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UAV의 충돌 회피를 위한 반발력 모델에 따른 회피 성능 분석
민세웅(Sewoong Min),남해운(Haewoon Nam) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 UAV의 장애물과의 충돌을 방지하기 위해 주로 사용되는 방법 중 하나인 가상의 중력장 (Artificial Potential Field) 방식을 사용하여 장애물과 UAV 간의 충돌을 방지함에 있어서 어떤 반발력 모델을 사용하냐에 따라 충돌 회피 성능이 달라지는 문제를 다루고자 한다. 본 논문에서는 가상의 중력장 방식에서 많이 사용되는 두 가지 반발력 모델에 따른 충돌 회피 성능을 비교하였다. 이를 통해 가상의 중력장을 연구하는 다른 연구자들에게 반발력 모델을 결정함에 있어 어떠한 모델을 쓰는 것이 좋은지에 대한 통찰력을 제공 할 수 있길 바란다.
Visual based Deep Reinforcement Learning을 이용한 차량 Navigation 성능 분석
남지원(Zhiyuan Nan),김동현(Donghyun Kim),민세웅(Sewoong Min),남해운(Haewoon Nam) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
최근 많은 연구에서 심층 강화학습을 사용하여 자율주행기술이 연구되고 있다. 심층 강화학습을 사용하는 기존 연구에서는 카메라 및 LiDAR 센서와 같은 단일 이미지 센서를 사용한다. 그러나 단일 이미지 센서를 사용하였을 경우 Agent가 학습하는데 있어 필요한 feature 수가 적어 학습의 난이도가 높고 수렴시간이 길어진다. 해당 문제를 해결하고 자율주행을 위한 내비게이션 성능을 높이기 위해 본 논문에서는 SAC 알고리즘 기반의 다중 이미지 센서를 혼합하여 사용하는 방식을 제안하였으며 가상환경 시뮬레이션 실험을 통해 성능을 비교하고 분석하였다.
RandomForest와 XGBoost를 활용한 유방암 종양 분류
윤우진(Woojin Yun),서동호(Dong-ho Seo),민세웅(Sewoong Min),남해운(Heawoon Nam) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
트리 기반 기계학습 알고리즘 RandomForest와 XGBoost를 사용하여 유방암을 분류하는 학습 모델을 만들고 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. UCI에서 제공하는 유방암 진단 데이터 셋을 활용하였으며, 총 569명의 31개의 속성이 포함되어 있다. 하이퍼 파라미터 설정 및 교차검증 전과 후로 각 모델의 정확도, 정밀도, 재현율, AUC를 도출하고 두 모델의성능을 비교 하였다.