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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
정재욱 (부경대학교) 전상은 (부경대학교) 홍준표 (부경대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제45권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
1,129 - 1,136 (8page)
DOI
10.7840/kics.2020.45.6.1129

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본 논문에서는 다수의 기지국이 밀집해 위치한 소형셀 네트워크 환경에서 통신지연 최소화를 위한 이용자 접속 및 캐시 교체 문제를 고려한다. 이용자 접속 및 캐시 교체를 통한 통신지연 최소화 문제는 Markov decision process (MDP)를 통해 모델링될 수 있음을 보이고 이를 효과적으로 해결할 수 있는 강화학습 기법을 제안하였다. 제안 기법은 action간 상관성으로 성능에 제약이 발생하는 기존 deep Q-network (DQN) 기법의 문제를 해결하기 위해 순열 치환 계층을 포함하는 새로운 신경망 구조를 DQN에 도입한 방법으로, 시뮬레이션 결과를 통해 순열치환 계층의 도입이 action 간의 상관성을 줄여 신경망의 학습을 원활하게 함으로써 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. MDP와 강화학습 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

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