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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 176 - 184 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.2.176
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멀티 에이전트 심층 강화학습은 여러 에이전트 간의 통신을 통해 에이전트들이 협력적으로 공동의 목표를 달성하는 기계학습이다. 이러한 심층 강화학습 기술을 통해서, 도심 환경에서 교통정보 수집 및 보안을 위해 필수적인 CCTV의 감시 역할을 여러 개의 도심 항공 모빌리티 (UAM, Urban Air Mobility)가 대체할 수 있다. 기존의 CCTV는 고정된 위치에서 한정적인 시각 정보를 제공할 수 있지만, UAM을 통한 자율적인 CCTV 시스템을 구축하면 실시간으로 추적할 대상의 위치에 따라 유연하고 신뢰성 있는 시각 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문은 에이전트 간 통신 임무를 수행하는 CommNet 알고리즘을 통해 여러 UAM들이 효율적으로 정보수집 및 감시가 가능한 시스템을 구축하는 기법을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 강화학습 개요
Ⅲ. 실험 및 평가
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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