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NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산대학교 University of Ulsan |
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연구책임자 | 윤석훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200014555 |
과제고유번호 | 1711142485 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 모바일크라우드 센싱.작업할당.경로최적화.심층강화학습.데이터라우팅.Mobile crowd sensing.task assignment.route optimization.deep reinforcement learning.data routing. |
연구개요
악취 추적 및 대기질 모니터링을 위한 모바일 크라우드 센싱 네트워크(MCSN:Mobile Crowd Sensing Networks) 구축을 위해 다양한 이동성을 갖는 모바일센서노드들을 이용하여 심층강화학습 기반의 센싱 작업 할당 및 경로 결정 알고리즘, 이동 데이터를 이용한 MCSN에서의 참여자 선택 알고리즘, 심층순환신경망 기반의 참여자간 접촉 확률 추정 모델 및 센싱데이터 라우팅 알고리즘과 수집된 데이터의 시공간적 보간 기술을 개발하는 것이 연구 목표임.
연구 목표대비 연구결과
○센싱 작업 할당
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