심층 강화학습 기반 다중경로 패킷 스케줄링 기법 연구

Abstract

다중경로 전송 환경에서 패킷 스케줄링은 여러 경로를 통해 데이터를 전송함으로써 늘어난 네트워킹 자원의 활용 정책을 결정하는 것으로 전체 네트워킹 성능에 영향을 미치는 주된 요소 중 하나이다. 하지만 기존의 고정된 성능 척도에 기반한 패킷 스케줄링 기법은 네트워크 상황 변화에 따라 적응적인 동작이 어려워 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 심층 강화학습을 도입하여 네트워크 상황에 적응적인 동작이 가능한 패킷 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 다중경로 전송 네트워킹 기술과 연동된 패킷 스케줄러 구조와 자율적으로 네트워크 상황의 변화를 탐지하여 학습하는 심층 강화학습 모델을 설계한다. 다중경로 전송을 위해 확장된 QUIC(Quick UDP Internet Connections) 프로토콜을 활용한 구현과 에뮬레이션 기반의 실험을 통해 제안한 패킷 스케줄링 기법과 자율제어 네트워킹의 가능성을 확인한다.