GAN 및 DRL을 이용한 의도 기반 네트워크 관리 시스템 및 그 방법
INTENT-BASED NETWORK MANAGEMENT SYSTEM USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS AND DEEP REINFORCEMENT LEARNING, METHOD THEREOF
특허 요약
본 발명은 의도 기반 네트워크 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면 GAN(Generative Adversarial Network)에 의해 네트워크 정책을 생성하고 DRL(Deep Reinforcement Learning)을 이용하여 생성된 정책을 최적화 함으로써 수작업으로 진행되던 네트워크 정책 결정이나 관리를 인공지능에 의해 사용자의 의도에 가까우면서도 최적화하여 수행할 수 있는 효과가 있다.
청구항
| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 사용자의 의도를 수신하기 위한 입력 모듈;상기 입력 모듈로부터 사용자의 의도를 수신하여 네트워크 서비스의 정책을 생성하는 GAN(Generative Adversarial Network) 모듈;상기 생성된 네트워크 서비스 정책의 수행 결과를 수신하여 최적화하는 DRL(Deep Reinforcement Learning) 모듈; 및네트워크에서 상기 정책의 수행 결과를 모니터링하고 분석하여 상기 DRL 모듈에 전달하는 모니터0026#분석 모듈;을 포함하되,상기 GAN 모듈은,상기 사용자의 의도에 따른 VNFFG 구성 시나리오를 생성하는 생성 모듈; 및상기 생성된 VNFFG 구성 시나리오가 실행 가능한지 확인하는 구분 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는, 의도 기반 네트워크 관리 시스템. |
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| 3 | 제1항에 있어서,상기 DRL 모듈은,상기 정책의 수행 결과에 따른 보상을 판단하는 보상 모듈; 및상기 보상에 따라 상기 DRL 모듈을 최적화하는 최적화 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는, 의도 기반 네트워크 관리 시스템. |
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