동적 저궤도 위성 네트워크에서 온보드 강화학습 기반 라우팅을 위한 이종 프로세서 기반 추론 병렬화 기술

초록

본 논문에서는 동적 저궤도 위성 네트워크 라우팅 알고리즘의 OBC(On-Board Computer) 적용 문제를 다룬다. 저궤도 위성 간 연결상태가 동적으로 변하는 네트워크에서 라우팅을 위해 심층 강화학습을 적용할 수 있다. 하지만 심층 강화학습 모델 기반 추론 과정은 다수의 컨볼루션 층 연산으로 인해 과도한 수행시간이 소요되기 때문에 위성 탑재체의 실시간 OBC에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 기존 중앙처리장치에서 순차적으로만 수행되는 추론 과정을 이종 프로세서를 이용한 병렬화 함으로써 수행시간을 단축시킬 수 있는 실용적 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능은 실제 이종 프로세서 기반 OBC를 이용하여 평가되었고, 라우팅 결과는 기존 방법과 동일하면서도 전체 수행시간은 대폭 단축시킬 수 있었다.

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