Self-Imitation Learning은 간단한 비활성 정책 actor-critic 알고리즘으로써 에이전트가 과거의 좋은 경험을 활용하여 최적의 정책을 찾을 수 있도록 해준다. 그리고 actor-critic 구조를 갖는 강화학습 알고리즘에 결합되어 다양한 환경들에서 알고리즘의 상당한 개선을 보여주었다. 하지만 Self-Imitation Learning이 강화학습에 큰 도움을 준다고 하더라도 그 적용 분야는 actor-critic architecture를 가지는 강화학습 알고리즘으로 제한되어 있다. 본 논문에서 Self-Imitation Learning의 알고리즘을 가치 기반 강화학습 알고리즘인 DQN에 적용하는 방법을 제안하고, Self-Imitation Learning이 적용된 DQN 알고리즘의 학습을 다양한 환경에서 진행한다. 아울러 그 결과를 기존의 결과와 비교함으로써 Self-Imitation Leaning이 DQN에도 적용될 수 있으며 DQN의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
이메일은 누구나 쉽게 정보를 교환할 수 있는 편리함 때문에 인터넷에서 가장 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 순수한 의사소통의 수단이 아닌 스팸메일의 범람은 성인뿐만 아니라, 어린이 청소년에게도 무차별적으로 전송됨으로써 심각한 부작용을 낳고 있다. 본 논문은 점차 지능화 되는 신 유형의 음란 스팸메일로부터 청소년을 보호하기 위하여 새로운 방법의 음란메일 차단시스템을 제안하고자 한다. 기존의 스팸메일 차단시스템은 사용자가 직접 음란한 메일이라고 판단되는 메일에 대해 일일이 키워드를 설정하거나, 메일 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 이미지 내 Skin-Color분포의 Human Detection 알고리즘과 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 사용하였다. 성능 측정결과, 형태소 분석과 Human Detection 알고리즘을 병합하여 적용한 경우 성능 측정에서 90% 정도의 F-measure를 보였지만, 추가적으로 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 병합하여 적용한 경우 97% 이상의 F-measure를 보이며, 신뢰성이 높은 음란스팸메일 차단 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 트리에서의 배달문제를 제안하고, 이를 해결하는 두 개의 알고리즘을 제안한다. 트리상에서의 배달문제는 n개의 서로 다른 이동속도를 갖는 로봇을 이용하여 배달물을 트리의 한 노드에서 다른 노드로 배달하는 시간을 최소화 하는 문제이다. 첫 번째 알고리즘은 핸드오버가 발생하는 장소에 대한 제한을 두어 트리에서의 배달문제를 위한 최적해를 생성한다. 이 알고리즘에서 핸드오버는 주어진 트리의 정점에서만 발생하는 것으로 가정하며, 시작점에서 도착점까지 핸드오버가 발생하는 위치와 핸드오버에 참여하는 로봇의 색인을 순서대로 찾는 방법으로 문제를 해결한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘을 확장하여 핸드오버 장소에 대한 제약을 제거하며, 여전히 최적해를 생성한다. n을 로봇의 수라 하고, m을 트리의 노드 수라 할 때 두 개의 알고리즘은 모두 $O((n+m)^2)$ 시간복잡도를 갖는다.
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
본 연구는 만화영화 <월-이(Wall-E)>의 의미를 분석하여 유아교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석방법은 Wolcott(1994)의 개념에 근거한 질적 자료 분석 방법 중 해석적 분석 모형을 사용하여 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 지구는 오염되고 파괴되어 버려진 땅으로 나온다. 액시엄은 지구를 파괴한 주체인 나태한 사람들의 안식처로, 선장실은 각성과 변화의 실마리를 얻는 공간이 된다. 둘째, 시간이 지남에 따라 액시엄은 귀환도구로 역할을 하며, 지구는 고향, 터전으로 인식되어 인간이 돌아왔을 때는 희망의 땅이 된다. 셋째, 캐릭터 중 <월-이>는 변화의 주체가 되어 자신뿐 아니라 인간들까지도 변화시킨다. 인간의 욕심은 지구에서의 생태적인 삶을 파괴하였다. 그러나 사람들과 서로 관계 맺고, 지구를 살리는 노력을 한다면 인류를 지속가능한 발전으로 이끌 수 있다. 본 영화를 분석한 결과 생태적 미디어가 가지는 특성인 자연친화 및 예찬, 자연파괴 및 현대문명 비판, 생명의 존엄성, 생태의식 함양, 공존, 공생, 상생의 원리 등의 요소들을 발견할 수 있었고, 유아들의 생명에 대한 감수성을 기르는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
우리는 두 생물무리가 서로 가로지르거나 결합하는 현상을 주변에서 흔히 볼 수 있다. 예로, 하천의 물고기 무리가 운동하다 바위나 돌같은 장애물을 만나 두 무리로 나누어졌다가 장애물 뒤에서 다시 하나로 합쳐지는 현상이 있다. 우두머리를 가지는 두 생물 무리가 각도${\theta}$를 가지고 서로 충돌하면서 가로질러 지나갈 때의 동역학을 연구하였다. 두 무리의 각 우두머리 개체는 다른 개체에 의해 영향을 받지 않는다. 이에 비해 무리의 개체들은 우두머리의 운동방향을 쫓아 가도록 시뮬레이션 되었다. 이 두 무리의 가로지르기 동역학을 이해하기 위해서, 무리개체의 평균 단위속도의 합으로 정의되는 질서매개변수${\phi}$를 조사하였다. 두 무리가 서로 만나는 순간, 두 무리의 운동량 균형이 무너지면서 ${\phi}$값이 급격히 올라갔다. 그리고 두 무리가 서로 분리되어질 때, 두 번째로 ${\phi}$값이 피크를 보였다. 무리개체들은 서로 충돌하면서 그들의 우두머리 개체를 쫓아가는데 방해를 받게 되는데 이로 인해 두 번째 피크이후에 불규칙적인 작은 피크들이 관측되었다. 두 피크값, $d_1$ (첫번째) 그리고 $d_2$ (두번째), 은 서로 다른 충돌각도 ${\theta}$에 대해서 동기화 현상을 보였다. 이 시뮬레이션 모델은 생물행동을 연구하거나 다개체 로봇 시스템 개발에 유용하게 사용되어 질수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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