모바일 애드혹 네트워크를 위한 Q-Learning 기반의 위치기반 라우팅 프로토콜

Abstract

드론과 원격으로 조종되는 자동차와 같은 새로운 이동 로봇 장치의 등장은 새로운 미래 서비스들을 위한 기회를 제공한다. 이와 동시에, 모바일 애드혹 네트워크 설계에 새로운 도전 과제를 제기한다. 이러한 로봇 네트워크 설계에 가장 큰 문제는 쉽게 연결이 끊어지기 때문에 라우팅을 구성하기 어렵다는 점이다. 이동 로봇 장치들을 원격에서 제어하고 모니터링 하기 위해서는 빠르고 신뢰성 있는 네트워크는 필수적이다. 하지만 무인 장비들이 빠르게 움직이기 때문에 발생하는 경로 선정 및 복구를 위한 네트워크 오버헤드의 제어는 로봇 네트워크에서 여전히 중요한 문제로 남아있다. 이러한 라우팅 오버헤드 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 모바일 애드혹 네트워크에서 라우팅 오버헤드를 줄이기 위해 기계 학습 기반의 위치기반 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 NS-3를 이용하여 다른 유사한 라우팅 프로토콜의 성능과 비교 검증되었으며 다른 기법에 비해 보다 향상된 패킷 전송 성공률과 적은 양의 네트워크 오버헤드를 발생시키는 것을 확인하였다.