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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박석현 (충북대학교) 신경섭 (상명대학교) 조오현 (충북대학교)
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제10권 제7호
발행연도
2020.1
수록면
33 - 40 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

DC-NAV : 수중통신에서 분할 정복 알고리즘에 기반한 NAV 타이머 설정 기법
박석현 ,  조오현 한국통신학회 학술대회논문집 2020.08 학술대회자료
AQ-NAV: 수중통신에서 거리 추정을 이용한 강화 학습 기반 채널 접속 기법
박석현 ,  신경섭 ,  조오현 융합정보논문지 2020.01 학술저널
Q-NAV: 수중 무선 네트워크에서 강화학습 기반의 NAV 설정 방법
박석현 ,  조오현 융합정보논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.
#수중 무선 네트워크 #센서 #강화학습 #IoT 네트워크 #RTS #CTS #NAV

목차

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참고문헌 (15)

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https://water.usgs.gov/edu/earthhowmuch.html google schola M. Mangel / 1983 / Optimal search for and mining of underwater mineral resources / SIAM Journal on Applied Mathematics 43(1):99~106 Crossref N. Wakita / 2010 / Development of autonomous underwater vehicle(AUV)for exploring deep sea marine mineral resources / Mitsubishi Heavy Industries Technical Review 47(3):73~80 google schola E. M. Sozer / 2000 / Underwater acoustic networks / IEEE journal of oceanic engineering 25(1):72~83 Crossref I. F. Akyildiz / 2004 / Challenges for efficient communication in underwater acoustic sensor networks / ACM Sigbed Review 1(2):3~8 Crossref

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