Q-learning based Backoff Time Selection Mechanism in IEEE 802.15.4 Unslotted CSMA/CA

채널 액세스 제어 방법의 하나인 IEEE 802.15.4 Unslotted CSMA/CA는 대규모 네트워크 구축을 위해 Wi-SUN에서 채택하였다. 하지만 네트워크 규모가 확장됨에 따라 통신 노드 간의 채널 액세스에 대한 경쟁이 심화되며 숨겨진 노드 문제에 취약해진다. 본 연구에서는 각 통신 노드가 기존 CSMA/CA의 임의의 백오프 시간이 아닌 Q-learning을 활용한 강화학습을 통해 백오프 시간을 선택하도록 하며, 제안된 방법의 성능은 Network Simulator 3를 이용하여 평가되었다. 채널 액세스 경쟁 노드의 수를 증가시키면서 처리량, 지연 시간, 그리고 네트워크 오버헤드를 평가하였으며, 동시에 숨겨진 노드가 존재하는 경우에 대해서도 처리량과 지연 시간을 확인하였다. 실험 결과는 동일한 백오프 시간 범위를 가진 Unslotted CSMA/CA에 비교해 처리량에서 42.8%의 향상을 보여줬으며, 숨겨진 노드가 있는 상황에서도 유의미한 성능 향상을 확인하였다.