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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 567 - 580 (14page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.4.567
이용수
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기존의 TCP 혼잡제어는 느린 혼잡 윈도우 (cwnd) 증가율로 인해 전송 대역폭이 매우 크거나, 채널의 특성이 빈번하게 변화하는 환경에서 사용 가능한 대역폭을 충분히 활용하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 기계학습을 적용한 적응형 TCP 혼잡제어에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 강화학습의 일종인 Deep Q-Network (DQN)을 TCP 혼잡제어 알고리즘에 적용하여 성능을 개선한 DQN-based NewReno와 DQN-based CUBIC을 소개하였다. 구현한 알고리즘들은 NS-3 시뮬레이터를 통해 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과를 통해 DQN-based CUBIC이 특히 기존 혼잡제어에 비해 높은 처리량을 보이고, 서로 다른 혼잡제어 프로토콜 간의 공평성과 round trip time (RTT) 공평성 모두 향상됨을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. TCP 혼잡제어와 강화 학습
Ⅲ. TCP 혼잡제어와 강화 학습
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
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K. Fall, “Simulation-based comparisons of Tahoe, Reno and SACK TCP,” ACM SIGCOMM Comput. Commun. Rev., vol. 26, pp. 5-21, Jul. 1996. (https://doi.org/10.1145/235160.235162)
S. Floyd, et al., “The newreno modification to TCP’s fast recovery algorithm,” RFC 2582, Apr. 1999. (https://doi.org/10.17487/RFC2582)
M. Kühlewind, “TCP SIAD: Congestion control supporting high speed and low latency,” ETH TIK Technical Report 367, Dec. 2016. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1612.07947)
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