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멀티캐스트 가시광통신을 위한 머신러닝 기반 오류정정 및 필터링 시스템
엄상인(Sangin Eom),고준수(Junsu Ko),심규성(Kyusung Shim),안병구(Beongku An) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.3
본 논문에서는 멀티캐스트 가시광통신을 효과적으로 지원하기 위한 머신러닝 기반 텍스트 데이터 오류정정 및 필터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 제안된 시스템은 멀티캐스트 가시광통신을 효과적으로 지원한다. 둘째, 제안된 시스템은 수신 텍스트 데이터에 오류가 발생한 경우 추가적인 패킷 전송이나 데이터 정보 없이 머신러닝을 이용하여 효과적으로 정정한다. 셋째, 제안된 시스템은 머신러닝을 이용하여 수신된 텍스트 데이터 필터링을 효과적으로 지원한다. 성능평가를 통하여 제안된 시스템은 스스로 수신된 텍스트 데이터의 오류를 판단하여 오류가 있는 경우 오류정정을 하고, 필터링하여 멀티캐스트 가시광통신을 효과적으로 지원하는 것을 확인하였다. In this paper, we propose a machine learning-based text data error correction and filtering system for supporting multicast visible light communication (MVLC) efficiently. The main feature and contribution of this paper can be summarized as follows. First, the proposed system can support the MVLC efficiently. Second, when the received text data message includes an error in MVLC, the proposed system can efficiently correct the received errors using machine learning without extra packet transmission and data information. Third, the proposed system can efficiently support the text data filtering using machine learning for MVLC. From the performance evaluation, we can see that the proposed system can judge by oneself the errors of the received text data while the malicious error text data can be corrected and filtered efficiently in MVLC.