모방학습을 활용한 항공기 충돌회피 정책 네트워크 모델링

Q: 이 논문에서 정의한 모방 학습이란 무엇인가?

전문가의 행동을 그대로 따라 함으로써 정책을 학습하는 방법이다. 본 연구에서는 항공기 충돌 시뮬레이션을 통해 생성된 레이더 정보와 회피 기동 명령 데이터를 활용하여, 강화 학습의 Actor와 Critic 네트워크로 사용하기에 적합한 최적의 신경망 구조를 찾아내는 수단으로 활용된다.

Q: 강화 학습의 Actor-Critic 모델로 가장 적합한 신경망 구조는 무엇인가?

연구 결과, 모방 학습을 통해 다양한 구조를 비교 분석한 결과 노드 수가 [40, 20, 60]이며 층수가 [2, 2, 2]인 네트워크 구조가 가장 최적임을 확인하였다. 이러한 구조는 향후 PPO 알고리즘을 적용한 항공기 충돌 회피 연구의 효율성을 높이는 기반이 된다.

박건우; 김종한

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박건우 (경희대학교) 김종한 (경희대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.2

수록면: 468 - 470 (3page)

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강화학습을 로보틱스와 제어에 적용한 사례들은 근래에 들어 점점 늘고 있다. 강화학습을 적용하여 제어를 한 경우가 사람이 만든 알고리즘보다 우수한 경우들이 존재하기 떄문인데, 다양한 알고리즘들 중 연속적인 제어를 요구하는 로보틱스 영역에서는 Actor Critic을 최적화한 ... 전체 초록 보기

#충돌회피 #모방학습 #지도학습 #정책 네트워크 #Colision Avoidance #Immitation Learning #Supervised Learning #Policy Network

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