Autonomous radiation source detection has long been studied for radiation emergencies. Compared to conventional data-driven or path planning methods, deep reinforcement learning shows a strong capacity in source detection while still lacking the generalized ability to the geometry in unknown environments. In this work, the detection task is decomposed into two subtasks: exploration and localization. A hierarchical control policy (HC) is proposed to perform the subtasks at different stages. The low-level controller learns how to execute the individual subtasks by deep reinforcement learning, and the high-level controller determines which subtasks should be executed at the current stage. In experimental tests under different geometrical conditions, HC achieves the best performance among the autonomous decision policies. The robustness and generalized ability of the hierarchy have been demonstrated.
With reent changes in energy sources, infrastructure facilities for energy charging are increasing around living areas. The infrastructure facilities have a slight possibility of explosion, and for this research on protection is needed. In this study, the performance of the reinforcement type is reviewed by examining the destructive properties after applying the impact by the high-velocity projectile to the cement composite to which various reinforcement methods are applied.
Recently, the occurrence frequency of earthquake has increased in Korea, and the interests for seismic reinforcement of existing school buildings have been raised. To this end, the seismic performance evaluations for school buildings that did not accomplish the seismic design are required. In particular, this study checks the eigenvalue analysis, pushover curves, maximum base shears, performance points and story drift ratios, and then analyzes the seismic performance characteristics according to bracing configuration of steel frame system reinforcement. Also, this study presents the practical field application methods through the comparison of analysis results for the seismic performance characteristics.
The methods of design available for geocell-supported embankments are very few. Two of the earlier methods are considered in this paper and a third method is proposed and compared with them. In the first method called slip line method, plastic bearing failure of the soil was assumed and the additional resistance due to geocell layer is calculated using a non-symmetric slip line field in the soft foundation soil. In the second method based on slope stability analysis, general-purpose slope stability program was used to design the geocell mattress of required strength for embankment. In the third method proposed in this paper, geocell reinforcement is designed based on the plane strain finite element analysis of embankments. The geocell layer is modelled as an equivalent composite layer with modified strength and stiffness values. The strength and dimensions of geocell layer is estimated for the required bearing capacity or permissible deformations. These three design methods are compared through a design example. It is observed that the design method based on finite element simulations is most comprehensive because it addresses the issue of permissible deformations and also gives complete stress, deformation and strain behaviour of the embankment under given loading conditions.
This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
Nuclear energy plays a crucial role in energy supply in the 21st century, and more and more Nuclear Power Plants (NPPs) will be in operation to contribute to the development of human society. However, as a typical complex system engineering, the operation and development of NPPs require efficient and stable control methods to ensure the safety and efficiency of nuclear power generation. Reinforcement learning (RL) aims at learning optimal control policies via maximizing discounted long-term rewards. The reward-oriented learning paradigm has witnessed remarkable success in many complex systems, such as wind power systems, electric power systems, coal fire power plants, robotics, etc. In this work, we try to present a systematic review of the applications of RL on these complex systems, from which we believe NPPs can borrow experience and insights. We then conduct a block-by-block investigation on the application scenarios of specific tasks in NPPs and carried out algorithmic research for different situations such as power startup, collaborative control, and emergency handling. Moreover, we discuss the possibilities of further application of RL methods on NPPs and detail the challenges when applying RL methods on NPPs. We hope this work can boost the realization of intelligent NPPs, and contribute to more and more research on how to better integrate RL algorithms into NPPs.
최근에 인공지능 분야에서는, 국내외적으로 강화학습(reinforcement learning)에 관한 관심이 크게 증폭되고 있다. 강화학습의 최근 경향을 살펴보면, 크게 가치함수를 직접 활용하는 방법(value function-based methods), 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods), 그리고 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세가지 방향으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이중 세 번째 부류인 액터-크리틱 방법 중 NAC(natural actor-critic) 기법의 한 종류인 RLS-NAC(recursive least-squares based natural actor-critic) 알고리즘을 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용하여 연속제어입력(real-valued control inputs)으로 제어되는 Kimura의 기는 로봇에 대해 적용해보고, 그 성능을 기존의 SGA(stochastic gradient ascent) 알고리즘을 이용하여 학습한 경우와 비교해보도록 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.267-274
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2011
Recently, actor-critic methods have drawn significant interests in the area of reinforcement learning, and several algorithms have been studied along the line of the actor-critic strategy. In this paper, we consider a new type of actor-critic algorithms employing the kernel methods, which have recently shown to be very effective tools in the various fields of machine learning, and have performed investigations on combining the actor-critic strategy together with kernel methods. More specifically, this paper studies actor-critic algorithms utilizing the kernel-based least-squares estimation and policy gradient, and in its critic's part, the study uses a sliding-window-based kernel least-squares method, which leads to a fast and efficient value-function-estimation in a nonparametric setting. The applicability of the considered algorithms is illustrated via a robot locomotion problem and a tunnel ventilation control problem.
본 논문에서는 운영 중인 철도노반의 침하에 대응하고자 노반보강 재료와 공법에 대한 내용을 다루었다. 국내에서는 도시철도와 고속철도, 그리고 일반철도에 콘크리트궤도가 도입되고 있지만 최근 시공된 일부구간에서 콘크리트궤도의 노반침하가 발생되고 있고, 유지보수에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 철도 안전운행을 위해 침하된 철도노반의 보강이 시급하지만 현재까지 운영중인 철도노반의 보강에 대한 시공사례는 전무한 상태로서 노반 보강에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 최초로 시도되는 운영 중인 철도노반을 보강하기 위해 지반보강 재료들을 통해 노반 보강의 목표성능을 선정하였고, 이에 침투성능 및 고결성 주입효과 등을 확인하여 목표성능의 만족여부를 판단하였다. 연구 결과 일반적으로 쓰이는 지반보강재료 및 공법들은 철도노반 보강의 적용을 위해 개선이 필요하다는 것이 확인되었다.
최근 발생한 대규모 지진으로 구조물의 내진보강에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있다. 특히 내진 설계가 반영되지 않은 기둥은 취성적인 파괴로 구조물 전체붕괴를 유발하기 때문에 내진보강이 적용 되어야한다. 과거에는 단면증설법, 강판보강법등이 주로 적용되었고 최근에는 복합재료의 장점을 이용한 섬유보강법이 선호되고 있다. 그러나 이러한 보강법들은 구조물의 물리적 손상을 유발하며, 작업공간과 시간소비가 크다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 보강법의 단점을 보강하여 복합재료 (Fiber reinforced polymer)와 Aluminum 체결부 이용한 FRP 내진보강재를 개발하였다. 비선형 유한요소 해석프로그램을 통해 개발된 FRP 내진보강재의 최적 보강량을 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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