심층 강화학습 기반 스마트 관광지 서비스 자원 최적화 스케줄링 아키텍처
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 맞춤형 Rainbow DQN과 하이브리드 CNN-LSTM 구조를 적용하여 방문객 대기 시간을 3.9~8.2분으로 단축하고 자원 이용률 76.9%~88.3% 달성 독창적 차별점 2: 동적 시공간 정보를 POMDP(부분 관측 마르코프 결정 프로세스)로 정식화하고, 분산 센싱 및 비동기 환경에서의 적응형 의사결정 보장 실무 파급력 3: 스마트 인프라, 무선 통신 자원 할당, 분산 제어 … 더 읽기