강화학습을 이용한 unslotted CSMA CA backoff 학습법

1. 서 론

강화학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 전략을 학습하는 과정이다. 최근 몇 년 동안 강화학습의 발전은 다양한 문제 해결에 혁신적인 접근법을 제공하였다. 특히, 통신 네트워크 분야에서 성능 향상과 효율성을 위해 강화학습의 도입이 활발히 이루어지고 있다. 그중에서도 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)는 무선 통신에서 다수의 장치가 공통의 통신 매체를 공유할 때 발생할 수 있는 충돌을 피하기 위해 사용되는 중요한 프로토콜이다. 그러나 이 프로토콜에서의 경쟁적 상황은 효율적인 자원 할당과 대역폭 사용에 큰 도전을 제기한다. 이를 해결하기 위한 다양한 접근 방법 중 하나가 바로 강화학습 기반의 백오프(backoff) 메커니즘 학습이다. 강화학습을 이용한 unslotted CSMA/CA의 백오프 학습법은 최근 네트워크 최적화 연구에서 주목받고 있다. 전통적인 CSMA/CA 방식은 랜덤하게 선택된 백오프 시간에 따라 장치가 패킷을 전송하는 타이밍을 조정하는 데, 이 과정에서 충돌이 발생하거나 네트워크 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝…(생략)