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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 340 - 343 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.2.340
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IEEE 802.11 기반의 WLAN(Wireless Local Area Network) 기술은 무선으로 사용자들에게 높은 성능의 편리성을 제공하지만, 많은 전력을 소모하는 단점을 가지고 있다. IEEE 802.11 표준에서는 단말의 전력소모를 줄이기 위해 단말은 SLEEP 상태와 AWAKE 상태를 전환하며 에너지 소모량을 줄이고 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 IEEE 802.11 전력절감방식에 대해 문제점을 제시하고, 강화학습 기술인 Q-learning을 이용하여 문제점을 해결한다. 네트워크 트래픽 환경에 따라 단말기는 유동적으로 SLEEP 상태 기간을 결정하며, 불필요하게 에너지를 소모하는 것을 최소화 한다. 네트워크 시뮬레이션인 NS-3에서 정의가 되어있지 않는 IEEE 802.11 전력절감방식의 구현방법과 에너지 소모량과 프레임 딜레이에 관한 결과를 나타낸다. 시뮬레이션 결과 기존방식에 비해 네트워크 성능 하락 없이 에너지 소모량을 약 27% 감소할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
IEEE Standard for Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications, 2007.
R. S. Sutton and A. G. Barto, Introduction to reinforcement learning Cambridge, MA: MIT press, 1998.
Y. Li, X. Zhang, and K. L. Yeung, “DLI: A dynamic listen interval scheme for infrastructure based IEEE 802.11 WLANs,” IEEE 26th Annu. Int. Symp. PIMRC, Hong Kong, China, 2015.
R. Karmakar, “Online learning-based energyefficient frame aggregation in high throughput WLANs,” IEEE Commun. Lett., vol. 23, no. 4, pp. 712-715, Apr. 2019.
H. Chen and C.-W. Huang, “Power management modeling and optimal policy for IEEE 802.11 WLAN systems,” IEEE VTC2004-Fall, Los Angeles, CA, USA, Sep. 2004.
R. S. Sutton and A. G. Barto, Introduction to reinforcement learning Cambridge, MA: MIT press, 1998.
Y. Li, X. Zhang, and K. L. Yeung, “DLI: A dynamic listen interval scheme for infrastructure based IEEE 802.11 WLANs,” IEEE 26th Annu. Int. Symp. PIMRC, Hong Kong, China, 2015.
R. Karmakar, “Online learning-based energyefficient frame aggregation in high throughput WLANs,” IEEE Commun. Lett., vol. 23, no. 4, pp. 712-715, Apr. 2019.
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