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저자정보
김대연 (금오공과대학교) 이헌철 (금오공과대학교) 원동식 (텔레픽스) 한명훈 (국방과학연구소)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제8호(JKIIT, Vol.21, No.8)
발행연도
2023.8
수록면
79 - 87 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.8.79

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본 논문에서는 저궤도 위성 네트워크(LEO)의 실시간 라우팅 문제를 다룬다. 기존의 라우팅 알고리즘은 동적인 위성 네트워크 환경에 효과적으로 적응하는 데 한계가 있음을 확인하였다. 이에 따라, 본 연구는 강화학습을 기반으로 한 라우팅 방법을 제시하고, 이를 Dueling Deep Q-Network 모델로 구현하였다. 그러나 위성상에서의 추론 과정은 제한된 연산 능력으로 인해 실시간 요구 사항을 만족시키기 어려움이 있었고, 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 컨볼루션층의 추론을 병렬화를 통해 추론 속도를 가속화 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법 대비 컨볼루션층 수행시간이 약 90.2%, 전체 알고리즘 수행시간은 약 29.0% 단축된 결과를 나타내었다.
#LEO satellite network routing #deep reinforcement learning #FPGA #parallelization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구의 문제점
Ⅲ. 제안하는 기법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
References

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