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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 417 - 420 (4page)
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In recent years, due to customers have higher requirements for 4K/8K video and high-speed internet, telecom operators have begun to deploy FTTH network , but found that it is generally difficult to deploy fiber to the home, so G.fast technology has been favored by most telecom operators around the world and have begun to actively deploy. For the most widely deploy VDSL2 line with maximum rate that can only provide 100M internet service, a intelligent and accurate G.fast 300M high speed service prequalification technology, is a major research topic for telecom operators to promote 300M high-speed internet service. This paper proposes to use AI machine learning to estimate the G.fast line rate by using VDSL2 line attenuation to meet the real-site provision needs of telecommunications operators.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. THE INTERDEPENDENCE ANALYSIS OF THE LOOP QUALITY AND PERFORMANCE FOR COPPER CABLE
Ⅲ. ESTABLISHING PREDICTIVE MODELS AND APPLICATIONS
Ⅳ. PREDICTION VERIFICATION
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES
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