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에너지 효율 증대를 위한 강화학습 기반 태양광 패널 장착형 이동 기지국 경로 최적화
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.
데이터 유용성 향상을 위한 서비스 기반의 안전한 익명화 기법 연구
개인정보는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말한다. 정보주체의 민감한 정보를 포함하고 있는 개인정보는 유출시 각종 범죄에 악용될 수 있다. 이를 막기 위해 데이터를 공개하거나 배포하기 전에 개인 식별 요소를 제거하는 방법을 사용한다. 하지만 이름이나 주민등록번호 등의 식별자를 삭제 또는 변경하여 정보의 공개를 제한하더라도, 다른 데이터와 연결하여 분석하면 개인정보가 노출될 가능성이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 서비스에 활용될 속성은 낮은 수준의 익명화를 수행하여 실제 사용될 정보의 유용성을 높이고, 그와 함께 연결 공격을 방지하여 하나의 원본 데이터 테이블에서 둘 이상의 익명화된 테이블을 동시에 제공할 수 있는 익명화 기법을 제안한다. 그리고 협조적 게임이론에 기반을 둔 실험을 통해 본 제안의 우수성을 입증한다.
