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멀티에이전트 강화학습을 활용한 드론 택시 시스템에 있어서,일정 범위 내 존재하는 승객 단말로부터 출발지 정보 및 도착지 정보를 포함하는 호출 정보를 수신받는 다수의 드론 택시 및각 드론 택시로부터 승객의 호출 정보를 수신받아 승객 유무에 따라 후보 승객을 선택하고, 멀티에이전트 강화학습을 통해 다수의 드론 택시의 드론 상태 정보로부터 각 드론 택시의 이동 경로 정보를 생성하여 상기 드론 택시에 전송하는 제어 서버를 포함하는 드론 택시 시스템
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제1항에 있어서,상기 제어 서버는,상기 드론 택시로부터 승객의 호출 정보를 수신받아, 승객 유무에 따라 후보 승객을 선택하는 승객선택부 및멀티에이전트 강화학습을 통해 다수의 드론 택시의 드론 상태 정보로부터 각 드론 택시의 이동 경로 정보를 생성하여 상기 드론 택시에 전송하는 경로최적화부를 포함하고,상기 드론 상태 정보는,현재 위치 정보, 탑승 승객 정보, 후보 승객 정보 및 빈 좌석 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 택시 시스템
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제2항에 있어서,상기 승객선택부는,상기 드론 택시에 승객이 없을 경우,상기 드론 택시의 현재 위치 정보와 해당 드론 택시로부터 수신받은 호출 정보를 통해 거리를 비교하여, 상기 드론 택시의 현재 위치로부터 가장 가깝고 장거리 운행이 가능한 호출 정보를 선정하여 후보 승객을 선택하는 것을 특징으로 하는 드론 택시 시스템
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제2항에 있어서,상기 승객선택부는,상기 드론 택시에 승객이 있을 경우, 상기 승객이 카풀 가능 승객이면,상기 드론 택시의 이동 경로 정보에 따른 이동 방향과 수신받은 호출 정보의 출발지와 도착지에 따른 이동 방향에 대한 코사인 유사도를 분석하여, 코사인 유사도가 가장 높은 호출 정보를 후보 승객으로 선택하는 것을 특징으로 하는 드론 택시 시스템
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제2항에 있어서,상기 경로최적화부는,다수의 드론 택시의 드론 상태 정보를 이용하여 상기 드론 택시간의 관계를 그래프 구조로 정의하는 그래프정의부;상기 그래프 구조를 처리하여 관계없는 간선을 제거하고, 가중치를 부여하는 어텐션부 및처리된 그래프 구조를 기반으로 각 드론 택시의 이동 경로 정보를 생성하고, 상기 드론 택시에 전송하는 경로생성부를 포함하는 드론 택시 시스템
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제2항에 있어서,상기 제어 서버는,상기 드론 택시로부터 도착 정보가 수신되면, 탑승 승객 정보의 탑승 시간에 따라 요금이 결제되도록 하는 보상부를 더 포함하는 드론 택시 시스템
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제6항에 있어서,상기 보상부는,상기 탑승 승객 정보의 탑승 시간을 상기 드론 택시의 상기 이동 경로 정보와 비교하여 차이에 따라 패널티를 설정하고, 설정된 패널티가 반영된 요금으로 결재가 이루어지도록 하는 것을 특징으로 하는 드론 택시 시스템
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멀티에이전트 강화학습을 활용한 드론 택시 시스템을 이용한 드론 택시 운용 방법에 있어서,드론 택시가 일정 범위 내 존재하는 승객을 검색하여, 승객 단말로부터 출발지 정보 및 도착지 정보를 포함하는 호출 정보를 수신받는 승객검색단계;제어 서버가 상기 드론 택시로부터 승객의 호출 정보를 수신받아 승객 유무에 따라 후보 승객을 선택하는 승객선택단계 및상기 제어 서버가 멀티에이전트 강화학습을 통해 다수의 드론 택시의 드론 상태 정보로부터 각 드론 택시의 이동 경로 정보를 생성하여, 상기 드론 택시에 전송하는 경로설정단계를 포함하는 드론 택시 운용 방법
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제8항에 있어서,상기 승객선택단계는,상기 드론 택시에 승객이 없을 경우,상기 드론 상태 정보와 해당 드론 택시로부터 수신받은 호출 정보를 통해 거리를 비교하여, 상기 드론 택시의 현재 위치로부터 가장 가깝고 장거리 운행이 가능한 호출 정보를 선정하여 후보 승객을 선택하는 것을 특징으로 하는 드론 택시 운용 방법
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제8항에 있어서,상기 승객선택단계는,상기 드론 택시에 승객이 있을 경우, 상기 승객이 카풀 가능 승객이면,상기 드론 택시의 이동 경로 정보에 따른 이동 방향과 수신받은 호출 정보의 출발지와 도착지에 따른 이동 방향에 대한 코사인 유사도를 분석하여, 코사인 유사도가 가장 높은 호출 정보를 후보 승객으로 선택하는 것을 특징으로 하는 드론 택시 운용 방법
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