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Ade Pitra Hermawan (Kumoh National Institute of Technology) Rizki Rivai Ginanjar (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jae-Min Lee (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2019년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
1,479 - 1,482 (4page)

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This paper proposes a new direction in order to achieve high throughput and low latency communication in Industrial Internet of Things (IIoT) by utilizing Deep Learning(DL) technique. In order to achieve the goals, congestion in the network shall be avoided. We compare the performance of some DL algorithms in solving network congestion issue. In addition, future research trends regarding to maximize the system performance and to achieve high throughput and low latency communication in IIoT are suggested.
#deep learning #industrial internet of things #low latency #network congestion #wireless networks

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. DEEP LEARNING
Ⅲ. DL FOR NETWORK CONGESTION CONTROL
Ⅳ. FUTURE RESEARCH TRENDS
Ⅴ. CONCLUSIONS
REFERENCES

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