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저자정보
박재현 (인천대학교) 이은규 (인천대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
3,256 - 3,260 (5page)

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As global demand for internet connectivity increases, Low Earth Orbit (LEO) satellite networks are gaining prominence. Efficient management of these networks requires traffic demand predictions that take into account the dynamic nature of satellite communications, which are influenced by various factors. This paper employs Spiking Neural Networks (SNNs), which are energy-efficient and ideal for processing time-series data, to predict traffic for a single satellite in a LEO network. The study adapts the Transformer architecture for traffic prediction, referencing recent research, and extensively discusses the methodology and experimental results.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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