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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강영명 (성결대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.10 No.3
발행연도
2022.9
수록면
51 - 59 (9page)

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최근 혁신적으로 발전하고 있는 기계학습은 다양한 최적화 문제를 해결할 수 있는 중요한 기술이 되었다. 본 논문에서는 기계학습을 활용하여 이종망의 채널 공용화 문제를 해결하는 최신 연구 논문들을 소개하고 주된 기술의 특성을 분석하여 향후 연구 방향에 대해 가이드를 제시한다. 기존 연구들은 대체로 온라인 및 오프라인으로 빠른 학습이 가능한 Q-learning을 활용하는 경우가 많았다. 반면 다양한 공존 시나리오를 고려하지 않거나 망 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 기계학습 컨트롤러의 위치에 대한 고려는 제한적이었다. 이런 단점을 극복할 수 있는 유력한 방안으로는 ITU에서 제안한 기계학습용 논리적 망구조를 기반으로 망 환경 변화에 따라 기계학습 알고리즘을 선택적으로 사용할 수 있는 방법이 있다.
#Coexistence #Wi-Fi #LTE-LAA #Performance #Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계학습을 적용한 이종망 성능 개선 연구
Ⅲ. ITU 의 기계학습 적용 망 구조
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 참고문헌

참고문헌 (0)

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