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      • KCI등재

        혼합 시퀀스 커널을 이용한 조종사의 비동적 행위 모델링

        최예림,전승욱,지철규,박종헌,신동민,Choi, Yerim,Jeon, Sungwook,Jee, Cheolkyu,Park, Jonghun,Shin, Dongmin 한국군사과학기술학회 2014 한국군사과학기술학회지 Vol.17 No.6

        For decades, modeling of pilots has been intensively studied due to its advantages in reducing costs for training and enhancing safety of pilots. In particular, research for modeling of pilots' non-kinetic behaviors which refer to the decisions made by pilots is beneficial as the expertise of pilots can be inherent in the models. With the recent growth in the amount of combat logs accumulated, employing statistical learning methods for the modeling becomes possible. However, the combat logs consist of heterogeneous data that are not only continuous or discrete but also sequence independent or dependent, making it difficult to directly applying the learning methods without modifications. Therefore, in this paper, we present a kernel function named hybrid sequence kernel which addresses the problem by using multiple kernel learning methods. Based on the empirical experiments by using combat logs obtained from a simulator, the proposed kernel showed satisfactory results.

      • KCI등재

        dPCA-HMM을 이용한 전투기 조종사 모델링 연구

        최예림(Yerim Choi),전승욱(Sungwook Jeon),박종헌(Jonghun Park),신동민(Dongmin Shin) 한국항공우주학회 2015 韓國航空宇宙學會誌 Vol.43 No.1

        전투기 조종사 모델링은 국방 M&S(Modeling & Simulation)를 활용한 전쟁 모의 및 전투 실험의 기초 기술로 국방 M&S의 중요성이 대두됨에 따라 연구의 필요성이 높아지고 있다. 특히, 최근 전투 로그의 축적으로 통계적 학습 기법을 활용한 모델링의 적용이 가능해졌으며 전투 로그의 시계열적 특성을 반영할 수 있는 HMM(Hidden Markov Model)이 적합하다. 하지만 HMM은 이산형 혹은 연속형 중 한 형태의 변수만을 통해 학습되므로 이형 변수로 구성된 전투 로그에 적용을 위해서는 형변환 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 형변환을 위한 dPCA(Discrete Principal Component Analysis)와 HMM을 접목한 dPCA-HMM 기반 조종사 모델링 방법을 제안한다. 국방과학연구소 관급 시뮬레이터로부터 생성된 전투 로그를 이용한 비교 실험을 통해 제안하는 방법론의 성능을 평가하였으며, 만족스러운 성능을 나타내었다. Modeling of fighter pilots, which is a fundamental technology for war games using defense M&S (Modeling & Simulation) becomes one of the prominent research issues as the importance of defense M&S increases. Especially, the recent accumulation of combat logs makes it possible to adopt statistical learning methods to pilot modeling, and an HMM (Hidden Markov Model) which is able to utilize the sequential characteristic of combat logs is suitable for the modeling. However, since an HMM works only by using one type of features, discrete or continuous, to apply an HMM to heterogeneous features, type integration is required. Therefore, we propose a dPCA-HMM method, where dPCA (Discrete Principal Component Analysis) is combined with an HMM for the type integration. From experiments conducted on combat logs acquired from a simulator furnished by agency for defense development, the performance of the proposed model is evaluated and was satisfactory.

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