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자료유형
학술저널
저자정보
박준영 (영남대학교) 백지우 (영남대학교) 송유재 (영남대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제41권 제10호
발행연도
2024.9
수록면
15 - 21 (7page)

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우리는 스마트 시티 설계를 위해 deep reinforcement learning(DRL) 기반 접근 방식을 소개한다. 이 접근 방식은 지정된 개발 기간 동안 아파트, 기지국, 병원 등의 다양한 스마트 시티 구성 요소를 건설하는 최적의 시기를 결정하기 위해 설계되었다. dueling deep q-network (DDQN)를 활용하여 제안된 방법은 스마트 시티의 인구를 최대화하면서 동시에 시민들의 행복도를 유지하는 것을 목표로 한다. 이 최적화는 주거, 통신, 교통, 의료 인프라 간의 상호 작용 및 인구 비율을 고려하여 스마트 시티 구성 요소의 전략적 건설을 통해 달성된다. 특히, 우리는 다른 시나리오에서 강화 학습을 적용하는 실용성을 설명하기 위해 스마트 시티 설계를 위한 두 가지 다른 Markov Decision Process (MDP)을 제시한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. DRL을 통한 스마트 시티 설계
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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