• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.26-34
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• 2022

강화 학습 기술은 많은 분야에서 매우 적극적으로 활용되는 기계 학습 기술 중의 하나이며 최근 이를 사용한 많은 연구 결과를 다양한 기관에서 활발하게 보여주고 있다. 본 고에서는 이러한 강화 학습 기술에 대한 기본적인 소개와 해당 기술의 심층 강화 학습으로의 발전에 대해서 논한다. 더불어 이러한 심층 강화 학습의 많은 분야 중에서 최근 활발히 논의되는 모방 학습에 대해서 알아보고 그 활용성에 대해서 논한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.75-76
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• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.528-530
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• 2022

심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.412-415
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• 2018

본 논문에서는 영상 기반 대화 연구를 위한 기존 GuessWhat?! 게임 환경의 한계성을 보완한 새로운 GuessWbat+ 게임 환경을 소개한다. 또 이 환경에서 동작하는 대화 에이전트를 위한 정책 기울기 기반의 심층 강화 학습 알고리즘인 MRRB의 설계와 구현에 대해서도 설명한다. 다양한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 GuessWbat+ 환경과 심층 강화 학습 알고리즘의 긍정적 효과를 입증해 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.728-734
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• 2021

최근 심층강화학습을 활용한 종단간 자율주행에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 차량의 종방향 주행 성능을 개선하는 잠재 SAC 기반 심층강화학습의 보상함수를 제시한다. 기존 강화학습 보상함수는 주행 안전성과 효율성이 크게 저하되는 반면 제시하는 보상함수는 전방 차량과의 충돌위험을 회피하면서 적절한 차간거리를 유지할 수 있음을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.991-1001
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• 2020

전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1153-1160
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• 2021

본 논문은 소프트웨어 정의 네트워크에서 심층강화학습을 활용하여 최적의 경로를 결정하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 학습을 위한 심층강화학습 모델은 DQN 을 기반으로 하고, 입력은 현재 네트워크 상태, 발신지, 목적지 노드이고, 출력은 발신지에서 목적지까지의 경로 리스트를 반환한다. 라우팅 작업을 이산 제어 문제로 정의하며, 라우팅을 위한 서비스 품질 파라미터는 지연, 대역폭, 손실률을 고려하였다. 라우팅 에이전트는 사용자의 서비스 품질 프로파일에 따라 적절한 서비스 등급으로 분류하고, SDN에서 수집된 현재 네트워크 상태로부터 각 링크 별로 제공할 수 있는 서비스 등급을 변환한다. 이러한 변환된 정보를 토대로 발신지에서부터 목적지까지 요구되는 서비스 등급을 만족시키는 경로를 선택하도록 학습을 한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 일정한 에피소드를 진행하게 되면 올바른 경로를 선택하게 되고, 학습이 성공적으로 수행됨을 나타냈다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권6호
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• pp.87-99
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• 2019

Reinforcement learning is a type of machine learning paradigm that forces agents to repeat the observation-action-reward process to assess and predict the values of possible future action sequences. This allows the agents to incrementally reinforce the desired behavior for a given observation. Thanks to the recent advancements of deep learning, reinforcement learning has evolved into deep reinforcement learning that introduces promising results in various control and optimization domains, such as games, robotics, autonomous vehicles, computing, industrial control, and so on. In addition to this trend, a number of programming libraries have been developed for importing deep reinforcement learning into a variety of applications. In this article, we briefly review and summarize 10 representative deep reinforcement learning libraries and compare them from a development project perspective.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1381-1386
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• 2019

도시의 교통 혼잡 문제가 심각해지면서 지능형 교통신호제어가 활발하게 연구되고 있다. 강화학습은 교통신호제어에 가장 활발하게 사용되고 있는 알고리즘으로 최근에는 심층 강화학습 알고리즘이 관심을 끌고 있다. 또한 심층 강화학습 알고리즘이 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서 심층 강화학습의 확장 버전들이 빠른 속도로 등장했다. 하지만 기존 교통신호제어 연구들은 대부분 단일 교차로 환경에서 진행되었으며, 단일 교차로의 교통 혼잡만 완화하는 방법은 도시 전체의 교통 상황을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 교차로 환경에서 협력적 교통신호제어를 제안한다. 신호제어 알고리즘에는 심층 강화학습의 확장 버전들이 결합된 알고리즘을 적용했으며 다중 교차로를 효율적으로 제어하기 위해 인접한 교차로의 교통 상황을 고려하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘과 기존 심층 강화학습 알고리즘을 비교하였으며, 더 나아가 협력적 방법이 적용된 모델과 적용되지 않은 모델의 실험 결과를 보여줌으로써 높은 성능을 증명한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.215-219
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• 2021

본 논문에서는 스마트 빌딩 시스템과 전력망이 각각의 전력거래 희망가격을 제안하고 조정하는 양방향 전력거래 협상 기법에 심층 강화학습 기법을 적용한 전력거래 기법을 제안한다. 심층 강화학습 기법 중 하나인 deep Q network 알고리즘을 적용하여 스마트 빌딩과 전력망의 거래 희망가격을 조정하도록 하였다. 제안하는 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 알고리즘은 학습과정에서 평균 43.78회의 협상을 통해 가격 협의에 이르는 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한, 본 연구에서 설정한 협상 시나리오에 따라 스마트 빌딩과 전력망이 거래 희망가격을 조정하는 과정을 실험을 통해 확인하였다.