메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대솔 (중앙대학교) 손민정 (중앙대학교) 하서영 (중앙대학교) Muy Sengly (중앙대학교) 이정륜 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제3호(통권 제568호)
발행연도
2025.3
수록면
59 - 64 (6page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.3.59

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Internet of Things(IoT) 기기들의 배터리 사용을 최적화하여 에너지 낭비를 줄이고, 기기의 수명을 극대화 하는것은 IoT 네트워크에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 본 연구에선 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 지원되는 Simultaneous Wireless Information and Power Transfer (SWIPT) Radio Frequency (RF) 통신기술 기반의 무선전력전송 IoT 네트워크에서 비활성화된 IoT 단말을 효율적으로 활성화시키는 알고리즘에 관한 연구를 수행한다. SWIPT RF 통신기술 기반의 무선전력전송 UAV을 활용해 IoT를 충전함을 전제로 하여 충전 역할을 해주는 UAV의 사용 전력을 최소화하는 저전력 시스템을 구축하기 위해 UAV의 호버링 지점 및 비행경로를 최적화해주는 강화학습을 설계했다. Epsilon Decay 정책과 Replay Memory 기술이 활용된 Q-learning 알고리즘을 적용하여 각 클러스터간을 이동하여 UAV의 비행경로를 최종적으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 에이전트가 효과적으로 학습되었음을 확인할 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시뮬레이션 환경
Ⅲ. IoT네트워크 환경에서의 UAV 호버링 지점 및 비행경로 최적화 위한 강화학습 설계
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092470542