핸드오버 예측을 위한 무선 액세스 포인트 특징 추출 신경망 모델

홈 > 연구문헌 >

한글제목(Korean Title)	핸드오버 예측을 위한 무선 액세스 포인트 특징 추출 신경망 모델
영문제목(English Title)	Wireless Access Point Feature Extraction Neural Network Model for Handover Prediction
저자(Author)	장보윤 신예지 김문성 추현승 Boyun Jang Yeji Shin Syed Muhammad Raza Moonseong Kim Hyunseung Choo
원문수록처(Citation)	VOL 22 NO. 01 PP. 0109 ~ 0110 (2021. 04)
한글내용 (Korean Abstract)	모바일 네트워크 환경에서 기기의 다음 핸드오버 위치를 예측함으로써 지연 속도를 늦추는 것은 능동적인 네트워크 관리를 가능하게 하며, 이는 5G의 필수 요건 중 하나이다. 기기가 연결하게 될 무선 액세스 포인트를 예측하기 위한 딥러닝 기반의 모델에서는 데이터에 기반하여 학습이 진행된다. 따라서 데이터를 전처리하는 방식에 변화를 줌으로써 예측 정확도와 같은 모델의 성능은 달라진다. 본 논문에서는 자연어 처리 모델인 Word2Vec을 기반으로 무선 액세스 포인트의 특징을 검출하는 모델 AP2Vec을 제안한다. 새로운 모델을 도입하여 핸드오버가 일어날 위치의 실질적인 특징을 반영하고, 이를 통해 데이터 전처리 단계에서부터 예측 모델의 성능을 높이고자 한다.
영문내용 (English Abstract)
키워드(Keyword)
파일첨부	PDF 다운로드

사이트맵