The Analysis of Reinforcement Learning Environment for Intelligent Ship Navigation Agents

지능형 선박 항해 에이전트 개발을 위한 강화학습 환경 분석

  • Park, Se-Kil (Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO)) ;
  • Oh, Jae-Yong (Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO)) ;
  • Kim, Hye-Jin (Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO))
  • Published : 2019.05.15

Abstract

본 논문에서는 복잡한 해상교통 환경 하에서도 해양 안전을 도모할 수 있는 강화학습 기반 지능형 선박 항해 에이전트 개발의 사전단계로서 기존의 강화학습 환경을 분석하였다. 강화학습 기반 접근법은 선박 항해 에이전트 스스로가 복잡하고 동적인 해상교통 환경을 이해하고 주어진 목표를 달성할 수 있도록 도와주는데, 이를 위해서는 에이전트 자신을 제외한 모든 사항들이 정의되는 환경을 보다 정확하고 효과적으로 개발하는 것이 매우 중요하다. 실제 해상교통 환경은 학습 환경으로의 모델링 및 에이전트 학습의 난이도가 매우 높은 환경으로 학습환경이 가질 수 있는 여러 속성들을 적절히 설정하여 선박 항해 에이전트의 활용 목적에 맞는 가성비 높은 환경을 구축하는 것이 바람직하다.

Acknowledgement

Grant : 해상교통 분석을 위한 에이전트 모델링 및 연동 기술 개발(1/5)

Supported by : 선박해양플랜트연구소