Cyber-Physical Energy Systems (CPESs) integrate cyber and hardware components to ensure a reliable and safe physical power production and supply. Renewable Energy Sources (RESs) add uncertainty to energy demand that can be dealt with flexible operation (e.g., load-following) of CPES; at the same time, scenarios that could result in severe consequences due to both component stochastic failures and aging of the cyber system of CPES (commonly overlooked) must be accounted for Operation & Maintenance (O&M) planning. In this paper, we make use of Deep Reinforcement Learning (DRL) to search for the optimal O&M strategy that, not only considers the actual system hardware components health conditions and their Remaining Useful Life (RUL), but also the possible accident scenarios caused by the failures and the aging of the hardware and the cyber components, respectively. The novelty of the work lies in embedding the cyber aging model into the CPES model of production planning and failure process; this model is used to help the RL agent, trained with Proximal Policy Optimization (PPO) and Imitation Learning (IL), finding the proper rejuvenation timing for the cyber system accounting for the uncertainty of the cyber system aging process. An application is provided, with regards to the Advanced Lead-cooled Fast Reactor European Demonstrator (ALFRED).
As AI (Artificial Intelligence)-related technologies are highly developed due to the 4th industrial revolution, cases of applying AI in various fields are increasing. The main reason is that there are practical limits to direct processing and analysis of exponentially increasing data as information and communication technology develops, and the risk of human error can be reduced by applying new technologies. In this study, after collecting the data received from the 'remote potential measurement terminal (T/B, Test Box)' and the output of the 'remote rectifier' at that time, AI was trained. AI learning data was obtained through data augmentation through regression analysis of the initially collected data, and the learning model applied the value-based Q-Learning model among deep reinforcement learning (DRL) algorithms. did The AI that has completed data learning is put into the actual city gas supply area, and based on the received remote T/B data, it is verified that the AI responds appropriately, and through this, AI can be used as a suitable means for electricity management in the future. want to verify.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.23
no.6
/
pp.61-67
/
2023
The rise of 5G and the proliferation of smart devices have underscored the significance of multi-access edge computing (MEC). Amidst this trend, interest in effectively processing computation-intensive and latency-sensitive applications has increased. This study investigated a novel task offloading strategy considering the probabilistic MEC environment to address these challenges. Initially, we considered the frequency of dynamic task requests and the unstable conditions of wireless channels to propose a method for minimizing vehicle power consumption and latency. Subsequently, our research delved into a deep reinforcement learning (DRL) based offloading technique, offering a way to achieve equilibrium between local computation and offloading transmission power. We analyzed the power consumption and queuing latency of vehicles using the deep deterministic policy gradient (DDPG) and deep Q-network (DQN) techniques. Finally, we derived and validated the optimal performance enhancement strategy in a vehicle based MEC environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.23
no.4
/
pp.9-15
/
2023
Existing simple statistics-based recommendation systems rely solely on students' course enrollment history data, making it difficult to identify classes that match students' preferences. To address this issue, this study proposes a personalized major subject recommendation system based on deep reinforcement learning (DRL). This system gauges the similarity between students based on structured data, such as the student's department, grade level, and course history. Based on this information, it recommends the most suitable major subjects by comprehensively considering information about each available major subject and evaluations of the student's courses. We confirmed that this DRL-based recommendation system provides useful insights for university students while selecting their major subjects, and our simulation results indicate that it outperforms conventional statistics-based recommendation systems by approximately 20%. In light of these results, we propose a new system that offers personalized subject recommendations by incorporating students' course evaluations. This system is expected to assist students significantly in finding major subjects that align with their preferences and academic goals.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.15
no.3
/
pp.853-873
/
2021
In recent years, deep reinforcement learning (DRL) models are enjoying great interest as their success in a variety of challenging tasks. Deep Q-Network (DQN) is a widely used deep reinforcement learning model, which trains an intelligent agent that executes optimal actions while interacting with an environment. This model is well known for its ability to surpass skilled human players across many Atari 2600 games. Although DQN has achieved excellent performance in practice, there lacks a clear understanding of why the model works. In this paper, we present a visual analytics system for understanding deep Q-network in a non-blind matter. Based on the stored data generated from the training and testing process, four coordinated views are designed to expose the internal execution mechanism of DQN from different perspectives. We report the system performance and demonstrate its effectiveness through two case studies. By using our system, users can learn the relationship between states and Q-values, the function of convolutional layers, the strategies learned by DQN and the rationality of decisions made by the agent.
Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.
Motion synthesis using physics-based controllers can generate a character animation that interacts naturally with the given environment and other characters. Recently, various methods using deep neural networks have improved the quality of motions generated by physics-based controllers. In this paper, we present a control policy learned by deep reinforcement learning (DRL) that enables Luxo, the mascot character of Pixar animation studio, to run towards a random goal location while imitating a reference motion and maintaining its balance. Instead of directly training our DRL network to make Luxo reach a goal location, we use a reference motion that is generated to keep Luxo animation's jumping style. The reference motion is generated by linearly interpolating predetermined poses, which are defined with Luxo character's each joint angle. By applying our method, we could confirm a better Luxo policy compared to the one without any reference motions.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
Khuong G. T. Diep;Viet-Tuan Le;Tae-Seok Kim;Anh H. Vo;Yong-Guk Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.11a
/
pp.624-627
/
2023
Unmanned aerial vehicles are gaining in popularity with the development of science and technology, and are being used for a wide range of purposes, including surveillance, rescue, delivery of goods, and data collection. In particular, the ability to avoid obstacles during navigation without human oversight is one of the essential capabilities that a drone must possess. Many works currently have solved this problem by implementing deep reinforcement learning (DRL) model. The essential core of a DRL model is reward function. Therefore, this paper proposes a new reward function with appropriate action space and employs dueling double deep Q-Networks to train a drone to navigate in indoor environment without collision.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.25
no.11
/
pp.1559-1565
/
2021
In this paper, an antenna selection scheme is proposed in massive multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) systems. The proposed antenna selection scheme can achieve almost the same performance as a conventional scheme while significantly reducing the overhead of feedback by using deep reinforcement learning (DRL). Each user compares the channel gains of massive antennas in base station (BS) to the L-largest channel gain, converts them to one-bit binary numbers, and feed them back to BS. Thus, the feedback overhead can be significantly reduced. In the proposed scheme, DRL is adopted to prevent the performance loss that might be caused by the reduced feedback information. We carried out extensive Monte-Carlo simulations to analyze the performance of the proposed scheme and it was shown that the proposed scheme can achieve almost the same average sum-rates as a conventional scheme that is almost optimal.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.