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네트워크에 포함된 복수의 하위노드들 중 제 1 노드가 시뮬레이터를 이용하여 가상의 네트워크를 구축하고, 상기 가상의 네트워크에 대한 혼잡 상태를 생성하는 단계; 상기 제 1 노드가 상기 혼잡 상태에 대한 정보를 제 1 강화학습 모델에 입력하고 상기 제 1 강화학습 모델의 출력값을 토대로 상기 가상의 네트워크에 대한 송신윈도우를 조절하는 단계;상기 제 1 노드가 상기 송신윈도우를 조절한 후 상기 가상의 네트워크의 상태를 감지하여 상기 제 1 강화학습 모델의 파라미터를 조절하는 단계; 상기 네트워크에 포함된 복수의 상위노드들 중 제 2 노드가 상기 제 1 노드로부터 상기 제 1 강화학습 모델의 파라미터를 수신하는 단계; 및상기 제 2 노드가 상기 수신된 파라미터를 이용하여 제 2 강화학습 모델을 학습하는 단계;를 포함하는 연합학습을 이용한 네트워크 혼잡 제어방법
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제 1 항에 있어서,상기 혼잡 상태는 상기 가상의 네트워크에서 임의의 송신측에서 수신측으로 전송한 패킷의 평균 왕복지연시간(Round Trip Time, RTT), 최소 왕복지연시간 및 응답(Acknowledgement, ACK) 도착률을 포함하는 연합학습을 이용한 네트워크 혼잡 제어방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 1 노드는 상기 시뮬레이터를 이용하여 상기 가상의 네트워크에 대한 혼잡 상태를 랜덤하게 생성하는 연합학습을 이용한 네트워크 혼잡 제어방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 강화학습 모델을 학습하는 단계는, 상기 네트워크에 포함된 복수의 하위노드들로부터 각각 수신한 복수의 파라미터들을 이용하여 상기 제 2 강화학습 모델을 학습하는 연합학습을 이용한 네트워크 혼잡 제어방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 노드는 상기 네트워크에 포함된 복수의 상위노드들과 상기 수신된 파라미터를 공유하는 연합학습을 이용한 네트워크 혼잡 제어방법
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