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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,153 - 1,160 (8page)
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본 논문은 소프트웨어 정의 네트워크에서 심층강화학습을 활용하여 최적의 경로를 결정하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 학습을 위한 심층강화학습 모델은 DQN 을 기반으로 하고, 입력은 현재 네트워크 상태, 발신지, 목적지 노드이고, 출력은 발신지에서 목적지까지의 경로 리스트를 반환한다. 라우팅 작업을 이산 제어 문제로 정의하며, 라우팅을 위한 서비스 품질 파라미터는 지연, 대역폭, 손실률을 고려하였다. 라우팅 에이전트는 사용자의 서비스 품질 프로파일에 따라 적절한 서비스 등급으로 분류하고, SDN에서 수집된 현재 네트워크 상태로부터 각 링크 별로 제공할 수 있는 서비스 등급을 변환한다. 이러한 변환된 정보를 토대로 발신지에서부터 목적지까지 요구되는 서비스 등급을 만족시키는 경로를 선택하도록 학습을 한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 일정한 에피소드를 진행하게 되면 올바른 경로를 선택하게 되고, 학습이 성공적으로 수행됨을 나타냈다.
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참고문헌 (16)
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N. Feamste / 2014 / The Road to SDN : An Intellectual History of Programmable Networks / SIGCOMM Comput. Commun. Rev 44(2):87~98
A. Yassine / 2015 / Software defined network traffic measurement: Current trends and challenges / IEEE Instrum. Meas. Mag 18(2):42~50
W. Guck / 2018 / Unicast QoS routing algorithms for SDN: A comprehensive survey and performance evaluation / IEEE Communications Surveys Tutorials 20(1):388~415
M. Karakus / 2017 / Quality of service in software defined networking : A survey / Journal of Network and Computer Applications 80:200~218
V. Mnih / 2015 / Human-level control through deep reinforcement learning / Nature 518(7540):529~535
A. Yassine / 2015 / Software defined network traffic measurement: Current trends and challenges / IEEE Instrum. Meas. Mag 18(2):42~50
W. Guck / 2018 / Unicast QoS routing algorithms for SDN: A comprehensive survey and performance evaluation / IEEE Communications Surveys Tutorials 20(1):388~415
M. Karakus / 2017 / Quality of service in software defined networking : A survey / Journal of Network and Computer Applications 80:200~218
V. Mnih / 2015 / Human-level control through deep reinforcement learning / Nature 518(7540):529~535
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