채널 감지 다중 접근 (CSMA) 알고리즘은 단순성과 일반성에 근거하여 표준 802.11 구현의 무선 매체 접근 제어 (MAC) 기법으로 사용되었다. CSMA 에 대한 연구는 실용적인 프로토콜로서도, 최적의 MAC 스케줄링을 달성하기 위한 분산적인 기법으로서도 광범위하게 이루어졌다. 하지만, 현재 개발되어 있는 가장 최신의 CSMA 기법 조차도 특정 상황, 특히 다중 홉 통신 환경 등에서 취약한 성능을 보인다. 이러한 성능의 개선을 위해 연구된 기법들은 지엽적인 상황에 대한 성능 보완을 하는 형식의 기법들이고, 모든 무선 통신 상황을 위한 범용성이 떨어지는 경향을 보인다. 본 논문에서는, 현재 새로운 제어 패러다임으로 대두되는 경험 기반 접근 방식에 근거하여, 심층 강화 학습으로 CSMA-기반 무선 MAC 알고리즘을 학습시키는 기법을 제시한다. 본 논문에서 새롭게 소개하는 기법은 Neuro-DCF 로 명명되고, 이 기법에 대한 설명은 두 가지의 핵심 설계 목표에 기반한다. 설계 목표를 설명하자면, 학습 방식은 (i) 분산적인 제어기 동작을 위한 안정적인 훈련 기법어야 하고, (ii) 다양한 간섭 패턴과 무선 환경에 모두 적용 가능한 통합 학습 방식이어야 한다. 목표 (i) 를 위해 본 논문에서는 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크를 적용하였고, 목표 (ii) 를 위해서는 그래프 신경망에 기반한 학습 구조를 제안한다. 제안된 Neuro-DCF 의 성능 검증을 위해 다양한 무선 간섭 환경에서 802.11 DCF 와 O-DCF 기법 등과 성능 비교를 제시한다. O-DCF 는 이론에 기반되어 설계된 최적 CSMA 기법이고, 이러한 기존 방식들에 비하여 Neuro-DCF 는 최적의 성능 지표 달성을 유지하면서 전송 지연 시간을 비약적으로 줄일 수 있었다. 저자는 본 논문에서 제안한 다중 에이전트 강화 학습 방식이 이러한 네트워크 제어기 학습 기법에 대한 연구에 기여하고, MAC 계층 이외의 다른 계층에서도 분산 제어 방식의 훈련을 위한 하나의 프레임워크로서 기능하기를 기대한다.
