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에너지 효율 증대를 위한 강화학습 기반 태양광 패널 장착형 이동 기지국 경로 최적화

김동욱, 홍충선, 박성배, 최종원

http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.10.899

5G와 B5G 무선 통신 시스템에서는 사용자의 요구사항을 만족하기 위해 mm-Wave와 같은 높은 주파수를 갖는 대역을 사용한다. 이는 기존의 주파수 대역보다 낮은 회절과 투과율 그리고 강한 직진성으로 인한 제약들이 존재한다. 이 제약을 해결하기 위해 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)의 지원을 받는 셀룰러 통신 패러다임은 기존 지상 기지국 보다 통신 서비스를 보다 유연하게 해준다. 하지만 UAV는 제한된 배터리 용량을 가지고 있어서 통신 서비스의 수명에 영향을 준다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 태양광 패널이 장착된 UAV를 고려한다. UAV의 태양광으로 인한 에너지 생성과 유저 평균 Data rate를 최대화를 위한 UAV의 움직임은 많은 에너지를 소모한다. 에너지 생성 및 유저 평균 Data rate 최대화와 에너지 소모는 트레이드오프 관계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 강화 학습 알고리즘 ‘Proximal Policy Optimization(PPO)’을 사용하여 학습한 에이전트를 이용하여 위 트레이드오프 관계를 최적화하는 UAV의 경로를 찾는 시스템을 제안하고 에너지 소모를 고려하지 않은 것과 본 논문에서 제안한 시스템을 비교하였고 에너지 소모까지 고려한 시스템이 더 UAV의 에너지 제약에서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인되었다.

단어 유사도를 이용한 뉴스 토픽 추출

김동욱, 이수원

http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.11.1138

토픽 추출은 문서 집합으로부터 그 문서 집합을 대표하는 토픽을 자동 추출하는 기술이며 자연어 처리의 중요한 연구 분야이다. 대표적인 토픽 추출 방법으로는 잠재 디리클레 할당과 단어 군집화 기반 토픽 추출방법이 있다. 그러나 이러한 방법의 문제점으로는 토픽 중복 문제와 토픽 혼재 문제가 있다. 토픽 중복 문제는 특정 토픽이 여러 개의 토픽으로 추출되는 문제이며, 토픽 혼재 문제는 추출된 하나의 토픽 내에 여러 토픽이 혼재되어 있는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 토픽중복 문제에 대해 강건한 잠재 디리클레 할당으로 토픽을 추출하고 단어 간 유사도를 이용하여 토픽 분리 및 토픽 병합의 단계를 거쳐 최종적으로 토픽을 보정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법이 잠재 디리클레 할당 방법에 비해 좋은 성능을 보였다.


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