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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Shrutika Sinha (Kookmin University) G. Pradeep Reddy (Kookmin University) Soo-Hyun Park (Kookmin University)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2024년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2024.5
수록면
4,088 - 4,092 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

A Deep Learning Approach to Channel Selection for Reliable Maritime Communications
Sh ,  utika Sinha ,  G. P 외 3명 한국경영과학회 학술대회논문집 2024.05 학술대회자료
A Deep Learning Approach to Channel Selection for Reliable Maritime Communications
Sh ,  utika Sinha ,  G. P 외 3명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2024.05 학술대회자료

초록· 키워드

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The channel selection mechanism plays an important role as it optimizes performance, minimizes interference, and maximizes range in wireless communication applications. With the rapidly increasing usage of wireless communication in maritime, it is important to identify a suitable technology that provides lower cost, energy efficient, long-range and reliable communication link. For safety and navigation, the reliability of communication is vital at sea. However, traditional single-channel wireless networks remain susceptible to link failures, disrupting critical data transmission. Despite advancements, current approaches frequently fail to meet expectations. Manual switching can lead to human errors and struggles to adapt to dynamic conditions encountered in nautical environments. Keeping this in view, this paper proposes a deep learning-based channel selection mechanism between Wi-Fi and LoRa (Long Range). Further, deep learning-based techniques are used to learn the best channel based on data collected in maritime scenarios. This is useful in dynamic environments such as maritime, where the conditions change abruptly. To validate the proposed idea, classifiers such as LSTM and CNN considered for the research. The experimental results show that CNN has better performance with an accuracy of 97%.
#CNN #Channel Selection #LoRa(Long Range) #LSTM #Wi-Fi

목차

Abstract
Introduction
Methodology
Results and Analysis
Conclusion
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