본 논문은 멸종 위기 야생 동물 불법 포획으로부터 보호하기 위한 목적으로, 광활하고 부분적으로 관측 가능한 환경에서 실시간 대응을 가능하게 하는 새로운 EM(Expectation-Maximization) 기반 잠재 변수 모델링 접근 방식을 제안합니다. 무인 항공기(UAV)의 협력을 위해 Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)을 활용하며, 잠재 변수를 통해 숨겨진 환경 요인과 에이전트 간의 역학 관계를 모델링하여 불확실성 속에서 탐색과 조정을 강화합니다. 이 EM-MARL 프레임워크는 멸종 위기 이란 표범의 보호 구역 순찰을 위해 10대의 UAV를 활용하는 맞춤형 시뮬레이션을 통해 구현 및 평가되었습니다.
