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저자정보
엄하영 (한동대학교) 김정환 (한동대학교) 지승윤 (한동대학교) 최희열 (한동대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
381 - 386 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.2.381

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딥러닝 알고리즘의 발전에 따라 강화학습은 게임이나 물리 기반 모델과 같이 연속적인 동작을 필요로 하는 많은 분야에서 큰 활약을 하고 있다. 이에 따라 OpenAI의 Gym모듈과 같이 여러 강화학습 알고리즘을 실험하고 비교하기 위한 여러가지 방법들이 고안 되었고 강화학습을 시각화하고 분석하는데 많은 기여를 하였다. 현재 센서에 기반한 규칙 기반 시스템을 따르고 있는 많은 자율주차 알고리즘과 차량의 자율성에 대한 수요가 증가하는 것을 고려했을 때, 자율주차에 강화학습을 적용하는 연구의 필요성이 대두되고 있고, 이를 위한 시뮬레이터가 필요하다. 본 논문은 강화학습 연구가 가능한 자율주차 시뮬레이터를 개발한다. 실제 차량의 동작 방식을 모델링하기 위하여 애커만 조향 기하학 모델 수식에 기반한 자율주차 시뮬레이터를 개발한 뒤, Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 강화학습 알고리즘을 적용하여 개발한 자율주차 시뮬레이터가 성공적으로 학습하는 모습을 보여주었다.
#자율주차 #시뮬레이터 #강화학습 #정책경사 알고리즘 #깊은 결정적 정책경사 알고리즘 #Autonomous-Parking #Simulator #Reinforcement Learning #Policy Gradient #Deep Deterministic Policy Gradient

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 배경
Ⅳ. 주차 시뮬레이터
Ⅴ. 어플리케이션
Ⅵ. 실험
Ⅶ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
H. Choi / 2015 / Intelligent Information System; Introduction to deep learning and major issues / Korea Information Processing Society Review 22(1):7~21 google schola 강청웅 / 2018 / 숫자 기호화를 통한 신경기계번역 성능 향상 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(6):1161~1167 dbpia 정찬웅 / 2019 / Neural Machine Translation with Word Embedding Transferred from Language Model / 디지털콘텐츠학회논문지 20(11):2211~2216 google schola D. Silver / 2016 / Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / Nature 529:484~503 google schola Y. Li / Deep Reinforcement Learning : An Overview google schola

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