• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.830-839
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• 2020

As a popular mathematical framework for modeling decision making, Markov decision process (MDP) has been widely used to solve problem in many engineering fields. MDP consists of a set of discrete states, a finite set of actions, and rewards received after reaching a new state by taking action from the previous state. The objective of MDP is to find an optimal policy, that is, to find the best action to be taken in each state to maximize the expected discounted reward of policy (EDR). In practice, MDP is typically unknown, so simulation-based policy improvement (SBPI), which improves a given base policy sequentially by selecting the best action in each state depending on rewards observed via simulation, can be a practical way to find the optimal policy. However, the efficiency of SBPI is still a concern since many simulation samples are required to precisely estimate EDR for each action in each state. In this paper, we propose a method to select the best action accurately in each state using a small number of simulation samples, thereby improving the efficiency of SBPI. The proposed method accumulates the simulation samples observed in the previous states, so it is possible to precisely estimate EDR even with a small number of samples in the current state. The results of comparative experiments on the existing method demonstrate that the proposed method can improve the efficiency of SBPI.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.785-794
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• 2002

자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.31-36
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• 2012

최근 사용자의 흥미에 맞는 아이템이나 서비스를 추천해 주는 추천 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 최근 종료된 Netflix 경연대회(Netflix Prize)가 이 분야에 대한 연구자들의 연구 의욕을 고취시켰고, 특히 협력적 여과(Collaborative Filtering) 방법은 아이템의 종류에 상관없이 적용 가능한 범용성 때문에 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 강화 학습을 이용해서 추천 시스템의 협력적 여과 문제를 푸는 방법을 제안한다. 강화 학습을 통해, 영화 평점 데이터에서 각 사용자가 평점을 매긴 순서에 따른 평점 간의 연관 관계를 학습하고자 하였다. 이를 위해 협력적 여과문제를 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)로 수학적으로 모델링하였고, 강화 학습의 가장 대표적인 알고리즘인 Q-learning을 사용해서 평가의 순서의 연관 관계를 학습하였다. 그리고 실제로 평가의 순서가 평가에 미치는 영향이 있음을 실험을 통해서 검증하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.44-51
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• 1999

HMM-Net은 은닉 마르코프 모델(HMM)의 계산과정을 신경망 구조로 구현한 것으로, HMM이 갖고 있는 시계열 모델링 능력과 신경망이 갖고 있는 우수한 변별력을 결합한 것이다. HMM-Net 분류기를 학습하는 방법으로는 HMM의 학습에 이용되는 最尤法(ML)과 신경망 학습의 最小二乘誤差法(MMSE)를 적용할 수 있다. 이들 중 ML이 MMSE보다 안정된 학습을 보장하는 반면 초기 학습조건을 적절하게 설정하였을 경우에는 MMSE가 ML보다 우수하다고 알려져 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 먼저 ML을 이용하여 초기학습을 수행한 다음 보다 학습성능이 우수한 MMSE로 바꾸어 최적 또는 준최적으로 학습하는 하이브리드 학습법(ML/MMSE)을 제안한다. 실험용 시계열 패턴으로 /0/부터 /9/까지의 고립 숫자음을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 학습특성 및 인식률면에서 ML이나 MMSE만을 이용하는 기존의 방법보다 우수하였음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.512-522
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• 1996

산발적인 지역의 가입자들에 대한 광대역 ISDN(B-ISDN) 서비스를 위하여 위성 회선을 적용하는 것이 검토 되고 있다. 위성 회선의 효율적인 ATM 셀 전송으로 TDMA 방식을 적용하는 것이 유효하지만, TDMA와 ATM의 동기/비동기성의 차이로 인한 셀 지연 변이를 보상하는 방법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 지금까지 제안되어 왔던 셀 지연 변이의 보상 방식 중에서 많은 이점을 갖는 셀 계수 방식의 지연 특성을 응용 함으로써 트래픽이 포아송 입력, 마르코프 변조 포아송 과정 입력인 경우에 대하여 셀 제어 시간(Tc)의 적화를 유도하였다. 그리고 셀 클럼핑 현상을 억제하기 위하여 이산 타임 스탬프 방식을 제안 하여 ATM 전송에 따른 CDV 분포의요구 품질의 범위를 해석 하고 검증하였다. 본 방식의 적용에 따라 CDV 분포폭은 약1.2$\times$Tc 정도로 억제가 가능 하여이산 타임 스탬스방식에 따른 전체적인 셀 지연 변이가 감소됨을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.58-65
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• 2019

The stability, reliability and efficiency of a smart ship are important issues as the interest in an autonomous ship has recently been high. An automatic collision avoidance system is an essential function of an autonomous ship. This system detects the possibility of collision and automatically takes avoidance actions in consideration of economy and safety. In order to construct an automatic collision avoidance system using reinforcement learning, in this work, the sequential decision problem of ship collision is mathematically formulated through a Markov Decision Process (MDP). A reinforcement learning environment is constructed based on the ship maneuvering equations, and then the three key components (state, action, and reward) of MDP are defined. The state uses parameters of the relationship between own-ship and target-ship, the action is the vertical distance away from the target course, and the reward is defined as a function considering safety and economics. In order to solve the sequential decision problem, the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm which can express continuous action space and search an optimal action policy is utilized. The collision avoidance system is then tested assuming the $90^{\circ}$intersection encounter situation and yields a satisfactory result.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.450-462
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• 2009

최근까지 단일 영상이나 동영상을 영역화하는 기법들은 다양하게 제시되어 왔으나, 유사한 장면에 대한 여러 장의 영상을 동시에 영역화하는 기법은 많지 않았다. 본 논문에서는 한 장소에서 연속적으로 촬영하였거나 전경 물체가 유사한 여러 영상들을 동일 장면 영상으로 정의하고, 이런 동일 장면 영상들을 적은 양의 사용자 입력을 통해 효과적으로 영역화하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 사용자가 최초의 영상 한 장을 직접 영역화한 후, 그 영상의 영역화 결과와 영상의 특성을 토대로 다중 단계 신호를 적응적 가중치를 주어서 인접 영상으로 전파하고, 이를 통해 제안하는 기법은 인접 영상을 반복적으로 영역화한다. 영역화는 마르코프 랜덤 장에서의 에너지 최소화를 통해 이루어지는데, 전파되는 신호는 각 픽셀에 대한 에너지를 정의하는 바탕이 되며, 픽셀, 픽셀 패치, 그리고 영상 전체로부터 비롯되었는가에 따라 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 신호로 지칭된다. 또한 에너지 최소화 틀 안에서 전파된 신호를 통해 정의되는 에너지 역시 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 세 단계로 정의한다. 이런 과정을 통해 전파된 신호를 최대한 다양하게 활용하고, 이를 통해 다양한 영상에 영역화 결과가 일관되게 유지된다. 다양한 동일 장면 영상들에 제안하는 기법을 적용하여 성능을 평가하고, 픽셀 패치를 바탕으로 하는 중간 단계 신호만을 이용한 결과와 제안하는 다중 신호를 적용하는 기법의 결과를 비교한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.685-695
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• 2008

본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.25-46
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• 2020

본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.