UAV-UGV Cooperative Path and Data Offloading Optimization in Industrial IoT Environments Using Transformer-Based Federated Deep Reinforcement Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710116188
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
유상조
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,449만원
6,449만원
응용연구
대학
인천광역시 남구
정보/통신 > 정보통신 융합 서비스 > 사물인터넷 응용서비스
※ 산업용 IoT 환경에서 다양한 유형의 센서 데이터를 효율적으로 수집하고 처리하기 위해, 정보의 시공간 민감도 및 긴급 상황 대응 중요도를 반영한 동적 정보 가치 모델을 정립하고 이를 강화학습 모델에 적용※ UAV와 UGV 간 이기종 자율 이동체 협력 구조를 설계하고, Transformer 기반 상태 임베딩과 PPO 기반 심층강화학습 알고리즘을 활용하여 ...
※ 1차연도: 지상-공중 협업 기반 산업용 IoT 제어를 위한 심층강화학습 구조 및 정보 가치 기반 센싱 정책 모델 연구 (1) Industrial IoT 센싱 및 디바이스 제어 관련 요구사항 분석 및 센싱 정보 가치 모델 개발- 이벤트 기반 발생 확률, 센서 유형별 중요도, 센싱정보의 가치 시간함수 등을 포함하는 시계열 동적 정보가치 함수 (SIVF) 모...
... 군용, 사회안전, 환경감시, 재난통신망 등 다양한 환경에 적용될 수 있을 것으로 기대된다. - 본 연구는 스마트시티 구축을 위한 지상-공중 통합 네트워크 인프라로 적용 가능하며, 산업용 사물인터넷(IIoT) 환경에서 다양한 도시 관리 요구사항을 충족하고, 고가용성 및 확장성을 갖춘 도시운영 플랫폼 구축에 기여할 수 있다. - 재밍 UAV 배치 및 보안을 고려한 이동경로 최적화 전략은 ...