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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조승현 (경상국립대학교) 김범수 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제8호(JKIIT, Vol.22, No.8)
발행연도
2024.8
수록면
83 - 91 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.8.83

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무선 인체 영역 네트워크에서는 사용자 움직임에 의한 노드 간 가시성(Line of sight) 미확보 시 채널 페이딩으로 인해 빈번한 데이터 손실이 발생한다. 이를 해결하기 위한 다양한 링크 품질 인지 기반의 적응적 스케줄링 기법들이 제안되었으나 이들은 사용자의 개인화된 움직임을 스케줄링에 반영하지 않는다는 문제가 있다. 본 연구에서는 기기 사용자의 개인화된 움직임 패턴과 그에 따른 링크 품질 변화를 Q-learning을 통해 학습한 뒤 스케줄링에 통합하는 적응적 스케줄링 기법을 제안한다. BANSIM 네트워크 시뮬레이터에서의 시뮬레이션을 통해 사용자가 규칙적인 움직임을 보이는 경우 제안하는 기법이 기존 기법 대비 최대 41.8% 더 나은 패킷 전송 성공률을 보이는 것을 검증하였다.
#wireless body area networks #WBANs #TDMA #personalized adaptive scheduling #Q-learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 모델 및 문제 정의
Ⅳ. 제안하는 스케줄링 기법
Ⅴ. 성능 평가
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
References

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