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초록

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The scope of IoT services continues to expand with the development of lightweight devices, and network congestion is increasing significantly. In this study, we propose an adaptive neural network-based congestion control (ANN-CoCC) algorithm to solve the network congestion problem in the network environment of IoT service environments. Unlike existing congestion control methods that rely on static parameters or heuristic rules, ANN-CoCC applies a machine learning model to dynamically optimize key transmission parameters such as retransmission timeout (RTO), RTT distribution, and congestion window according to real-time network conditions. The experimental evaluation results under various packet loss rates and node densities show that the proposed algorithm improves throughput by more than 30%, reduces delay, and minimizes packet loss compared to existing methods such as CoCoA+, BDP-CoAP, and pCoCoA.

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IoT 서비스는 경량 디바이스 발전으로 그 범위가 계속 확대되고 있으며, 이에 따라 네트워크의 혼잡성은 크게 증가하고 있다. IoT 네트워크 환경에서 CoAP를 위한 기존 혼잡 제어 메커니즘은 동적 네트워크 조건에 대한 적응력이 부족하다. 본 연구에서는 IoT 서비스 환경의 네트워크 환경의 네트워크 혼잡 문제를 해결하기 위해 적응 형 신경망 기반 혼잡 제어(ANN-CoCC) 알고리즘을 제안한다. 정적 매개변수나 휴리스틱 규칙에 의존하는 기존의 혼잡 제어 방식과 달리 ANN-CoCC는 머신러닝 모델을 적용하여 실시간 네트워크 상태에 따라 재전송 시간 초과 (RTO), RTT 분산, 혼잡 윈도우와 같은 주요 전송 매개변수를 동적으로 최적화한다. 다양한 패킷 손실률과 노드 밀도에서 실험 평가를 수행한 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 CoCoA+, BDP-CoAP, pCoCoA과 같은 기존 방식과 비교했을 때 처리량을 30% 이상 향상시키며, 지연 시간 감소, 패킷 손실을 최소화하는 것으로 확인되 었다.

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Related Works
2.1 Congestion Control in IoT and the Role of CoAP
2.2 Artificial Neural Networks in Network Optimization
2.3 Other CoAP Project Proposed
3. System Design and Architecture
3.1 Overview
3.2 Parameter Learning for Adaptive Congestion Control
3.3 Integration with CoAP Transmission Logic
3.4 ANN Deployment Considerations
4. Experiments and Evaluation
4.1 Experimental Setup
4.2 Evaluation Metrics
4.3 Evaluation
5. Conclusions
REFERENCES

키워드

CoAP 혼잡 제어 신경망 IoT 머신러닝 대역폭 지연 CoAP Congestion Control Neural Network Internet of Things Machine Learning Throughput Latency

저자

• Sung-Hwa Han [ 한성화 | Professor, Dept. of Information System and Security, Tongmyong University ]
• Kun-Hee Han [ 한군희 | Professor, Division of Information & Communication Engineering, Baekseok University ]
• Seung-Soo Shin [ 신승수 | Professor, Dept. of Information Security, Tongmyong University ] Corresponding Author

참고문헌

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