AI요약

본 기술은 무인 비행체(UAV)를 활용한 지상 센서 데이터 수집의 문제점을 해결하고자 합니다. UAV는 제한된 에너지와 미지의 센서 배치 환경 속에서 효율적인 데이터 획득 경로를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이를 위해 강화학습(Q-learning) 기반의 최적 이동 경로 결정 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 지상 기지국 내 강화학습 모듈이 UAV의 현재 상태, 센서 정보 가치, 에너지 소모량 등을 실시간으로 학습하며 최적의 다음 이동 지점을 결정합니다. 이를 통해 UAV는 운용 시간 내 최대의 센싱 데이터를 획득하고, 동시에 에너지 효율을 극대화하여 미지의 환경에서도 안정적이고 효과적인 데이터 수집이 가능합니다. 이 혁신적인 방법은 UAV 기반 센싱 분야의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.