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수중 다중매체 통신 네트워크에서의 에너지 기반 라우팅 알고리즘
임동현 ( Donghyun Lim ),박재현 ( Jaehyeun Park ),신인식 ( Insik Shin ),강동민 ( Dongmin Kang ),강경민 ( Kyeingmin Kang ),김창화 ( Changhwa Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
수중 다중매체 통신 또한 수중 통신과 마찬가지로 에너지 확보 문제로 노드의 마비, 높은 에너지 교체 비용등의 문제를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 이전 연구에서 제시된 에너지 소모 산출 모델을 이용하여 수중 다중매체 통신 네트워크를 대상으로 하는 에너지 기반 라우팅 알고리즘을 제시한다.
오경환(Gyounghwan Oh),최진욱(Jinwook Choi),고영준(Youngjun Go),김대현(Daehyeon Kim),박재현(Jaehyeun Park),이재성(Jaeseong Lee),강태원(Taewon Kang) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 정치적 성향이 강하거나 내용이 비논리적인 기사를 가짜뉴스로 판단하여 분류한다. 구현을 위해 거짓말과 정치적 편향성을 가진 커뮤니티와 여러 언론사의 기사로 베이즈 분류기를 학습시킨다. 이후 일반적인 기사와 2차로 커뮤니티로 옮겨진 기사를 이용해 이를 검증하여 분류 성능을 분석하였다. 분석 결과 가짜뉴스의 66%, 진짜 뉴스의 87%를 바르게 분류할 수 있었다. Using a Bayesian classifier, articles with strong political orientation or illogical content are classified as fake news. To implement this, we train a Bayesian classifierr with articles from various media and communities with lies and political biases. After that, the classification performance was analyzed using general articles and articles transferred to the secondary community. The analysis showed that 66% of fake news and 87% of real news could be classified correctly.