• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권11호
• /
• pp.79-88
• /
• 2024

무인 항공기 기술의 발전으로 군집 드론은 재난 구조 및 군사 작전 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 군사 작전에서 그 효과가 두드러진다. 군집 드론은 실시간 데이터 공유와 의사결정 능력을 통해 효과적인 전술 작전을 수행할 수 있어, 복잡한 전장 환경에서의 협업 능력이 필수적이다. 그러나 기존의 규칙 기반 행동 매커니즘은 환경의 복잡성이 증가함에 따라 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 군집 드론 모델에 다중 에이전트 강화학습 적용 가능성을 검토하고 군집 드론의 임무 성공률을 향상시키기 위한 방안을 제안한다. QPLEX와 PER를 활용하여 학습 효율을 높이는 방법을 제안하였으며, SMACv2 시뮬레이터를 통해 검증한 결과, 제안된 방법은 기존 MARL 알고리즘보다 빠른 학습 수렴 속도와 높은 임무 성공률을 기록하였다.