각 연차별 상세 연구내용은 다음과 같다. <1차연도> 1.1. 이동통신 서비스 장애 대응을 위한 네트워크 자원 최적화 및 실시간 응답성 개선 기술 연구 - BS-UE-채널 할당 문제 수식화 및 Unimodality 특성을 활용한 Convexify 기법연구 - Inter-MNO 로밍 환경에서 NOMA 통신 성능 개선을 위한 UE Pairing 및 전송전력 최적화 연구 - 실시간 응답성 확보를 위한 Distributed NOMA Resource Scheduling 기법연구 1.2. 이동통신 서비스 장애 대응을 위한 UAV 기반의 통신 연결성 확보 기술 연구 - 통신 커버리지 최대화 및 평균 단절 확률을 최소화하는 최적의 비행경로 계획 기법연구 - UAV와 지상 기지국/단말 간 빈번한 통신 단절에 대비한 Opportunistic Association 기법연구 - UAV Lifetime을 최대화하는 전송전력 및 라우팅 경로 최적화 기법연구 <2차연도> 2.1. 비동기 분산 강화학습 기반의 실시간 네트워크 자원 최적화 기술 연구 - (중앙의 제어가 부재한 재난 상황 고려) 액터러너-글로벌신경망 구조의 비동기 강화학습 기법을 활용한 UE-BS Association 및 UE Pairing 최적화 기법연구 - 글로벌 신경망의 편향을 방지하기 위한 가중치 기반의 비동기 분산 업데이트 기법연구 - 글로벌 신경망의 편향을 방지하기 위한 가중치 기반의 비동기 분산 업데이트 기법연구 2.2. UAV 비행 경로 인지 기반의 실시간 분산 전력 제어 기술 연구 - 네트워크 상황(UAV 비행 경로 및 가용 RRH) 인지에 기반한 전송전력 최적화 기법연구 - 신호 간섭 최소화를 위한 분산 전송 전력 제한 기법연구 - 전력 제어 알고리즘 복잡도 감소를 위한 Dual (sub)Gradient Descent 기반의 Iterative Power Control 알고리즘 연구 2.3. 샘플 효율적인 강화 학습 기반의 실시간 비행 경로 계획 최적화 기술 연구 - 효과적 특징 표현 학습 및 오프 폴리시 기반의 샘플 효율적인 강화 학습 기법연구 - 정책의 앙상블을 활용한 샘플 효율적인 강화 학습 기법연구 - 연속적 행동 공간을 위한 강화학습 기법 연구(TD3, PPO, SAC 등) 및 이에 기반한 비행경로 최적화 기법연구 <3차연도> 3.1. 자율적 통신 장애 대응 기법 구현 및 시뮬레이션 기반 성능 검증 - 오픈 소스 시뮬레이션 SW (예: ns-3) 기반의 C-RAN 이동통신 시뮬레이션 환경 구축 - 시뮬레이션 환경에 제안하는 자율 통신 장애 대응 기술 구현 - 통신 Trace Log 추출, 분류, 레이블링 및 데이터베이스 축적 기능구현 - 각 단말별 통신 성능(처리량, 응답시간, 통신 단절 빈도) 모니터링 기능구현 3.2. 자율적 통신 장애 대응 기법 구현 및 테스트베드 기반 실증 - NI-USRP 기반의 C-RAN 통신 실증을 위한 테스트베드 구축 - 테스트베드 환경에 제안하는 자율 통신 장애 대응 기술 구현 - 통신 Trace Log 추출, 분류, 레이블링 및 데이터베이스 축적 기능구현 - 각 단말별 통신 성능(처리량, 응답시간, 통신 단절 빈도) 모니터링 기능구현 3.3. 프로파일(시나리오) 기반의 재난 상황 재현 시스템 구축 - Type-3 장애 상황을 상세 분류 및 프로파일 형태로 저장 (예: 연속적으로 광범위한 지역에서 통신 장애가 발생한 경우, 불연속적 공간에서 광범위하게 통신 장애가 발생한 경우 등) 기능구현 - 장애 상황 프로파일 생성/설정, DB 저장, Load 기능 구현 - 시뮬레이션 SW 및 테스트베드 환경에 동일한 인터페이스로 동작하는 통신 장애 프로파일 호출 시스템 구현