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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
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연구책임자 | 노원종 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300009417 |
과제고유번호 | 1711156613 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 위성.무인비행체. 드론.머신러닝.정보 전송.Satellite.UAV Drone.5G-Advanced. 6G.Machine Learning.Information Transmission. |
연구개요
본 연구는 기존의 전통적인 방식 대신, 3차원 Convolutional Neural Network (3D-CNN) 및 Variational Autoencoder (VAE) 기계학습 알고리즘을 기반으로 하는, Deep Satellite-UAV (DSU) 네트워크를 설계하여, 고밀도 다층 6G 네트워크의 커버리지 확대 및 저복잡도 실시간 전송 제어에 관한 문제를 해결하는 것을 목표로 한다.
연구 목표대비 연구결과
연구목표 :
· DSU-CNN을 이용한 네트워크의 채널 및 토폴로지 정보 획득에 관한
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