http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
임현교(Hyun-Kyo Lim),울라 이산(Ullah Ihsan),허주성(Joo-Seong Heo),한연희(Youn-Hee Han) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
최근 5G 네트워크가 상용화됨에 따라, 다양한 서비스들이 존재하며, 각 서비스의 요구사항을 만족시키기 위하여 효과적이고 유연한 네트워크 관리 기술을 요구한다. 이를 위하여, 네트워크 가상화 기술은 물리적 네트워크를 하나 이상의 소프트웨어 기반 가상 네트워크로 만들어 각 서비스의 요구사항에 적합한 네트워크 자원을 제공한다. 그러나 네트워크 자원을 효율적으로 제공하기 위해, 가상 네트워크를 물리적 네트워크로 임베딩할 수 있는 가상 네트워크 임베딩 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가상 네트워크의 노드 및 링크의 임베딩 성능을 향상시키기 위해 Ego Network 기반 가상 네트워크 임베딩 알고리즘을 제안한다. 더 나은 링크 임베딩을 위해 노드의 반경으로 기준 노드의 홉 수를 사용해 Ego Network를 구성한 후, 홉 수 측면에서 서로 가까운 물리적 노드를 선택해 가상 노드에 임베딩 시킨다. 제안된 방식은 노드 및 링크의 관계를 Ego Network를 통해 고려함으로써 가상 네트워크 요청의 수락 비율을 증가시킨다. 제안하는 Ego Network 기반 가상 네트워크 임베딩 알고리즘의 검증을 위하여 본 논문에서는 기존의 알고리즘들과 비교 검증한다.
효율적인 가상 네트워크 임베딩을 위한 계층적 다중 에이전트 강화 학습
임현교(Hyun-Kyo Lim),김주봉(Ju-Bong Kim),울라 이산(Ullah Ihsan),한연희(Youn-Hee Han) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
네트워크 가상화는 물리적 네트워크 자원들을 가상화를 통해 각각의 하드웨어 장비가 아닌 하나의 소프트웨어 기반의 네트워크로 각 서비스의 요구사항에 적합하게 논리적으로 세분화한다. 그러나 각 서비스의 요구사항에 맞게 효율적으로 네트워크 자원을 제공하기 위해 가상네트워크를 물리적 네트워크로 임베딩할 수 있는 가상 네트워크 임베딩 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 가상 네트워크 임베딩을 위하여 1) 효율적인 탐색을 위하여 계층적 강화 학습과 2) 다수 에이전트의 협업을 통한 알고리즘의 성능 향상을 위해 다중 에이전트기반 강화 학습을 적용한 가상 네트워크 임베딩 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 검증을 위하여 본 논문에서는 최신의 강화 학습기반 알고리즘들과 비교를 수행함으로써 유효성을 증명한다.