• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.231-240
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• 2023

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용한 경로 계획에서 장애물을 자동으로 회피하기 위해 로봇을 학습시키는 일은 쉬운 일이 아니다. 많은 연구자가 DRL을 사용하여 주어진 환경에서 로봇 학습을 통해 장애물 회피하여 경로 계획을 수립하려는 가능성을 시도하였다. 그러나 다양한 환경에서 로봇과 장착된 센서의 오는 다양한 요인 때문에 주어진 시나리오에서 로봇이 모든 장애물을 완전히 회피하여 이동하는 것을 실현하는 일은 흔치 않다. 이러한 문제 해결의 가능성과 장애물을 회피 경로 계획 실험을 위해 테스트베드를 만들었고 로봇에 카메라를 장착하였다. 이 로봇의 목표는 가능한 한 빨리 벽과 장애물을 피해 시작점에서 끝점까지 도달하는 것이다. 본 논문에서는 벽과 장애물을 회피하기 위한 DRL의 가능성을 검증하기 위해 이중 심층 Q 네트워크(DDQN)를 제안하였다. 실험에 사용된 로봇은 Jetbot이며 자동화된 경로 계획에서 장애물 회피가 필요한 일부 로봇 작업 시나리오에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.99-106
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• 2023

최근 딥러닝 기술을 활용하여 작물 생산량 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 딥러닝 알고리즘은 입력 데이터 세트와 작물 예측 결과에 대한 선형 맵을 구성하는데 어려움이 있다. 또한, 알고리즘 구현은 획득한 속성의 비율에 긍정적으로 의존한다. 심층강화학습을 작물 생산량 예측 응용에 적용한다면 이러한 한계점을 보완할 수 있다. 본 논문은 작물 생산량 예측을 개선하기 위해 DQN, Double DQN 및 Dueling DQN 의 성능을 분석한다. DQN 알고리즘은 과대 평가 문제가 제기되지만, Double DQN은 과대 평가를 줄이고 더 나은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안된 모델은 거짓 판정을 줄이고 예측 정확도를 높이는 것으로 나타났다.