Multiple Queue Packet Scheduling using Q-learning

큐러닝(Q-learning)을 이용한 다중 대기열 패킷 스케쥴링

본 논문에서는 IoT 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달을 위해 큐러닝(Q-learning)에 기반한 다중 대기열 동적 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 정책은 다중 대기열(Multiple queue)의 각 큐가 요구하는 딜레이 조건에 맞춰 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적으로 CPU자원을 분배한다. 또한 각 노드들의 상태를 큐러닝(Q-learning)을 통해 지속적으로 상태를 파악하여 기아상태(Starvation)를 방지한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 기존의 학습 기반 패킷 스케쥴링 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케쥴링 기법이 복잡한 요구조건에 따라 유연하고 공정한 서비스를 제공함에 있어 우수함을 증명하였다.