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심층강화학습 기반 라우팅 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023004712
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 개시된 기술은 심층강화학습 기반 라우팅 방법 및 장치에 관한 것으로, 소프트웨어 정의 네트워크의 제어장치가 네트워크 내 복수의 노드들 중 제 1 노드로부터 통신 서비스를 요청받는 단계; 상기 제어장치가 상기 요청에 따라 상기 통신 서비스에 대한 QoS 등급을 결정하는 단계; 및 상기 제어장치가 강화학습 모델에 상기 복수의 노드들 중 이용 가능한 노드들에 대한 상태정보를 입력하여 상기 통신 서비스를 제공 가능한 복수개의 라우팅 경로를 계산하고 상기 복수개의 라우팅 경로들 중 상기 QoS 등급에 상응하는 적어도 하나의 경로를 선택하는 단계;를 포함한다.
Int. CL H04L 45/302 (2022.01.01) H04L 45/00 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC H04L 45/302(2013.01) H04L 45/08(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020220016151 (2022.02.08)
출원인 순천대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0090200 (2023.06.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210178319   |   2021.12.14
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.08)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 순천대학교 산학협력단 대한민국 전라남도 순천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성근 전라남도 순천시 연향*로 *
2 정설령 전라남도 순천시 구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로**길**, **층, **층(코아렌빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.02.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0139517-60
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0106626-91
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번호 청구항
1 1
소프트웨어 정의 네트워크의 제어장치가 네트워크 내 복수의 노드들 중 제 1 노드로부터 통신 서비스를 요청받는 단계; 상기 제어장치가 상기 요청에 따라 상기 통신 서비스에 대한 QoS 등급을 결정하는 단계; 및 상기 제어장치가 강화학습 모델에 상기 복수의 노드들 중 이용 가능한 노드들에 대한 상태정보를 입력하여 상기 통신 서비스를 제공 가능한 복수개의 라우팅 경로를 계산하고 상기 복수개의 라우팅 경로들 중 상기 QoS 등급에 상응하는 적어도 하나의 경로를 선택하는 단계;를 포함하는 심층강화학습 기반 라우팅 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제어장치는 사전에 통신 서비스에 대한 복수개의 QoS 등급을 분류하고, 상기 노드로부터 요청된 통신 서비스가 상기 복수개의 QoS 등급 중 어느 등급에 해당하는지 판단하는 심층강화학습 기반 라우팅 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 제어장치는 상기 네트워크의 연결 정보 및 링크 상태 정보를 상기 상태정보로 입력하는 심층강화학습 기반 라우팅 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 강화학습 모델은 상기 네트워크의 모든 링크들의 집합을 정의하고 상기 링크들의 집합을 이용하여 생성 가능한 복수개의 라우팅 경로를 계산하는 심층강화학습 기반 라우팅 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 강화학습 모델은 각 학습 회차마다 보상(Reward)이 최대값이 되도록 학습되는 심층강화학습 기반 라우팅 방법
6 6
네트워크 내 복수의 노드들 중 제 1 노드로부터 통신 서비스를 요청받는 통신장치; 상기 네트워크 내 복수의 노드들을 이용하여 라우팅 경로를 계산하도록 학습된 강화학습 모델을 저장하는 저장장치; 및 상기 요청에 따라 상기 통신 서비스에 대한 QoS 등급을 결정하고 상기 강화학습 모델에 상기 복수의 노드들 중 이용 가능한 노드들에 대한 상태정보를 입력하여 상기 통신 서비스를 제공 가능한 복수개의 라우팅 경로를 계산하고 상기 복수개의 라우팅 경로들 중 상기 QoS 등급에 상응하는 적어도 하나의 경로를 선택하는 연산장치;를 포함하는 심층강화학습 기반 라우팅 장치
7 7
제 6 항에 있어서,상기 제어장치는 사전에 통신 서비스에 대한 복수개의 QoS 등급을 분류하고, 상기 노드로부터 요청된 통신 서비스가 상기 복수개의 QoS 등급 중 어느 등급에 해당하는지 판단하는 심층강화학습 기반 라우팅 장치
8 8
제 6 항에 있어서,상기 제어장치는 상기 네트워크의 연결 정보 및 링크 상태 정보를 상기 상태정보로 입력하는 심층강화학습 기반 라우팅 장치
9 9
제 6 항에 있어서,상기 강화학습 모델은 상기 네트워크의 모든 링크들의 집합을 정의하고 상기 링크들의 집합을 이용하여 생성 가능한 복수개의 라우팅 경로를 계산하는 심층강화학습 기반 라우팅 장치
10 10
제 6 항에 있어서,상기 강화학습 모델은 각 학습 회차마다 보상(Reward)이 최대값이 되도록 학습되는 심층강화학습 기반 라우팅 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 순천대학교 산학협력단 지역대학우수과학자 소프트웨어 정의 네트워크에서 강화 학습 기반 서비스 품질 제어 메커니즘 연구