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학술지 심층 강화 학습 기술 동향
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저자
장수영, 윤현진, 박노삼, 윤재관, 손영성
발행일
201908
출처
전자통신동향분석, v.34 no.4, pp.1-14
ISSN
1225-6455
출판사
한국전자통신연구원
DOI
https://dx.doi.org/10.22648/ETRI.2019.J.340401
협약과제
19ZH1100, 사물-사람-공간의 유기적 연결을 위한 초연결 공간의 분산 지능 핵심원천 기술, 박준희
초록
매달 수십 엑사바이트 이상 발생하는 데이터 트래픽과 급증하는 모바일 기기를 지원하기 위해서 분산형 에지네트워크가 조명받고 있다. 특히 에지 캐싱과 에지 컴퓨팅 기술은 전체 트래픽의 60-70%를 차지하면서 소수의 콘텐츠가 반복적으로 요청되는 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하기에 알맞아 활발히 연구되고 있다. 시간에따라 변화하는 채널, 콘텐츠 인기도, 현재 캐시 상태에 따라 콘텐츠의 캐싱과 전송 정책을 최적화하는 연구는 에지 서비스가 다양하게 분화되고 사용자 수가 급증하면서 굉장히 높은 복잡도와 처리 시간을 요구하게 되었다. 이에 심층 강화학습을 활용한 콘텐츠 캐싱, 전송, 데이터 오프로딩 기술이 연구되었고, 본 논문에서는 다양한 관점에서 심층 강화학습 기반 에지 캐싱 및 컴퓨팅 기술의 최신 기술 동향을 소개한다. 먼저 다양한 에지 네트워크 시나리오에서 살펴보고, 각종 심층 강화학습 알고리즘이 활용되는 방식에 대해 알아본다. 또한, 다른 최신 에지 기술들과 심층 강화학습의 융합으로 발전된 에지 캐싱과 컴퓨팅 정책을 제안하는 연구를 소개한 뒤, 마지막으로 향후연구 방향을 제시한다.
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