평균 작업 완료 시간 감소를 위한 강화학습 기반 UAV 위치 선정 최적화

김경민; 김한준; 정진수; 김동호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김경민 (서울과학기술대학교) 김한준 (서울과학기술대학교) 정진수 (서울과학기술대학교) 김동호 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 338 - 341 (4page)

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UAV와 MEC의 결합은 기존 통신의 한계를 극복할 수 있다. UAV는 G2G 통신 상황을 A2G로 바꾸어 MEC와 UE간의 통신을 크게 개선한다. 최근 5G에서 이와같이 MEC 및 UAV를 결합한 UEC의 Offloading 최적화 및 UAV 위치 최적화 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 해당 분야에서 자주 사용되는 강화학습 알고리즘 중 하나인 MADDPG 알고리즘을 사용하여 UAV의 위치를 최적화하고 Offloading 할 데이터양 또한 해당 위치에서 평균 작업 완료 시간을 줄이는 것을 목표로 최적화하였다. 이를 통해 설정한 환경에서 평균 작업 완료 시간을 두 가지 관점에서 최적화를 진행할 수 있었다. 본 논문을 통해 5G 시스템의 데이터 처리 효율성을 높이고, 사용자에게 더 나은 통신 품질을 제공하는 데 기여할 수 있다.

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