KSC 2020
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| 한글제목(Korean Title) |
5G 환경에서의 딥러닝 기반 CQI 예측 기법 비교 |
| 영문제목(English Title) |
Comparison of Deep Learning-based CQI Prediction Techniques in 5G Environment |
| 저자(Author) |
이아현
배형호
김영기
김종권
A-Hyun Lee
Hyeongho Bae
Youngky Kim
Chong-kwon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0863 ~ 0865 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
CQI 예측 기법은 LTE, 5G 환경에서 링크 적응 기법을 적용함에 있어 성능을 향상시킬 수 있는 대표적 방법 중 하나이다. 정교한 CQI 예측 기법은 CQI 보고 지연 문제를 해결할 뿐만 아니라 CQI 보고 업링크에 대한 오버 헤드를 해결한다. 이 논문에서는 최근 시계열 데이터 예측 기법에 있어 괄목할만한 성능 향상을 보이고 있는 기계 학습의 대표적 방법들을 활용한 CQI 예측 기법을 제안한다. 또한 기존 사용되었던 통계적 기법과의 성능 차이에 대한 분석과 결과 분석을 제안함으로써 실제 적용을 위한 지표를 제공한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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