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저자정보
최일원 (홍익대학교) 김기훈 (홍익대학교) 박수빈 (홍익대학교) 이윤기 (홍익대학교) 심규성 (홍익대학교) 안병구 (홍익대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제3호(통권 제496호)
발행연도
2019.3
수록면
33 - 41 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2019.56.3.33

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본 논문에서는 머신러닝을 이용한 양방향 LED-to-LED 가시광통신 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 주요한 특징과 기여도는 다음과 같다. 첫째, 제안된 시스템은 가시광통신 중 환경적 요인으로 인해 발생될 수 있는 불규칙하게 변화하는 무선채널 상태의 데이터 오류를 머신러닝을 통해 개선하고 보완한다. 둘째, 머신러닝 기법을 사용한 채널 개선과 보완을 통하여 LED-to-LED 양방향 시스템에서 데이터 송신 및 수신율을 높일 수 있다. 셋째, 제안된 시스템은 머신러닝 기법을 통해 외부환경 요인에 민감한 가시광통신의 데이터 전송 시 발생되는 현상을 데이터베이스에 저장하여 데이터 상태를 보완하고 데이터를 안정화하며, 채널링 변화를 확인할 수 있으며, 가시광통신의 데이터 통신상태를 효과적으로 향상 시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 시스템은 가시광통신에서 사용되는 환경적 요인에 민감한 빛이라는 단점을 보완할 수 있으며, 거리가 증가할 시 송신 및 수신 효율이 떨어지는 문제점을 보완할 수 있다는 것을 확인하였다.
#Visible Light Communication(VLC) #Two-way LED-to-LED communication #Machine learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Y. Mehmood / 2017 / Internet-of-Things-Based Smart Cities : Recent Advances and Challenges / IEEE Commun. Mag 55(9):16~24 google schola W. I. Kim / 2018 / Technical Trend and Challenging Issues for Cellular-BasedIndustrial IoT / Electron. Telecommun. Trends 33(5):51~63 google schola P. K. Sharma / 2018 / A Software Defined Fog Node Based Distributed Blockchain Cloud Architecture for IoT / IEEE Access 6:115~124 google schola A. Rico-Alvarino / 2016 / An overview of 3GPP enhancements on machine to machine communications / IEEE Commun. Mag 54(6):14~21 google schola X. Lin / 2014 / An overview of 3GPP device-to-device proximity services / IEEE Commun. Mag 52(4):40~48 google schola

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