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저자정보
Yongsu Lee (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Jongchan Woo (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Hoi-Jun Yoo (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.19 No.1
발행연도
2019.2
수록면
137 - 143 (7page)
DOI
10.5573/JSTS.2019.19.1.137

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A reinforcement learning based local routing optimization scheme with two different semiconductor chips – hub IC and node ICs is proposed for the ad-hoc network. The received signal strength indicator (RSSI) in IC generates voltage information for analyzing network quality between each node and collected RSSI data are used for input and reward function of the learning agent. The Qlearning method is utilized for reinforcement learning. The chip fabricated with a 0.18 μm CMOS process, which uses the standard supply voltage of 1.5 V, achieves the lowest power consumption of 274 μW at the supply voltage of 0.8 V. The proposed reinforcement learning based local routing optimization for the ad-hoc network reduce 64 % of total network power consumption compare to the conventional infrastructure based network.
#Reinforcement learning #local routingoptimization #Q-learning #semiconductor chip #hub #node #low- power consumption

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. CIRCUIT ARCHITECTURE
Ⅲ. PROTOCOL AND FSM
Ⅳ. IMPLEMENTATION RESULTS
Ⅴ. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (8)

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Enrico Gregori, Ludmila Cherkasova, Gianopaolo Cugola, Fabio Panzieri, and Gian P. Picco, “Web Engineering and Peer-to-Peer Computing,” Springer, May, 2002. google schola Hung-Yun Hsieh and Raghupathy Sivakumar, “Performance Comparison of Cellular and Multihop Wireless Networks: A Quantitative Study,” ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, Vol. 29, No. 1, pp. 113-122, Jun., 2001. google schola Prashant P. Reddy and Manuela M. Veloso, “RSSIbased Physical Layout Classification and Target Tethering in Mobile Ad-hoc Networks,” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Sep., 2011. google schola P. Beyens, M. Peeters, K. Steenhaut, and A. Nowe, “Routing with Compression in WSNs: A QLearning approach,” Proc. of the 5th Eur. Wksp on Adaptive Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), Mar., 2005. google schola Anna F¨orster, “Machine Learning Techniques Applied to Wireless Ad-Hoc Networks: Guide and Survey,” 3rd International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information, Dec., 2007. google schola

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