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문제 정의
- 라우터의 수용능력이 부족할 시 다른 라우터로 돌아서 Base Station으로 가는 것이다. 본 논문에서는 실내에서 활용 가능한 트리 라우팅에서 라우터 선정을 SVM Classification을 이용하여 좀 더 나은 라우터를 결정하는 방법을 제안했다. 시뮬레이션 결과 잔여 에너지가 많은 라우터를 결정하였기 때문에 비균등한 에너지 소모로 인한 네트워크의 파괴가 방지되었다.
- 본 논문에서는 이러한 정적인 트리 라우팅 토폴로지를 보완하기 위하여 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용한 동적 트리 라우팅 토폴로지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 노드간 거리 및 노드의 잔여 에너지를 고려하여 자신의 라우터를 SVM을 이용하여 결정하는 동적인 토폴로지 구조를 갖는다.
- 본 연구는 앞으로 더 나은 네트워크의 효율을 얻기 위하여 다양한 학습 이론을 적용해보고 나아가 실제 센서 모듈에 알고리즘을 포팅하여 적용 가능한 이론인지와 실제 성능이 얼마나 나오는지를 검증하고자 한다.
가설 설정
- - 네트워크 공간은 Free Space로 가정한다.[4]
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