무선 통신 기술의 발전에 따라 다양한 internet-of-things(IoT) 어플리케이션들이 등장하면서, 사업 및 경제 구조, 사회 구조, 시민 의식 등 다양한 범주에서 우리의 삶에 큰 변화가 일어나고 있다. 특히, 과거로부터 무선 통신의 폭발적인 성장 속도를 지켜봤을 때, 앞으로의 IoT 기기의 그 종류와 수가 더욱 다양해지고 방대해질 것으로 예상된다. 과거 1G부터 현재 5G까지 통신 네트워크에서는 지상 기지국, 지상 access point(AP) 등으로 지상 IoT 기기의 다양한 무선 자원 수요들을 충족시켜왔다. 하지만, 통신 세대가 거듭될수록 더 높은 대역을 이용하기 때문에 기지국 당 커버리지 반경은 점점 줄어들고 있다. 이러한 관점에서 지상 기지국의 증대는 비용 효율적이지 못하고, 지리적 한계와 재난으로부터의 취약함 등과 같은 많은 단점이 존재한다. 이와 관련하여, 우리가 기대하고 있는 Beyond 5G(B5G)나 6G에서는 기존 2차원 공간에서의 통신 시스템을 3차원 공간으로 확장하기를 목표로 하고 있다. 최근, 자유로운 이동성, 저렴한 비용, 쉬운 접근성, 유연한 토폴로지 구현, 신속한 배치, 높은 line-of-sight(LoS) 등의 장점이 있는 UAV가 이러한 IoT 기기들의 수요를 잘 충족시켜줄 수 있는 기술로서 많은 관심을 받고 있다. 하지만, UAV의 고질적인 배터리 문제로 인해서, 에너지 효율적인 UAV 이동성 제어 기술은 필수적으로 개발되어야한다. 본 연구에서는 UAV 기반 3차원 셀룰러 네트워크에서 에너지 효율 최대화를 위해, 준분산형 강화학습 기반 UAV 이동성 및 전송 전력 제어 연구를 수행하고, 그 기술의 우수성을 입증한다.