 심볼 집합이 이진 비트이며 이진 대칭 채널에서는, “0”이 “1”로 “1”이 “0”으로 수신될 천이 확률이 p로 같으며, “0”이 “0”으로 그리고 “1”이 “1”로 수신될 천이 확률이 1-p로 같다.
일 실시예에 따른 수학식 2의 마르코프 연쇄의 천이 행렬을 이진 대칭 채널(BSC)로 모델링 할 수 있다. 이진 대칭 채널로 모델링하면 “0”이 “1”로 “1”이 “0”으로 수신될 천이 확률이 동일하기 때문에, 수학식 1, 2의 오류가 날 확률인 a와 b가 p로 동일할 수 있다. 이진 대칭 채널의 천이 행렬P는 수학식3과 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00006
일 실시예에 따른 RNA에 기초한 이중 확률 행렬인
Figure 112018055165960-pat00007
의 원소들은 아데닌(A)=우라실(U), 구아닌(G)=시토닌(C) 이고, 그 비율을 고려하면
Figure 112018055165960-pat00008
와 같을 수 있다. 행렬
Figure 112018055165960-pat00009
는 이진 대칭 채널 모델의 조건을 만족할 수 있다. 일 실시예에 따르면, RNA에 기초한 이중 확률 행렬을 수학식 3의 이진 대칭 채널의 천이 행렬로 사용할 수 있다. 이 경우, 천이 확률 p=0.6일 수 있다. 또는 이진 대칭 채널의 천이 행렬로
Figure 112018055165960-pat00010
행렬을 사용할 수 있고, 이 경우 천이 확률 p=0.4일 수 있다.
일 실시예에 따른 디지털 통신 시스템은 모든 가능한 천이 확률 p의 후보들 중 현재 채널에 맞는 천이 확률 p를 추정하는 대신, 미리 정해진 값 인 0.4 또는 0.6 중 하나를 천이 확률로 결정하기 때문에, 천이 확률 0.4, 0.6이 적합한 값인지 중요한 문제일 수 있다. 일 실시예에 따라 천이 확률을 0.4 또는 0.6으로 결정하더라도, 기존의 경우와 섀넌 엔트로피(Shannon Entropy), 채널 용량(Channel capacity)에 큰 차이가 없고, 분산이 크지 않고, 정규화된 자유도(Generalized Degree of Freedom) 관점에서도 큰 차이가 없으면서, 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다. 아래에서, 일 실시예에 따른 천이 행렬을 사용하더라도, 섀넌 엔트로피(Shannon Entropy), 채널 용량(Channel capacity)에 큰 차이가 없고, 분산이 크지 않고, 정규화된 자유도(Generalized Degree of Freedom) 관점에서도 큰 차이가 없음을 설명하겠다.
정보 이론에서 시스템은 송신자, 채널, 수신자를 이용하여 모형화 할 수 있다. 송신자는 채널을 통해 전달되는 메시지를 만들어낼 수 있다. 채널은 특정한 방식을 통해 메시지를 변경할 수 있다. 수신자는 어떤 메시지가 보내진 것인지 추론할 수 있다. 섀넌 엔트로피는 각 메시지에 포함된 정보의 기댓값일 수 있다. 정보는 발생 가능한 사건이나 메시지의 확률분포의 음의 로그로 정의할 수 있다. 각 사건의 정보량은 그 기댓값이 섀넌 엔트로피인 확률변수를 형성할 수 있다. 어떤 확률분포 P에 대한 섀넌 엔트로피 H(P)는 수학식 4와 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00011
도 1은 일 실시예에 따른 섀넌 엔트로피 및 RNA 엔트로피를 도시한 그래프이다.
도 1을 참조하면, 섀넌 엔트로피의 최대값은 1, RNA 엔트로피의 최대값은 0.97095로 두 값의 차이가 크지 않음을 알 수 있다. 일 실시예에 따른 섀넌 엔트로피는 수학식 5와 같이 구할 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00012
섀넌 엔트로피의 최대값을 구하기 위해 수학식 5를 미분하면 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00013
Figure 112018055165960-pat00014
Figure 112018055165960-pat00015
P=0.5일때, 섀넌 엔트로피 값이 1로 최대가 됨을 알 수 있다. 일 실시예에 따른 RNA 염기에 기반한 천이 확률을 가지는 경우인, p=0.4 또는 p=0.6일 경우의 엔트로피는 0.97095일 수 있다.
