Meta-Reinforcement Learning for Adaptive Channel Access Optimization in Self-Healing Multi-AP Coordination Networks
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066480
교육부
한국연구재단
명지대학교산학협력단
임채윤
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경기도 용인시
정보/통신 > 무선 통신·네트워크 > 무선·이동통신 시스템
다중 AP 협력 환경(IEEE 802.11bn, Wi-Fi 8)에서 네트워크 장애 발생 시 제어 정책을 빠르게 재적응시켜 복구시간을 단축하는 메타강화학습 기반 자가복구 제어기를 구현·검증한다. 다중 AP 채널 간섭 환경에서의 최적화 문제를 POMDP 기반 다중 에이전트 강화학습(MARL) 문제로 정형화하고, AP 고장·백홀 병목 등 네트워크 장애 시나리오에...
본 연구는 다중 AP 협력 환경(IEEE 802.11bn, Wi-Fi 8)에서 네트워크 장애 발생 시 빠르게 재적응하는 메타강화학습 기반 자가복구 제어기를 설계·구현하며, 연구 내용은 다음 네 가지로 구성된다.- 첫째, 네트워크 장애 시나리오 모델링 및 학습 문제 정형화이다. 다수의 AP가 동일 채널에서 협력 통신하는 중첩 BSS(OBSS) 환경에서 AP ...
본 연구의 성과는 학술적·기술적·표준화 측면에서 다음과 같이 활용될 것으로 기대된다.학술적 측면에서는 다중 AP 협력 환경에서 네트워크 장애 복구를 위한 정량적 평가 기준을 제시한다. 기존 연구가 정상 상태 성능 최적화에 집중한 것과 달리, 본 연구는 seen 및 unseen 장애 시나리오에서의 일반화 성능 검증을 함께 제안하여 실운용 관점의 차별화된 평가...