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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 215 - 222 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.6.215
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우리나라의 인구 부족은 대표적인 사회적 문제이며, 그에 따른 대응 수단으로 자동화가 제시되고 있다. 자동화는 인공지능을 적용하여 더욱 확대되고 있으며 군에서도 감시정찰, 지휘통제 분야뿐 아니라 행정업무에 대해서도 자동화가 추진되고 있다. 본 연구에서는 군의 행정업무 분야 중 일일 단위로 반복되며 많은 시간이 소모되는 차량배차 업무에 대하여 다루었다. 군의 차량배차 업무는 배차신청이 접수되면 가용자원(차량, 운전병)을 편성해주는 것이다. 본 연구는 이러한 차량배차 업무를 대체 할 수 있는 차량배차 자동화 모델을 만들기 위하여 진행하였다. 연구에서 활용한 모델은 스케줄링 문제에 강점이 있는 강화학습을 선정하였으며, 그중에서도 기본 모델인 Q-learning을 개선하여 더욱 복잡한 환경에도 뛰어난 성능을 보이는 DQN(Deep Q-Network)을 활용하였다. DQN기반의 차량배차 자동화 모델은 가용차량, 가용 운전병, 배차신청 내역을 바탕으로 차량배차 편성 수를 최대화하도록 모델링하고 학습을 진행하였다. 이후 모델의 성능이 사람을 대체할 수 있는 수준인지 판단하기 위해 사람과 모델을 대상으로 차량배차 편성실험을 진행하였으며, 그 결과 모델의 차량배차 편성량은 사람이 편성하는 것 대비 95.63%의 성능을 보였으며, 배차편성 시간과 편성오류측면에서는 모델이 더 높은 성능을 보였다. 본 연구를 시작으로 향후 군 차량배차 업무의 자동화 및 효율성 증대가 이루어지길 기대한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. DQN기반 차량배차 자동화 모델
4. 모델 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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J. K. Lee, J. D. Lee, J. K. Park, H. K. Yi, J. C. Ahn, S. H. Shin, H. Moon, S. M. Kim, B. J. Kim, "A Study on Research Trends and Future Direction of AI Models for Anomaly Analysis in Military Operations", Journal of Digital Contents Society , Vol.24, No.
J. C. Shin, Instead of soldiers, AI watches the coast... North Korean wooden ship defection incident development, Culture Daily, 2021, Available From: https://www.munhwa.com/news/view.html?no=20210927MW141423391984 (accessed April. 3, 2023)
Ministry of National Defense, 2022 Defense White Papper, Ministy of National Defense, Korea, pp.222~223, 2022.
What is Reinforcement Learning? 3 things you need to know, Mathworks, Available From: https://kr.mathworks.com/discovery/reinforcement-learning.html (accessed April. 3, 2023)
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