| 한글제목(Korean Title) |
UAV-MEC 환경에서 강화학습 기반 UAV 배치 최적화 및 데이터 처리 시간 최소화 |
| 영문제목(English Title) |
Optimize Deployment and Minimize Data Processing Time based on Reinforcement learning in UAV-MEC environment |
| 저자(Author) |
김현수
박성배
강선무
홍충선
Hyeon Su Kim
Sung Bae Park
Sun Moo Kang
Choong Seon Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1023 ~ 1025 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
현재 차세대 이동통신인 5G가 상용화 됨에 따라 사용자들의 데이터 속도 및 서비스 품질에 대한 요구 사항이 기하급수적으로 증가하고 있다. 따라서 모바일 기기 자체적으로 모든 데이터를 처리하는 것은 기기에 많은 부담으로 다가온다. 그렇기에 자체적으로 모든 데이터를 처리하기 보다는 데이터를 분산하여 처리를 도와주는 MEC(Mobile Edge Computing)의 연구가 활발히 이루어 지고 있는 추세이다. 또, 지상에서 제약조건이 많은 지상 MEC 서버보다 이동이 자유로우며 경제적 이점이 있는 UAV와 MEC를 결합한 UAV-MEC는 많은 상황이 발생하는 현실에서 발빠르게 대처할 수 있다. 이에 본 논문은 UAV-MEC를 통해 다수의 사용자가 데이터를 동시에 빠르게 처리할 수 있도록 UAV의 위치를 최적화하고 이에 따른 사용자의 데이터 처리 시간 최적화 기법을 제안한다. 본 논문은 UAV 최적화를 위한 방법으로 강화학습 중 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습 기법을 사용한다. 결과적으로 본 연구를 통해 데이터를 처리해야할 필요가 있는 다수의 사용자가 임의로 배치되어 있을 때, 학습의 결과를 통해 UAV-MEC의 배치 최적화 및 데이터처리 시간의 최소화를 찾을 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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