**Abstract** 본 연구는 자율적 분산 자원 관리 시스템 (Autonomous Distributed Resource Management System, ADRMS)의 효율성을 극대화하기 위한 동적 가변 분할 기법 (Dynamic Adaptive Partitioning, DAP)을 제안합니다. ADRMS는 다양한 기계 네트워크 협력 시나리오에서 자원 할당 및 스케줄링을 최적화하여 전체 시스템의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 본 연구에서는 DAP 기법을 통해 자원 분할의 유연성을 확보하고, 워크로드의 변화에 동적으로 대응하여 불필요한 자원 낭비를 최소화합니다.

### 초록 본 연구에서는 다중 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 기법을 활용하여 분산 에너지 자원(Distributed Energy Resources, DER)을 효율적으로 관리하는 적응형 분산 에너지 자원 관리 시스템(Adaptive Distributed Energy Resources Management System, ADRMS)을 제안한다. ADRMS는 태양광 발전, 풍력 발전, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS), 전기 자동차(Electric Vehicle, EV) 충전 스테이션 등 다양한 DER을 통합 관리하며, 에너지 수요 예측, 발전량 예측, 가격 변동 예측 등 복잡한 환경 요인을 고려하여 실시간으로 최적의 운영 전략을 결정한다.