그래프 신경망 기반 초기 해집단 평가 모델을 이용한 동적 네트워크 라우팅 최적화

Abstract

차세대 6G 네트워크에 대한 기술적인 논의가 본격화되고 있는 오늘날, 다양한 요구사항을 갖는 서비스를 지원하기 위한동적이고 유연한 네트워크운용및제어기술은여전히필수요건으로거론되고있다. 특히, 저궤도 위성이나 비행체와 같은새로운통신개체가일반화되는등의구조적인변화로인해네트워크는보다동적인환경과엄격한 제약조건을 요구하고 있다. 이와 같은변화는기존 라우팅최적화를복잡한 서비스특성과네트워크 상황을 고려해야 하는어려운문제로만들고있다. 한편, 메타 휴리스틱 기법 중 하나인 유전알고리즘은 라우팅 최적화에 효과적으로 활용되어 온 방법이지만, 초기 해집단의 무작위성으로 인해 수렴 안정성과 최적해 품질이 저하되는 한계또한존재한다. 본연구에서는네트워크상태를그래프신경망을통해 학습하여초기 해집단의 품질을예측한 후, 고품질 해집단을 기반으로 유전 알고리즘을 수행하는 라우팅 최적화 기법을 제안한다. 제안 방법에서는통신 도메인과 연산 도메인의 운용 비용을 함께 고려하여 주어진 네트워크 환경에서 서비스 요구사항을 만족하는최적 경로를도출한다.

Keywords

6G, Routing optimization, Genetic algorithm, Graph neural network, Meta-heuristic algorithm

Citation

이도영, 김태연. “그래프 신경망 기반 초기 해집단 평가 모델을 이용한 동적 네트워크 라우팅 최적화.” KNOM Review, Vol. 28, No. 1, pp. 21–30, August 31, 2025.

원문 및 DOI