Beige Color

구현의 목표 - 구현을 마치고, 해당 코드에서 뽑아낸 데이터를 기반으로 Feature Selection을 하면서 뭔가 이상함을 느꼈다. 우선 최종으로 포스팅한 코드에서 단순히 시뮬레이션을 100번 반복해서 100개의 csv를 뽑아내게 바꿨었는데, 해당 100개의 csv를 80개를 train, 20개를 test로 지정한 DT에서 Y-val인 Packet Drop (PhyRxDrop으로 측정함) 과 Neighbor Node와의 관계가 0.88이 나와버린 것이다. 조금 생각을 해봤는데, 우선 내가 측정하고 싶은건 "프토토콜의 변경으로 인한 PDR의 감소"인데 Phy에서 찍은거 자체가 말이 안되는 것 같다. 또한, NNeighbor가 많다면 자신이 path로 이용될 확률이 높아 그냥 drop 패킷 수가 높게 찍..

이전에 작성한 코드로 구할 수 있었던 Attribute들은 서술하지 않음. * Queue Length 1. OnOff의 Qos Level을 AC_BE로 세팅 2. 각 노드의 AC_BE Queue 길이를 검사. * Node Score(Node Strength) 1. LET 배열을 전부 -1로 초기화 2. 이웃한 노드일 시, 주변 노드 수를 1 증가 시키고 다음을 수행. 2-1. 가까워 질 시, 해당 노드와의 LET를 -10으로 저장. 2-2. 멀어질 시, 해당 노드와의 LET를 식에 따라 계산 3. LET가 -1일 경우 이웃 노드가 아니고, -10일 경우 구한 LET 중 최대값에 1.5를 곱한 수를 Total에 더해준다. 그 외의 경우 그냥 LET 값을 Total에 더해준다. 4. 0.7*TotalLET ..