다중 무인항공기의 오프라인 강화학습 데이터셋에 따른 플라잉 애드혹 네트워크 구축 성능 연구

이동수; 권민혜

doi:10.7840/kics.2024.49.7.1002

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저자정보: 이동수 (Soongsil University) 권민혜 (Soongsil University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제7호

발행연도: 2024.7

수록면: 1,002 - 1,011 (10page)

DOI: 10.7840/kics.2024.49.7.1002

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플라잉 애드혹 네트워크(Flying ad-hoc network; FANET)는 독자적으로 통신이 가능한 공중 이동성 노드로 이루어진 네트워크로, 재난이나 전쟁과 같은 위기 상황에서 기존 통신망이 손상을 입었을 때 대체 네트워크로 활용될 수 있다. 통신 및 라우팅 기능을 갖는 다수의 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles)는 통신이 불가능한 지역으로 이동하여 FANET을 구축할 수 있다. 본 연구는 오프라인 강화학습을 통해 학습된 다수의 무인항공기가 중앙 제어 없이 FANET을 구축하는 시나리오를 고려한다. 본문에서는 데이터셋 및 오프라인 강화학습 알고리즘별 다중 개체의 네트워크 구축 성능 비교 실험을 수행하였으며, 데이터셋과 알고리즘의 특징에 따라 달라지는 학습 양상을 분석하였다.

#인공지능 #다중 개체 강화학습 #오프라인 강화학습 #애드혹 네트워크 #Artificial Intelligence #Multi-agent Reinforcement Learning #Offline Reinforcement Learning #Ad-hoc Network

참고문헌 (26)

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K. Sohrabi, et al., “Protocols for self-organization of a wireless sensor network,” IEEE Pers. Commun., vol. 7, no. 5, pp. 16-27, 2000. (https://doi.org/10.1109/98.878532)

A. Chriki, et al., “FANET: Communication, mobility models and security issues,” Comput. Netw., vol. 163, 2019. (https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106877)

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X. Lyu, et al., “Contrasting centralized and decentralized critics in multi-agent reinforcement learning,” AAMAS, 2021. (https://dl.acm.org/doi/10.5555/3463952.3464053)

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