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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최유진 (인하대학교) 권정훈 (인하대학교) 나호정 (인하대학교) 유상조 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
2,090 - 2,101 (12page)
DOI
10.7840/kics.2019.44.11.2090

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

신체 영역 네트워크에서 의료 정보 수집 시스템을 위한 저지연 및 고신뢰성을 갖는 Q-Learning 기반의 라우팅 프로토콜
최유진 ,  권정훈 ,  나호정 외 1명 한국통신학회논문지 2019.11 학술저널
신체영역네트워크에서 저지연 및 고신뢰성을 갖는 Q-Learning 기반의 동적 라우팅 프로토콜
최유진 ,  권정훈 ,  유상조 한국통신학회 학술대회논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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신체 영역 네트워크(BAN : Body Area Network)는 신체데이터를 지속적으로 수집하여 사용자의 건강에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 하지만 센서는 배터리 등 자원의 한계가 있기 때문에 에너지 효율성이 요구되며, 실시간 데이터 수집을 위해 지연 시간을 최소로 해야 한다. 또한, 사용자의 건강관리 및 문제 발생 시 빠른 대처를 위해 수집한 신체데이터를 건물 내부의 데이터 스테이션에서 관리하는 것도 중요하다. 따라서 본 논문에서는 신체영역 네트워크에서 수집한 신체 데이터를 건물 내부의 데이터 스테이션으로 전달하기 위한 동적 라우팅 프로토콜을 제안한다. 우선 신체데이터 수집을 위해 신체 영역 네트워크에서 지연시간, 네트워크 수명, 에너지 효율성을 고려한 최적의 경로를 탐색한다. 그리고 수집된 데이터를 의료 관련 건물 내부의 데이터 스테이션으로 전송하기 위해 건물에 별도의 무선네트워크를 구성하고, 에너지 효율성을 고려한 최적의 경로를 탐색한다. 동적인 환경에서 적응적으로 동작하기 위해 Q-Learning을 기반으로 각 목적에 맞는 라우팅프로토콜을 설계하였다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 최적 경로를 도출하는 것을 확인하였다.
#Wireless Sensor Network #Reinforcement Learning #Q-Learning #Body Area Network #Routing Protocol

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델 및 고려사항
Ⅲ. Q-Learning 기반의 동적 라우팅 프로토콜
Ⅳ. 모의 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
H. J. Yoon, “Design and development of body implantable powering device based on triboelectric effect,” Ph. D. dissertation, Dept. of Advanced Materials Sci. & Eng., Sungkyunkwan university, Seoul, Aug. 2018. google schola W. S. Choi, L. H. Park, S. R. Cho, and I. H. Lee, “A study of routing design for wireless body area networks,” in Proc. KICS Symp., pp. 443-446, Korea, Jul. 2008. google schola Q. Yang and S. J. Yoo, “Dynamic routing path selection algorithm using reinforcement learning in wireless Ad-Hoc networks,” J. KICS, pp. 1227-1235, Korea, Jul. 2018. google schola J. H. Yim, “Q-learning based geographic routing protocol for mobile ad-hoc networks,” M.S. Thesis, Ajou university, Suwon, Korea, Dec. 2016. google schola J. S. Han, “A study of adaptive QoS routing scheme using policy-gradient reinforcement learning,” J. Korea Soc. Comput. and Inf., pp. 93-96, Korea, Nov. 2011. google schola

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