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머신러닝을 사용한 양방향 LED-to-LED 가시광통신시스템Two-way LED-to-LED Visible Light Communication SystemUsing Machine Learning
- Other Titles
- Two-way LED-to-LED Visible Light Communication SystemUsing Machine Learning
- Issue Date
- Mar-2019
- Publisher
- 대한전자공학회
- Keywords
- Visible Light Communication(VLC); Two-way LED-to-LED communication; Machine learning
- Citation
- 전자공학회논문지, v.56, no.3, pp.33 - 41
- Journal Title
- 전자공학회논문지
- Volume
- 56
- Number
- 3
- Start Page
- 33
- End Page
- 41
- ISSN
- 2287-5026
- Abstract
- 본 논문에서는 머신러닝을 이용한 양방향 LED-to-LED 가시광통신 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 주요한 특징과 기여도는 다음과 같다. 첫째, 제안된 시스템은 가시광통신 중 환경적 요인으로 인해 발생될 수 있는 불규칙하게 변화하는 무선채널 상태의 데이터 오류를 머신러닝을 통해 개선하고 보완한다. 둘째, 머신러닝 기법을 사용한 채널 개선과 보완을 통하여 LED-to-LED 양방향 시스템에서 데이터 송신 및 수신율을 높일 수 있다. 셋째, 제안된 시스템은 머신러닝 기법을 통해 외부환경 요인에 민감한 가시광통신의 데이터 전송 시 발생되는 현상을 데이터베이스에 저장하여 데이터 상태를 보완하고 데이터를 안정화하며, 채널링 변화를 확인할 수 있으며, 가시광통신의 데이터 통신상태를 효과적으로 향상 시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 시스템은 가시광통신에서 사용되는 환경적 요인에 민감한 빛이라는 단점을 보완할 수 있으며, 거리가 증가할 시 송신 및 수신 효율이 떨어지는 문제점을 보완할 수 있다는 것을 확인하였다.
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- Appears in
Collections - Graduate School > Software and Communications Engineering > 1. Journal Articles
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Related Researcher
- An, Beongku
- Graduate School (Software and Communications Engineering)