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PPO기반 자율주행차량의 효율적이고 안전한 차선 변경 정책 연구
이동수(Dongsu Lee),권민혜(Minhae Kwon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
자율주행기술의 발전과 함께 상용화가 이루어지고 있는 과정에서 자율주행차량의 안전성과 신속한 주행 능력이 요구되고 있다. 특히 다수의 차선이 존재하는 도로 상황의 경우, 차선 변경을 위한 의사결정이 필수적인데 이는 현재 차선의 전 후방 차량의 상황뿐 아니라 이동하고자 하는 차선에 위치한 차량들의 상황 또한 고려해야 하기에 그 의사결정의 난이도가 매우 높다. 본 논문에서는 효율적이고 안전한 차선 변경에 대한 마르코프 의사결정 모델을 제안한다. 제안한 모델을 통해 심층 강화학습 기반 알고리즘인 PPO를 이용하여 자율주행차량을 학습한다. 학습된 차량은 제어이론 기반의 차선 변경 모델과의 성능 비교를 통해 보다 효율적이고 안전하게 차선 변경을 수행하는 모습을 확인하였다.
순간 재생산지수에 기반한 COVID-19 확진자 수 변화 예측 시스템 연구
안수진(Sujin Ahn),권민혜(Minhae Kwon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
코로나 바이러스(SARS-CoV2; COVID-19)로 인해 대한민국은 거리 두기 정책이라는 비약물적 중재와 백신이라는 약물적 중재를 통합적으로 사용함으로써 방역의 효과를 극대화하고 있다. 팬데믹으로 인해 예측 불가능한 상황의 도래가 불가피해지면서 인적 및 물적 피해를 최소화할 수 있는 방역 정책을 수립하기 위해서는 감염병 확산 예측에 대한 연구가 필수적이다. 특히, 감염 재생산지수(reproduction number)에 대 예측은 감염병 전파(transmission)의 변화 양상을 감지하여 방역 정책과 관련된 의사 결정시에 중요한 판단 기준을 제공할 수 있다. 본 논문은 순간 감염재생산지수를 기반으로 가까운 미래의 일일 확진자 수를 예측하는 시스템을 제안한다.
다중 개체 간 네트워크 공유를 통한 심층강화학습의 학습 효율성 향상 연구
이동수(Dongsu Lee),권민혜(Minhae Kwon) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
심층 신경망을 강화학습에 적용한 심층 강화학습 방법에 대한 연구가 다양한 분야에서 활발히 수행되고 있다. 심층 강화학습 방법의 문제 중 하나는 상태 및 행동 공간의 복잡도가 증가할수록 요구되는 경험의 양이 증가하기 때문에 학습 기간이 증가한다는 것이다. 본 연구에서는 개체의 학습을 위하여 동일 시간에 더욱 많은 탐험을 수행할 수 있도록 네트워크를 공유하는 다중 개체를 이용한 심층강화학습 방법을 제안한다. 제안된 모델을 자율주행개체 학습에 적용하며 학습 시 배치되는 개체의 수에 따른 성능 비교를 통해 효율적으로 보상 곡선이 수렴하는 모습을 확인하였다.