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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.
UAV-BS 환경에서 서비스 처리량 최대화를 위한 강화학습 기반의 UAV 배치 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.7.700
현재 5G의 상용화가 이루어지는 단계이지만 통신 품질의 안정화를 위해서는 많은 기지국이 필요하다. 따라서 지상 기지국을 대신하여 UAV를 통해 이동성과 경제적 이점을 얻을 수 있도록 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 UAV-BS 환경에서 사용자들의 요구량과 지상 기지국 위치를 고려하여 최적의 서비스 처리량을 가질 수 있는 위치를 찾는 기법을 제안한다. The Air-To-Ground Path Loss Model을 토대로 가상 통신 환경 구축하고, 서비스 요구량에 따른 채널 사용 시간 분배를 위해 Max-Min Airtime Fairness를 적용한다. 더불어, 본 논문은 최적의 서비스 처리량 위치를 찾기 위한 방법으로 강화학습 중 Proximal Policy Optimization(PPO)을 사용한다. 결과적으로 본 연구를 통해 서로 다른 요구량을 가진 사용자들이 임의로 배치되어 있을 때, 학습 모델을 통해 높은 서비스 처리량을 가진 위치를 찾을 수 있었다.
