전자 장치의 차량 네트워크 환경에서의 에너지 최적화 방법으로서, 차량 트래픽이 유사한 기지국을 클러스터링하는 단계; 클러스터링된 기지국 내의 모든 차량의 데이터 전송률에 기초하여 차량을 클러스터링하는 단계; 및 기지국 클러스터링 및 차량 클러스터링에 기초하여 심층강화학습을 수행하여 할당할 자원과 송신 전력을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 차량을 클러스터링하는 단계는, 각 차량에 대한 PPPP(Prose-Per-Packet Priority)값과 자원 k를 사용하는 차량 c에서의 데이터 전송률에 기초하여 CH(Cluster Head)를 결정하며, 상기 심층강화학습을 수행하여 할당할 자원과 송신 전력을 선택하는 단계는, 상기 CH의 신호대잡음비, CM(Cluster Member)들의 평균 신호대잡음비, 클러스터의 사이즈, 자원 k를 공유하고 있는 차량의 개수, 클러스터의 데이터 큐의 길이, 기지국 범위 내에 위치한 클러스터의 개수에 따라 구분되는 상태 및 자원 k를 사용하는 차량에서의 신호대잡음비를 설정하여 심층강화학습을 수행하는 차량 네트워크 환경에서의 에너지 최적화 방법.

제1항에 있어서, 상기 기지국을 클러스터링하는 단계는 모든 RRH와 이웃 RRH에 대해 시간당 RRH를 거치는 차량수, 시간당 RRH가 서비스하는 자원의 수, 시간당 RRH가 서비스하는 차량의 평균 SINR, 그리고 RRH 의 위치값에 기초하여 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량 네트워크 환경에서의 에너지 최적화 방법.

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제1항에 있어서, 상기 심층강화학습을 수행하여 할당할 자원과 송신 전력을 선택하는 단계는, RRH의 트래픽 부하, RB의 총 사용량, 상기 RB 의 공유상태, 할당할 RB의 송신 전력을 설정하는 행동 및 지연값에 따라 결정되는 보상을 더 설정하여 심층강화학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 네트워크 환경에서의 에너지 최적화 방법.

제4항에 있어서, 상기 보상은 수학식 1에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 차량 네트워크 환경에서의 에너지 최적화 방법. [수학식 1]여기서, 는 자원 k를 사용하는 차량 i에서의 신호대잡음비 이고, 는 최대 지연 제약(constraint) 값이며, 는 시간 t-1에서의 지연값이고, 는 보상과 패널티의 값의 균형을 조정하는 값으로 0과 1사이의 값이다.

제4항에 있어서, 상기 CM은 주기적 메시지를 CH에게 전송하고, 상기 CH는 상기 CM으로부터 주기적 수신한 메시지를 데이터 큐로 형성하여 상기 CH가 속한 기지국에 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 네트워크 환경에서의 에너지 최적화 방법.

차량 트래픽이 유사한 기지국을 클러스터링하는 기지국 클러스터링부; 클러스터링된 기지국 내의 모든 차량의 데이터 전송률에 기초하여 차량을 클러스터링하는 차량 클러스터링부; 및 기지국 클러스터링 및 차량 클러스터링에 기초하여 심층강화학습을 수행하여 할당할 자원과 송신 전력을 선택하는 최적화부를 포함하고, 상기 차량 클러스터링부는, 각 차량에 대한 PPPP(Prose-Per-Packet Priority)값과 자원 k를 사용하는 차량 c에서의 데이터 전송률에 기초하여 CH(Cluster Head)를 결정하며, 상기 심층강화학습을 수행하여 할당할 자원과 송신 전력을 선택하는 수단은, 상기 CH의 신호대잡음비, CM(Cluster Member)들의 평균 신호대잡음비, 클러스터의 사이즈, 자원 k를 공유하고 있는 차량의 개수, 클러스터의 데이터 큐의 길이, 기지국 범위 내에 위치한 클러스터의 개수에 따라 구분되는 상태 및 자원 k를 사용하는 차량에서의 신호대잡음비를 설정하여 심층강화학습을 수행하는 전자 장치.

제7항에 있어서,상기 기지국 클러스터링부는 모든 RRH와 이웃 RRH에 대해 시간당 RRH를 거치는 차량수, 시간당 RRH가 서비스하는 자원의 수, 시간당 RRH가 서비스하는 차량의 평균 SINR, 그리고 RRH 의 위치값에 기초하여 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.

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제7항에 있어서,상기 최적화부는, 상기 심층강화학습을 수행하여 할당할 자원과 송신 전력을 선택하는 단계는, RRH의 트래픽 부하, RB의 총 사용량, 상기 RB 의 공유상태, 할당할 RB의 송신 전력을 설정하는 행동 및 지연값에 따라 결정되는 보상을 더 설정하여 심층강화학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.

제10항에 있어서,상기 보상은 수학식 1에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 전자장치. [수학식 1]여기서, 는 자원 k를 사용하는 차량 i에서의 신호대잡음비 이고, 는 최대 지연 제약(constraint) 값이며, 는 시간 t-1에서의 지연값이고, 는 보상과 패널티의 값의 균형을 조정하는 값으로 0과 1사이의 값이다.

제10항에 있어서,상기 CM은 주기적 메시지를 CH에게 전송하고, 상기 CH는 상기 CM으로부터 주기적 수신한 메시지를 데이터 큐로 형성하여 상기 CH가 속한 기지국에 전송하는 것을 특징으로 하는 전자장치.