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NTIS 바로가기주관연구기관 | 숙명여자대학교 |
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연구책임자 | 임유진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400008189 |
과제고유번호 | 1711182420 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-24 |
키워드 | 차량 IoT.자원 최적화.연합학습.심층강화학습.5G.Vehicular IoT.Resource optimization.Federated learning.Deep reinforcement learning. |
□ 연구개요
차량과 ICT 기술의 결합으로 스마트카의 등장이 가속화되고 있는데, 이는 운전자의 안전과 편의성을 향상시키고, 차량 사물인터넷(Vehicular IoT)이란 개념으로 다양한 사용자 맞춤형 서비스 산업을 유발하고 있다. 특히 5G 기술을 활용한 차량 IoT 서비스는 클라우드 기반의 자원할당이 가진 한계를 극복하기 위해 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 기술을 도입하고 있다. 이러한 환경에서는 각 차량의 이동 특성과 서비스 요구에 맞게 자원을 효율적으로 할당할 수 있는 기법이 필요하며, 이를위해 본 연구는 심층강화학습기반의
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