
본 연구에서는 증거 이론 프레임워크에서 센서 간 협력 정보를 활용하여 센서 네트워크의 감지 능력을 향상시키는 협력 감지 모델을 제안하였다. 또한 센서 기여도와 감지 능력을 고려한 학습 가능한 센서 배치 네트워크(LSDNet)를 개발하여 센서 네트워크의 최적 배치를 달성하였다.


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센서-네트워크의-증거-기반-협력-감지-모델을-활용한-최적-배치


센서 네트워크의 증거 기반 협력 감지 모델을 활용한 최적 배치


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다중 노드 및 홉 손실을 사용한 거리 추정을 기반으로 한 DV-Hop 로컬라이제이션은 WSN에서 위치 인식의 정확성을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다.


wsn에서-다중-노드-및-홉-손실을-사용한-거리-추정에-기반한-dv-hop-로컬라이제이션


WSN에서 다중 노드 및 홉 손실을 사용한 거리 추정에 기반한 DV-Hop 로컬라이제이션
