머신러닝을 사용한 양방향 LED-to-LED 가시광통신시스템
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 최일원 | - |
dc.contributor.author | 김기훈 | - |
dc.contributor.author | 박수빈 | - |
dc.contributor.author | 이윤기 | - |
dc.contributor.author | 심규성 | - |
dc.contributor.author | 안병구 | - |
dc.date.available | 2020-07-10T04:12:27Z | - |
dc.date.created | 2020-07-06 | - |
dc.date.issued | 2019-03 | - |
dc.identifier.issn | 2287-5026 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/2623 | - |
dc.description.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. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
dc.title | 머신러닝을 사용한 양방향 LED-to-LED 가시광통신시스템 | - |
dc.title.alternative | Two-way LED-to-LED Visible Light Communication SystemUsing Machine Learning | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 안병구 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회논문지, v.56, no.3, pp.33 - 41 | - |
dc.relation.isPartOf | 전자공학회논문지 | - |
dc.citation.title | 전자공학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 56 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 33 | - |
dc.citation.endPage | 41 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002447359 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Visible Light Communication(VLC) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Two-way LED-to-LED communication | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine learning | - |
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