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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제10권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
1 - 7 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

수중 IoT 네트워크에서 반복적 학습과 예측 기반의 신뢰성 있는 링크 적응 방법
변정훈 전기·전자·정보·컴퓨터학부 2021.01 학위논문

2020

수중 네트워크의 링크 적응을 위한 기계 학습 기반 MCS 예측 모델 적용 방안
변정훈 ,  조오현 융합정보논문지 2020.01 학술저널

2019

다중 선형 회귀 기반의 수중 IoT 네트워크 링크 적응 방법
변정훈 ,  조용호 ,  임태호 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 수중 IoT 네트워크에서 센서의 전력 소비를 줄이고 네트워크의 처리량을 향상하는 수중 링크 적응 방법을 제안한다. 링크 적응 방법의 하나인 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술은 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 강한 상관관계를 이용하지만, 수중에 바로 적용하는 것은 어렵다. 따라서 수중 환경에 적합한 머신러닝 기반의 AMC 기술을 제안한다. 제안하는 MCS(Modulation Coding and Scheme) 예측 모델은 수중 채널 환경에서 목표 BER 값을 달성하기 위한 통신 방법을 예측한다. 예측된 통신 방법을 실제 수중 무선 통신에서 적용하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 본 논문에서는 높은 정확도의 BER 예측 모델을 사용해 MCS 예측 모델의 성능을 확인한다. 결과적으로 제안하는 AMC 기술은 통신 성공 확률을 올림으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인시켰다.
#Link adaptation #Adaptive modulation and coding #Classification model #Machine learning #Underwater IoT network

목차

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참고문헌 (17)

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X. Lurton / 2004 / An introduction to underwater acoustics google schola A. Baggeroer / 1984 / Acoustic telemetry-an overview / IEEE Journal of oceanic engineering 9(4):229~235 Crossref I. F. Akyildiz / 2004 / Challenges for efficient communication in underwater acoustic sensor networks / ACM Sigbed Review 1(2):3~8 Crossref I. F. Akyildiz / 2005 / Underwater acoustic sensor networks : research challenges / Ad hoc networks 3(3):257~279 Crossref J. Heidemann / 2006 / Research challenges and applications for underwater sensor networking / IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 2006. WCNC 2006 1:228~235 google schola

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