랜덤 변수 RNA X에 대한 분산을 구해보면, E{X}=0.5 이므로, 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00016
P=0.6일 때는
Figure 112018055165960-pat00017
, p=0.4일 때는
Figure 112018055165960-pat00018
일 수 있다.
만약, X1과 X2가 독립적인 랜덤 변수라면, X1과 X2의 합에 대한 분산은 수학식 8과 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00019
A=U 및 C=G 사이의 분산은 2%일 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 RNA 염기에 기초한 이진 대칭 채널을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, RNA 염기에 기초하여 이진 대칭 채널을 모델화 할 수 있다. 예를 들어, C와 G는 정상적인 전송을, A와 U는 간섭 신호를 의미할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 수학식 9와 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00020
수학식 9의 u는 입력 X1을 선택할 확률일 수 있다. 단일 채널(uniform channel)의 상호 정보(mutual information)는 수학식 10과 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00021
수학식 10의 H(Y|X)는 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00022
수학식 11의 H(Y|X)일 때, 수학식 9는 수학식 12와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00023
도 3은 일 실시예에 따른 섀넌 용량 및 RNA 용량을 도시한 그래프이다.
도 3을 참조하면, 채널 용량(Channel capacity)는 모든 가능한 입력 확률들에 대하여 최대가 되는 채널을 한 번 사용했을 때의 최대 평균 상호 정보로 정의할 수 있다. 채널 용량의 단위는 채널 사용 당 비트 수 일 수 있다. 따라서 일 실시예에 따른 섀넌 채널 용량은 수학식 13과 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00024
일 실시예에 따른 RNA 모델에 기반한 채널 용량은 수학식 14와 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00025
도 4는 일 실시예에 따른 RNA 염기에 기초한 이진 대칭 채널 간섭 모델을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 전송 신호는 X1, X2를 포함하고, 수신 신호는 Y1, Y2를 포함할 수 있다. RNA 염기 서열에서, C=G=20%이고, A=T=30%임을 이용하여 이진 대칭 채널의 천이 확률을 모델링할 수 있다. 예를 들어, C와 G는 정확하게 전송될 확률을, A와 U는 간섭 신호가 발생할 확률을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른 이진 대칭 채널 간섭 모델의 입력과 출력 관계는 수학식 15와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00026
Figure 112018055165960-pat00027
또한, 정규화된 자유도(GDoF)는
Figure 112018055165960-pat00028
같이 정의될 수 있다. 일 실시예에 따른 α는 직선 채널 강도와 비교 한 교차 채널 강도의 비율일 수 있다. 일 실시예에 따른 α는 제1 파라미터로 지칭될 수 있다.
통신은 매체를 통해 정보를 전달할 수 있다. 매체는 통신 채널의 특성을 결정할 수 있다. 무선은 공기 중을 전파로 통신하고, 유선은 전화선 등을 통하여 전자계로 통신할 수 있다. 송신 신호를 매체에 통과시켜 수신해 보고, 수신된 신호를 분석하여 채널 특성을 결정할 수 있다. 채널 특성을 이용하면 섀넌이 만들어 낸 관계식을 이용하여 채널 용량을 구할 수 있다. 섀넌에 의하면, 채널 용량은 수신한 신호의 신호 대 잡음비(SNR)로 결정될 수 있다. 수신한 신호에 노이즈가 많이 끼면 보낼 수 있는 용량이 줄어들 수 있다. 노이즈가 있다고 보내는 신호에 항상 오류가 수반되는 것이 아니라, 오류 없이 보낼 수 있는 최대 용량이 줄어들 수 있다. 오류가 없다는 것은 아니고 한 번에 보내는 데이터 패킷의 길이가 끝없이 길어지면 극한소의 오류만 남게 될 수 있다. 통신 시스템에서 채널 용량은 수신단에서 본 신호 대 잡음비에 따라 결정될 수 있다. 해당 관계식은 수학식 16과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00029
일 실시예에 따른 신호는 단독으로 존재하지 않고 잡음과 섞여 있을 수 있다. 그 비율을 나타내는 척도로서 신호 대 잡음비(SNR)가 쓰일 수 있다. 신호 대 잡음비(SNR)은 수학식 17과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00030
신호 대 잡음비(SNR)가 크면 노이즈보다 신호의 전력이 크기 때문에 신호가 선명할 수 있다.
