Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 Grand ICT 연구센터지원사업(IITP-2021-2015-0-00742), 인공지능대학원지원사업(No.2019-0-00421), ICT 명품인재양성사업(IITP-2021-2020-0-01821)의 연구결과로 수행되었음
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.633-636
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Mobility Prediction for Paging with RL
강화학습 기반 Paging 의 이동성 예측
- Chun, Sungjin (Dept. of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Bokken (Dept. of Digital Media Communication Engineering, Sungkyunkwan University, 5G Call S/W R&D, Samsung Electronics) ;
- Choo, Hyunseung (College of Software Sungkyunkwan University)
- Published : 2021.11.04
Abstract
4G 에서 5G 로 기술이 발전하며 무선 통신에 필요한 자원이 급격히 증가하고 있다. 증가된 자원을 효율적으로 관리하는 것은 필수적이며 이를 위해 paging cost 감소 연구들이 진행되고 있다. 순환신경망을 응용한 paging cost 감소 연구에서는 연속 예측으로 인해 예측 정확도 감소 문제가 발생한다. 본 논문에서는 강화학습 기반 이동성 예측 기법을 제안하고 기존 순환신경망 응용 기법에서 발생하는 정확도 감소 문제를 극복한다.
Keywords