• 유통과학연구
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• 제4권1호
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• pp.103-120
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• 2006

본 연구는 소비자들이 정보탐색을 하는데 있어 초기에 탐색되는 속성정보와 후기에 탐색되는 속성정보를 달리함으로써 소비자들의 최종대안 선택이 어떻게 변하는지를 파악하는데 목적이 있다. 연구결과, 컴퓨터에 대한 초기탐색 속성을 강화한 결과 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가하는 것으로 나타났고 강화효과가 통계적으로 유의한 효과가 있음을 입증했다. 후기탐색 속성을 강화한 결과도 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 유의한 것으로 나타났다. 청바지 제품에 대한 초기속성을 강화한 결과 고관여집단에서는 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그러나 저관여집단의 경우는 초기속성 강화에 따른 최종선택 대안이 증가는 하였으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 후기탐색 속성에 대한 강화효과는 고관여집단이나 저관여집단 모두에서 최종대안 선택변화의 증가를 가져왔으나, 통계적으로는 유의하지 않다는 사실을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.393-396
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• 2006

강화학습은 환경과 상호작용하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습하는 방법으로써 에이전트의 학습방법으로 많이 사용한다. 독립적인 에이전트가 아닌 상호 의사소통이 가능한 다중 에이전트 환경에서 에이전트의 학습정보를 서로 검색 및 공유가 가능하다면 환경이 거대하더라도 기존의 강화학습 보다 빠르게 학습이 이루어질 것이다. 하지만 아직 다중 에이전트 환경에서 학습 방법에 대한 연구가 미흡하여 학습정보의 검색과 공유에 대해 다양한 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 대상 에이전트 학습 정보와 주변 에이전트들의 학습 정보 사이에 편집거리를 비교하여 유사한 에이전트를 찾고 그 에이전트 정보를 강화학습 사전정보로 사용함으로써 학습속도를 향상시킨 ED+Q-Learning 시스템을 제안한다.

• 월간 기계설비
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• 9호통권206호
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• pp.24-25
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• 2007

인터넷 사용인구가 급속도로 증가하면서 피해발생이 위험수위를 넘어섬에 따라 정보통신부가 정보통신망에서의 개인정보 수집.이용.제공에 대한 고지 및 동의제도 개선.보완, 개인정보 취급 위탁 관리.감독 강화, 개인정보취급방침 공개 의무화 등 개인정보 보호강화를 확대하고 지난 7월 27일부터 시행에 들어갔다. 정보통신부에 따르면 정보통신망에서의 이용자 보호 및 개인정보 보호 강화를 내용으로 하는 개정"정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률"(이하 정보통신망법) 및 동법 시행령과 시행규칙이 개정되어 지난 7월 27일부터 동시에 시행됐다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.985-990
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• 2007

정보기술 발전과 활용 확대에 따라 정보보호의 개념과 범위는 지속적으로 확대, 발전하여 왔다. 최근 우리나라 및 주요 선진국은 유비쿼터스 사회 건설을 위해 다양한 노력을 기울이고 있는데 이의 일환으로 정보보호 강화를 위한 다양한 노력도 병행되고 있다. 이러한 추세는 국방 분야 또한 마찬가지이다. 현재 미국방부 등 주요 군사선진국들은 미래전 환경을 대비하여 네트워크중심전 개념의 전략변환을 추진 중인데, 이에 따른 정보보호 문제 대비를 위해 다양한 노력을 추진 중에 있다. 이에 본 고에서는 정보화 환경 변화와 유비쿼터스 시대의 미래전 환경을 대비한 주요 군사선진국등의 정보보호 추진 동향을 살펴 보았는데, 주요 시사점으로는 공통 정보보호 추진 전략 정립 및 세부 기준/지침 강화, 미래전 환경에 부합하는 정보보호체계 개발 및 성능개량, 정보시스템의 보안성 평가/검증 및 관리체제 강화 들과 같이 실질적인 정보보호 추진을 위해 기반을 강화하고, 기존 정보보호 대응수단을 더욱 체계화, 고도화하기 위한 노력을 적극적으로 추진하고 있다고 분석된다.

• 정보보호뉴스
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• 통권138호
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• pp.50-53
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• 2009

아직까지 정보보호 활동은 기업의 입장에서 비용을 단순히 소비' 하는 업무로 인식되는 경우가 많다. 때문에 최근의 경기침체가 보안예산의 축소나 보안활동의 위축으로 이어질 것이라는 우려가 적지 않다. 그러나 정작 기업 정보보호 담당자들의 시각은 다른 것으로 나타났다. 오히려 경기침체가 정보보호 강화의 계기가 될 것이라고 전망하는 담당자도 적지 않았다. 정보보호 부서와 역할 범위가 강화되는 것으로 해석해 볼 수 있는 대목이다. 기업 보안 부서와 담당자들의 역할 변화를 감지할 수 있는 기업 정보보호 실태조사 결과의 일부를 소개해 보고자 한다. 이번 설문조사는 지난 3월 24일 (사)한국침해사고대응팀협의회가 개최했던 CONCERT FORECAST 2009 참석자 중 110명을 대상으로 실시한 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.157-161
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• 2003

본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.151-153
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• 2001

Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다. 이들을 해결하기 위해 목표와의 거리를 줄일 수 있는 계층적 강화 학습 모델과 여러 가지 지향적 탐색 모델이 있어 왔다. 본 논문에서는 이들을 결합하여 계층적 강화 학습 모델에 지향적 탐색을 가능하게 하는 탐색 보너스를 도입한 강화 학습 모델을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.104-106
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• 2021

도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.

• 정보보호학회지
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• 제20권2호
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• pp.78-84
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• 2010

키 교환 프로토콜은 대표적인 암호화 프로토콜로서 그 안전성 모델에 관한 연구가 꾸준히 진행되어 왔다. 최근에는 기존의 안전성 모델을 강화시키고 강화된 모델을 바탕으로 키 교환 프로토콜 설계가 이루어졌다. 본 논문에서는 강화된 새로운 안전성 모델 결과들을 정리해서 살펴보고 향후 연구 방향에 대해서 논한다.