멀티 에이전트 심층 강화학습은 여러 에이전트 간의 통신을 통해 에이전트들이 협력적으로 공동의 목표를 달성하는 기계학습이다. 이러한 심층 강화학습 기술을 통해서, 도심 환경에서 교통정보 수집 및 보안을 위해 필수적인CCTV의 감시 역할을 여러 개의 도심 항공 모빌리티 (UAM, Urban Air Mobility)가 대체할 수 있다. 기존의CCTV는 고정된 위치에서 한정적인 시각 정보를 제공할 수 있지만, UAM을 통한 자율적인 CCTV 시스템을 구축하면 실시간으로 추적할 대상의 위치에 따라 유연하고 신뢰성 있는 시각 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문은 에이전트 간 통신 임무를 수행하는 CommNet 알고리즘을 통해 여러 UAM들이 효율적으로 정보수집 및 감시가 가능한 시스템을 구축하는 기법을 제안한다.
