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목적 지향적 학습을 이용한 적응적 전술 생성 시스템 설계 (Adaptive Strategy Planning Using Goal-oriented Learning)

  • 박종안;홍철의;김원일
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권5호
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    • pp.42-48
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    • 2011
  • 에이전트는 특정 목적을 위해 행동을 하는데 이것은 자율지능형 가상군(Computer Generated Forces, CGF)의 공통된 요소이다. 목적을 달성하기 위해 지정된 스크립트를 따라 행위를 하거나 업무 수행의 계획을 세우는 것을 기본적인 에이전트의 지능이라 볼 수 있는데 이보다 더 발전된 지능 에이전트는 계획을 세우는 것뿐만 아니라 계획했던 수행이 어려울 때 계획을 다시 수정하거나 새로운 계획을 적응적으로 만들어내는 것이다. 계획을 수행 할 때 에이전트가 목적을 위한 적응적 행동을 하려면 목표를 달성할 가능성이 적어질 때 스스로 계획을 수정하고 이러한 방식으로 수정되는 방법을 계속적으로 학습하여 차후 같은 경우에는 학습이 반영된 더 좋은 계획 및 전술을 반영하도록 해야 한다. 즉, 목표와 현재의 상태를 실시간으로 분석하고 측정하여 목표 달성도를 정량적으로 계산하고 측정값이 임계값보다 적으면 수정된 계획을 선택하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 위와 같이 에이전트가 목표 달성 가능성이 적어질 때 적응적으로 계획을 새롭게 수정하여 적용하는 방법을 연구한 목적 지향적 행위계획 방법을 제안한다.