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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 101 - 108 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.2.101
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OTT 서비스(over-the-top media service)의 발전으로 인해 멀티미디어 트래픽의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 멀티미디어 트래픽을 효율적으로 전송하기 위해서는 하나의 송신자에서 출발하여 여러 수신자까지의 경로를 결정하는 멀티캐스트 라우팅 트리를 효과적으로 설정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 가변적인 네트워크 환경을 고려하여 메타 강화학습 모델 중 하나인 PEARL을 이용하여 효율적인 멀티캐스트 라우팅 트리 생성 방법을 제안한다. 메타 강화학습은 다양한 태스크를 학습할 수 있는 기법으로 가변적인 네트워크 환경에 적합하며 그 중 PEARL은 컨텍스트 기반 메타 강화학습 기법으로 기존 메타 강화학습에 비해 샘플 효율성이 높다. 가변적인 네트워크 환경에서 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 링크 분포를 랜덤, 30%, 50%, 70%으로 바꾸며 실험하였다. 실험 결과, 제안 방법으로 학습한 모델의 성능이 1.184로 최적에 가까운 멀티캐스트 라우팅 트리를 생성할 수 있음을 확인했다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (0)
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