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A Study on Reinforcement Learning Techniques for Deterministic Ultra-Low Latency in 5G and Beyond

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2021.05)바로가기
  • 페이지
    pp.386-387
  • 저자
    Lilian C. Mutalemwa, Seokjoo Shin
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409381

원문정보

초록

영어
The IEEE 802.1 time sensitive networking (TSN) and IETF deterministic networking (DetNet) standards guarantee ultra-low latency (ULL) communications in 5G networks and beyond. The DetNet standard can warrant deterministic ULL through the use of reinforcement learning (RL)-based data forwarding algorithms. Therefore, this study presents an overview of the DetNet mechanisms and explores the RL data forwarding techniques. It is shown that RL algorithms are capable of adjusting effectively the data transmission for deterministic applications, according to the resource usage of the networks.

목차

Abstract
INTRODUCTION
MECHANISMS OF DETNET STANDARD
REINFORCEMENT LEARNING TECHNIQUES FOR DATA FORWARDING IN DETNET STANDARD
CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

Ultra-low latency 5G beyond 5G time sensitive network deterministic network reinforcement learning.

저자

  • Lilian C. Mutalemwa [ Department of Computer Engineering, Chosun University, Gwangju 61452, South Korea ]
  • Seokjoo Shin [ Department of Computer Engineering, Chosun University, Gwangju 61452, South Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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