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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송태원 (순천향대학교) 경연웅 (한신대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,321 - 1,328 (8page)
DOI
https://doi.org/10.33097/JNCTA.2022.06.08.1321

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무선 네트워크를 기반으로 한 대부분의 어플리케이션 서비스에서는 낮은 지연이 요구되지만, 특히 차량 애드혹 네트워크에서는 차량들의 높은 이동성과 정보 전달의 시급성으로 인해 낮은 지연의 실현은 더욱 필수적으 로 요구된다. IT와 자동차 기술이 서로 융합되어 새로운 서비스들이 출현함에 따라 차량 애드혹 네트워크가 광범 위하게 설치되어 운용되고 있고, 따라서 차량 애드혹 네트워크에서의 낮은 지연을 실현시킬 수 있는 전송 기법의 개발은 이러한 차량 네트워크의 기반 통신 기술이 되어 다양한 서비스의 요구조건을 만족시킬 수 있다. 본 논문에 서는 높은 이동성을 지닌 차량 애드혹 네트워크에서의 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 심층 강화학습의 프레임워크 중 하나인 REINFORCE 알고리즘을 기반으로 현재의 채널 상태 및 상태의 천이를 예측하여 최적의 액션을 수행하는 정책을 도출할 수 있다. 광범위한 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 반복적인 수행을 통해 최 적의 정책으로 수렴해 나가는 것을 관찰하였다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 전송 방법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 높은 전송율과 더불어 낮은 지연을 달성함을 보였다.
#차량 애드혹 네트워크 # 인공지능 # 심층 강화 학습 # 고이동성 # 저지연 #Vehicular ad-hoc network #Artificial intelligence #Deep reinforcement learning #High-mobility #Low-latency

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