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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 50 - 55 (6page)
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다중경로 시스템은 유선망, LTE망, 위성망 등 다양한 망을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 시스템으로, 통신망의 전송속도, 신뢰도, 보안성 등을 높이기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 이 시스템에서 각 망의 지연시간을 보상으로 하는 강화학습 기반 경로 선택 방안을 제안하고자 한다. 기존의 강화학습 모델과는 다르게, deep Q 학습을 이용하여 망의 변화하는 환경에 즉각적으로 대응하도록 알고리즘을 설계하였다. 네트워크 환경에서는 보상 정보를 일정 지연시간이 지나야 얻을 수 있으므로 이를 보정하는 방안 또한 함께 제안하였다. 성능을 평가하기 위해, 분산 데이터 베이스와 텐서플로우 모듈 등을 포함한 테스트베드 학습 서버를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘이 RTT 감소 측면에서 최저 지연시간을 선택하는 방안보다 20% 가량 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 강화학습과 Deep Q learning
Ⅲ. 제안하는 경로 선택 알고리즘
Ⅳ. 제안 방안 개발 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
M. S. Kim, J. Y. Lee, and B. C. Kim, “Design of MPTCP congestion control based on BW measurement for wireless networks,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 6, pp. 1127-1136, Jun. 2017.
K. Jang, “Reinforcement learning for node-disjoint path problem in wireless ad-hoc networks,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 8, pp. 1011-1017, Aug. 2019.
S. Park, B. Lim, and H. Jung, “CNN-Based Toxic Plant Identification System,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 8, pp. 993-998, Aug. 2020.
V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. Rusu, J. Veness, M. G. Bellemare, A. Graves, M. Riedmiller, A. K. Fidjeland, G. Ostrovski, S. Petersen, C. Beattie, A. Sadik, I. Antonoglou, H. King, D. Kumaran, D. Wierstra, S. Legg, and D. Hassabis, “Human-level control through deep reinforcement learning,” Nature, vol. 518, pp. 529-533, Feb. 2015.
B. C. Chung and D. H. Cho, “Semidynamic cell-clustering algorithm based on reinforcement learning in cooperative transmission system,” IEEE Systems Journal, vol. 12, no. 4, pp. 3853-3856, Dec. 2018.
K. Jang, “Reinforcement learning for node-disjoint path problem in wireless ad-hoc networks,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 8, pp. 1011-1017, Aug. 2019.
S. Park, B. Lim, and H. Jung, “CNN-Based Toxic Plant Identification System,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 8, pp. 993-998, Aug. 2020.
V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. Rusu, J. Veness, M. G. Bellemare, A. Graves, M. Riedmiller, A. K. Fidjeland, G. Ostrovski, S. Petersen, C. Beattie, A. Sadik, I. Antonoglou, H. King, D. Kumaran, D. Wierstra, S. Legg, and D. Hassabis, “Human-level control through deep reinforcement learning,” Nature, vol. 518, pp. 529-533, Feb. 2015.
B. C. Chung and D. H. Cho, “Semidynamic cell-clustering algorithm based on reinforcement learning in cooperative transmission system,” IEEE Systems Journal, vol. 12, no. 4, pp. 3853-3856, Dec. 2018.
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