저궤도 인공위성에 적용되는 심층강화학습 기술 동향

이현수; 김중헌

doi:10.7840/kics.2023.48.2.196

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현수 (고려대학교) 김중헌 (고려대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제2호

발행연도: 2023.2

수록면: 196 - 205 (10page)

DOI: 10.7840/kics.2023.48.2.196

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

저궤도 인공위성에 적용되는 심층강화학습 기술 동향

이현수 , 김중헌 한국통신학회논문지 2023.02 학술저널

2021

저궤도 인공위성을 위한 심층강화학습 기술 동향

이현수 , 윤원준 , 김중헌 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료

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빠른 통신기술의 발전으로, 최근 차세대 이동통신에서 저궤도 위성을 사용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 저궤도 위성통신에서는 자원 관리, 핸드오버 문제 등 복잡한 문제가 발생하는데, 심층강화학습을 통해 기존의 방법으로 풀기 어려웠던 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 위성통신에서 심층강화학습이 사용된 기술에 대해 살펴본다. 크게 Task의 순서를 배정하는 문제인 Scheduling problem, 한정된 자원을 효율적으로 관리하기 위한 문제인 Resource Allocation, 위성 사용자들의 연결을 원활하게 만들거나 사용자들을 적절하게 분배하기 위한 문제인 User Access Control, 그리고 그 외의 문제로 분류하였다.

#저궤도 위성 #심층 강화학습 #에지 컴퓨팅 #최적화 #LEO Satellite #Deep Reinforcement Learning #Edge Computing #Optimization #SAGIN

참고문헌 (33)

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조준우, 김태윤, 김재현, “6G 초공간 : 위성통신의 현재와 미래,” The Mag. IEIE, vol. 47, no. 5, pp. 34-45, May 2020.

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M. Shin, J. Kim, and M. Levorato, “Auctionbased charging scheduling with deep learning framework for multi-drone networks,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 68, no. 5, pp. 4235-4248, May 2019. (https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2903144.)

M. Lemaı̂tre, G. Verfaillie, F. Jouhaud, J.-M. Lachiver, and N. Bataille, “Selecting and scheduling observations of agile satellites,” Aerospace Sci. and Technol., vol. 6, no. 5, pp. 367-381, Sep. 2002. (https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1270-9638(

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