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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박찬영 (경기대학교) 김현식 (경기대학교) 김인철 (경기대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제5호
발행연도
2010.5
수록면
363 - 369 (7page)

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데모-기반 학습은 사용자가 직접 작업을 시연함으로써 로봇에게 쉽게 새로운 작업지식을 가르칠 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존의 많은 데모-기반 학습법들은 상태공간과 정책들을 표현하기 위해 속성-값 벡터 모델을 이용하였다. 속성-값 벡터 모델의 제한성으로 인해, 이들은 학습과정의 효율성도 낮고 학습된 정책의 재사용성도 낮았다. 본 논문에서는 기존의 속성-값 모델 대신 관계적 모델을 이용하는 새로운 데모-기반 작업 학습법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자 데모 기록에서 추출한 훈련 예들에 관계적 개체-기반 학습법을 적용함으로써, 동일 작업영역내의 다른 유사한 작업들에도 활용하기 용이한 관계적 개체-기반 정책을 유도한다. 이 관계적 정책은 (상태, 목표) 쌍으로 표현되는 임의의 한 상황에 대해 이것에 대응하는 하나의 실행동작을 결정해주는 역할을 한다. 본 논문에서는 데모-기반 관계적 정책 학습법에 대해 자세히 소개한 후, 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 이 학습법의 효과를 분석해본다.
#데모-기반 학습 #관계적 모델 #개체-기반 정책 #전이학습 #Demonstration-Based Learning #Relational Model #Instance-Based Policy #Transfer Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데모-기반 관계적 정책 학습
3. 로봇 작업 학습의 예
4. 실험 및 평가
5. 관련연구
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - B. D. Argall / 2009 / A Survey of Robot Learning from Demonstration / Robotics and Autonomous Systems 57 : 469 ~ 483 google schola 2. [학술대회논문] - M. Nicolescu / 2003 / Methods for Robot Task Learning: Demonstrations, Generalization and Practice / Proc. of the 2nd International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, AAMAS'03 : 241 ~ 248 google schola 3. [학술대회논문] - E.F. Morales / 2004 / Learning to Fly by Combining Reinforcement Learning with Behavioral Cloning / Proc. of the 21th International Conference on Machine Learning, ICML'04 : 76 ~ 81 google schola 4. [단행본] - L. D. Raedt / 2008 / Logical and Relational Learning, Cognitive Technologies / Springer google schola 5. [학술대회논문] - P. Tadepalli / 2004 / Relational Reinforcement Learning: An Overview / Proc. of the 21th International Conference on Machine Learning, ICML'04, Workshop on Relational Reinforcement Learning google schola

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