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[국내논문] 머신러닝을 사용한 양방향 LED-to-LED 가시광통신시스템
Two-way LED-to-LED Visible Light Communication System Using Machine Learning

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.56 no.3 = no.496, 2019년, pp.33 - 41  

최일원 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과) ,  김기훈 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과) ,  박수빈 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과) ,  이윤기 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과) ,  심규성 (홍익대학교 대학원 전자.전산공학과) ,  안병구 (홍익대학교 소프트웨어융합학과)

초록
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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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a two-way LED-to-LED Visible Light Communication(VLC) system using machine learning. The main features and contributions of the proposed system are as follows. First, using machine learning, the proposed system can reduce and improve the data error rate of the randomly vary...

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