간섭 대 잡음비(INR)는 노이즈에 대한 회로 또는 라인의 간섭 비율일 수 있다. 신호 대 잡음비 (SNR)는 전자 부품이나 대기의 고유 한 특성에서 오는 잡음을 다루며 대개는 정적 측정이라면, 간섭 대 잡음비(INR)는 동적 측정치일 수 있다. 주어진 순간에 나타나는 특정 장애를 측정하는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에 따른 직교화된 이진 대칭 채널의 채널 용량은 수학식 18과 같을 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00031
예를 들어, SNR이
Figure 112018055165960-pat00032
인 경우, C와 R은 수학식 19와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00033
도 5는 일 실시예에 따른 정규화된 자유도를 도시한 그래프이다.
도 5를 참조하면, α에 따른 자유도 변화를 알 수 있다. 일 실시예에 따른 자유도(DoF)는 수학식 20과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112018055165960-pat00034
일 실시예에 따른 수학식 20의 α는
Figure 112018055165960-pat00035
일 수 있다. 제1 파라미터인 α가 1보다 크거나 같은 경우에는 간섭이 강한 상황으로 판단할 수 있다. 제1 파라미터인 α가 1보다 작은 경우에는 간섭이 약한 상황으로 판단할 수 있다. α가 1 이상 일 경우에는, 천이 확률을 0.6으로 하고, 1 미만일 경우에는 0.4로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 수신기는 송신기로부터 파일럿 신호를 수신하는 안테나 및
프로세서를 포함한다. 프로세서는 수신한 파일럿 신호에 기초하여 신호 대 잡음비(SNR) 및 간섭 대 잡음비(INR)를 계산하고, 신호 대 잡음비 및 간섭 대 잡음비에 기초하여, 제1 파라미터를 결정하고, 제1 파라미터에 기초하여, 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값 중 하나로 결정하고, 안테나는 상기 결정된 천이 확률을 상기 송신기에 전송할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 송신기로부터 파일럿 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신한 파일럿 신호에 기초하여, 신호 와 간섭 사이의 비율을 나타내는 제1 파라미터를 결정하는 단계;
    상기 제1 파라미터에 기초하여, 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 천이 확률을 상기 송신기에 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 천이 확률을 위한 미리 정해진 값들은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 미리 결정되는 신호 수신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터에 기초하여, 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하는 단계는
    상기 제1 파라미터가 임계 값 이상일 경우, 상기 천이 확률을 0.6으로 결정하는 단계; 및
    상기 제1 파라미터가 상기 임계 값 미만일 경우, 상기 천이 확률을 0.4로 결정하는 단계
    를 포함하는 신호 수신 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는
    Figure 112020022680419-pat00043
    를 포함하는
    신호 수신 방법.
  5. 수신기로 파일럿 신호를 송신하는 단계;
    상기 수신기로부터 신호와 간섭 사이의 비율에 기초하여 미리 정해진 값들 중 하나로 결정된 천이 확률을 수신하는 단계;
    상기 천이 확률에 기초하여, 전송 신호를 인코딩하는 단계; 및
    상기 인코딩된 전송 신호를 상기 수신기에 송신하는 단계
    를 포함하고,
    상기 천이 확률을 위한 미리 정해진 값들은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 미리 결정되는 신호 송신 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 천이 확률은 상기 신호와 간섭 사이의 비율에 기초하여 결정된 제1 파라미터가 임계 값 이상일 경우 0.6으로 결정되고, 상기 제1 파라미터가 상기 임계 값 미만일 경우 0.4로 결정되는
    신호 송신 방법.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는
    Figure 112020022680419-pat00044
    를 포함하는
    신호 송신 방법.
  9. 하드웨어와 결합되어 제1항, 제2항, 제4항 내지 제6항, 제8항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 송신기로부터 파일럿 신호를 수신하는 안테나; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 수신한 파일럿 신호에 기초하여 신호와 간섭 사이의 비율을 나타내는 제1 파라미터를 결정하고, 상기 제1 파라미터에 기초하여 이진 대칭 채널의 천이 확률을 미리 정해진 값들 중 하나로 결정하며,
    상기 안테나는 상기 결정된 천이 확률을 상기 송신기에 전송하고,
    상기 천이 확률을 위한 미리 정해진 값들은 유전자 시퀀스 내의 염기의 비율에 대한 통계적 근거에 기반하여 미리 결정되는
    수신기.
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