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Title Page

ABSTRACT

Contents

Ⅰ. INTRODUCTION 10

Ⅱ. RELATED WORK 12

Ⅲ. SYSTEM MODEL 14

Ⅳ. PROPOSED METHOD 16

4.1. DA problem 16

4.2. Value-of-information 19

4.3. VoI problem 21

4.4. VoI-GNN 24

Ⅴ. EXPERIMENTAL RESULT 27

5.1. Environment 27

5.2. Analysis 27

Ⅵ. CONCLUSION 29

References 30

요약문 34

List of Tables

Table 5.1.1. Experiment parameters 27

List of Figures

Figure 3.1. The system model of SDMCWN. 14

Figure 4.1.1. MAE loss of DR and AR obtained with GNN. 18

Figure 4.1.2. GNN accuracy with the objective function, constraint, and objective function and constraint together of DA problem. 19

Figure 4.2.1. Example of a value function. 20

Figure 4.3.1. DR and AR accuracy while varying the gradients of the real-time value function. 23

Figure 4.3.2. GNN accuracy for DA and VoI problems. 24

Figure 4.4.1. VoI-GNN process. 25

Figure 5.2.1. Experimental results. 28

List of Algorithms

Algorithm 1. Controller deployment phase of Vol-GNN 26

초록보기

 SDMCWN(Software-defined mission critical wireless networks)은 무인기로 구성된 MCWN(Mission critical wireless networks)을 SDN(Software-defined networking)으로 관리함을 의미한다. UAV(Unmanned aerial vehicle) 또는 UGV(Unmanned ground vehicle)와 같은 실시간 이동성을 갖는 무인기로 구성된 SDMCWN 은 미션 수행 중 다수의 패킷을 교환하는데, 패킷을 적절히 처리하지 못해 QoS(Quality of service)를 만족시키지 못하거나 패킷을 처리하는 데에 시간이 오래 걸리게 된다면 미션 수행 성능이 하락한다. 패킷 처리는 라우팅에 영향을 받고, 라우팅은 토폴로지에 의해 결정되며, 컨트롤러의 위치에 따라 토폴로지가 변한다. 따라서 컨트롤러 배치를 통해 네트워크의 토폴로지를 재구성함으로 패킷 처리량을 향상시킬 수 있고, 이는 SDMCWN 의 미션 수행 성능 향상으로 이어질 수 있다. 우리는 SDMCWN 에서 미션 성능을 최대화하는 최적의 컨트롤러 위치를 구한다. 이때 실시간 이동성을 갖는 무인기로 인해 SDMCWN 의 토폴로지가 최악의 경우 SDN 의 토폴로지 모니터링 주기마다 바뀔 수 있다. 본 논문에서는 SDMCWN 의 미션 성능을 최대화하는 토폴로지를 찾기 위한 최적화 식인 DA 문제를 정의한다. DA 문제를 SDN 토폴로지 모니터링 주기 안에 풀기 위해 딥러닝의 일종인 GNN(Graph neural networks)을 사용한다. 최적화 문제를 GNN 으로 풀 때의 정확도를 향상시키기 위해 DA 문제를 VoI(Value-of-information)를 사용하여 릴렉싱한 문제인 VoI 문제를 정의하고, 두 최적화 문제를 GNN 으로 풀 경우의 정확도를 분석한다. Mininet-WiFi 시뮬레이터를 통해 VoI 문제를 GNN 으로 해결하는 방법인 VoI-GNN 의 성능을 확인한다.

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