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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최동민 (명지대학교) 원용욱 (명지대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제4호(통권 제569호)
발행연도
2025.4
수록면
16 - 24 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.4.16

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본 논문에서는 강도변조/직접검출(Intensity Modulation/Direct Detection, IM/DD)과 결맞음(Coherent) 시스템에서 딥러닝 기반 손실함수 최적화를 이용하여 마흐젠더 광변조기(Mach-Zehnder Modulator, MZM)의 바이어스 전압을 자동으로 조절하는 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존 바이어스 조절 기법인 광전력 검출 기반 기술을 응용한 것으로, 더 좋은 변조 성능을 보이며 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템에서 효과적으로 동작한다. 제안하는 기법을 검증하기 위해 마흐젠더 광변조기의 기본 특성과 딥러닝 손실함수 최적화 기법인 Root Mean Sqaure Propagation(RMSProp)의 작동 원리를 수식적으로 보이고, 바이어스 자동 조절과 관련된 모의실험 결과를 제시하였다. 주요 실험 결과로 연산 반복(Iterations)에 따른 비트 에러율(Bit Error Rate, BER)과 에러 벡터 크기(Error Vector Magnitude, EVM)을 제시했으며, 지속적인 바이어스 표류 상황에도 BER은 10 <sup>-5</sup> 이하, EVM은 10% 부근을 유지함을 보였다.
#Optical modulation #Auto bias control #MZM #Deep learning #Loss function optimization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 마흐젠더 광변조기 및 RMSProp 동작원리
Ⅲ. 시뮬레이션 결과 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

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