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

김도형; 이민준; 이헌철; 원동식; 한명훈

doi:10.14801/jkiit.2023.21.7.49

주제분류

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저널정보

한국정보기술학회
한국정보기술학회논문지 학술저널
한국정보기술학회논문지 제21권 제7호(JKIIT, Vol.21, No.7)
2023.7 49 - 61 (13page)
DOI : 10.14801/jkiit.2023.21.7.49

저자정보

김도형 (금오공과대학교)
이민준 (금오공과대학교)
이헌철 (금오공과대학교)
원동식 (텔레픽스)
한명훈 (국방과학연구소)

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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.

This paper addresses the routing problem in dynamic low-orbit(LEO) satellite networks for on-board computer (OBC). Deep reinforcement learning can be applied for routing in networks with dynamic connectivity between LEO satellites. However, it is difficult to apply the inference process with deep reinforcement learning models to real-time OBCs because it causes excessive execution time due to the calculation of multiple convolution layers. To solve the problem, we propose a practical method based on heterogeneous processors which can reduce the execution time by parallelizing the inference process, which is performed sequentially in a Central Processing Unit. The performance of the proposed method was evaluated using an actual OBC based on heterogeneous processors, and the routing result was the same as that of the existing method, but the overall execution time was significantly reduced.

#heterogeneous processors #parallelization #deep reinforcement learning