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초록·키워드
This paper proposes an autoencoder model to improve security strength of sensor networks using simulation data through DEVS (discrete event system specification)-based modeling. In our proposed system, the DEVS models generate vast data for learning the autoencoder models. Our learned autoencoder detects abnormal reports in a WSN. Experimental results validate that this autoencoder provides the number of misdetecting abnormalities among the 27 data was 8.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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