• Title/Summary/Keyword: 활용성 강화

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Effective Utilization of Domain Knowledge for Relational Reinforcement Learning (관계형 강화 학습을 위한 도메인 지식의 효과적인 활용)

  • Kang, MinKyo;Kim, InCheol
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.11 no.3
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    • pp.141-148
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    • 2022
  • Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fields such as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However, such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcement learning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domain knowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve these problems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcement learning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In this paper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, this study proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relational reinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcement learning by using domain knowledge as proposed in this paper.

특집 - 일본기업의 지재권 컨설팅 사례 소개

  • Jeong, Ji-Un;An, Hyeon-Su
    • Patent21
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    • s.86
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    • pp.34-41
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    • 2009
  • 최근 글로벌 특허공세가 전방위로 확산되면서 지식재산권 보호 및 지재권 강화를 위한 전략의 필요성이 대두되고 있다. 지식재산강국인 일본의 경우, 2000년대 초 높은 과학기술력에도 불구하고 낮은 국가경쟁력의 원인 중 하나로 높은 과학기술력이 국가경쟁력 향상에 충분히 활용되지 못한다고 판단, 특허 등 지식재산의 보호, 강화 및 활용의 필요성을 느껴 '04년부터 일본 경제산업성의 주관 하에 중소기업의 지재권권 컨설팅 사업을 진행하고 있다. 이에 본 자료에서는 일본기업의 지재권 컨설팅 사례의 일례를 보고자 한다.

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Study on the Development of an Expressway Hard Shoulder Running Algorithm Using Reinforcement Learning (강화학습 기반 고속도로 갓길차로제 운영 알고리즘 개발 연구)

  • Harim Jeong;Sangmin Park;Sungkwan Kang;Ilsoo Yun
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.22 no.4
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    • pp.63-77
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    • 2023
  • This study applies reinforcement learning to effectively operate expressway hard shoulder running (HSR). An HSR algorithm was developed, and its effectiveness was evaluated using the VISSIM microscopic simulation program. The simulation evaluated two aspects: mobility and safety. The DQN-based HSR algorithm found speed improvement of up to 26 km/h. Compared to the current method, the difference in the number of conflicts was not significant. Considering the results, a DQN-based HSR operation has a clear effect, and it is necessary to consider adjusting the current operational criteria.

A study on the disaster utilizing scenario-based disaster response capacity Strengthening research DB variable factors (시나리오 기반의 재난요인 변수DB를 활용한 재난대응역량 강화방안 연구)

  • Han, Ji-Ah;Min, Geum-Young;Jeong, Duk Hoon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2015.10a
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    • pp.1262-1264
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    • 2015
  • 최근 국내 재난발생의 빈도가 잦고 이를 해결하기 위한 재난대응 담당자들의 역량에 대한 관심이 높아지면서 재난역량을 강화하기 위한 교육 및 훈련에 대한 체계 정립이 강화되고 있다. 본 연구는 실제 재난발생사례 및 추이 분석을 통한 대규모 국가재난으로 전개 가능한 시나리오를 개발하고, 시나리오 전개에 따른 현대비수준과의 갭을 분석하여 재난관리책임기관의 대응역량 강화 방안을 마련하는 것을 연구 목표로 하고 있다. 이를 위해 여러 가지 재난 유형 중 최근 위험성이 커지고 있는 "화학유해물질 유출사고"에 관한 재난 상황 시나리오를 개발하여 시나리오의 재난요인 변수 데이터가 재난책임 담당자의 대응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고, 재난요인 변수 DB를 활용하여 재난대응역량 강화에 대한 방안을 제공한다.

Factor augmentation for cryptocurrency return forecasting (암호화폐 수익률 예측력 향상을 위한 요인 강화)

  • Yeom, Yebin;Han, Yoojin;Lee, Jaehyun;Park, Seryeong;Lee, Jungwoo;Baek, Changryong
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.35 no.2
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    • pp.189-201
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    • 2022
  • In this study, we propose factor augmentation to improve forecasting power of cryptocurrency return. We consider financial and economic variables as well as psychological aspect for possible factors. To be more specific, financial and economic factors are obtained by applying principal factor analysis. Psychological factor is summarized by news sentiment analysis. We also visualize such factors through impulse response analysis. In the modeling perspective, we consider ARIMAX as the classical model, and random forest and deep learning to accommodate nonlinear features. As a result, we show that factor augmentation reduces prediction error and the GRU performed the best amongst all models considered.

슈퍼컴퓨터의 국내도입 및 활용 현황

  • 양영규;김경옥
    • 전기의세계
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    • v.38 no.7
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    • pp.39-45
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    • 1989
  • 반도체, 항공.우주, 신소재 등 첨단 산업기술 부문의 연구개발 고도화의 필요성에 효과적으로 부응하고 국내 기초과학 육성을 위하여 CRAY-2S가 설치되었다. 선진 각국의 무역장벽이 높아지고 지적소유권 보호가 강화됨에 따라 첨단기술의 도입이 점차 어려워지는 이때 학계와 연구소의 기초연구에 활용, 국내 연구 수준을 선진국 대열로 높이고, 국내 산업계의 신제품 개발 및 산업 생산성 증대에 활용하여 국산품의 국제 경쟁력을 제고하는 것이 바람직하다.

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The Use of Internet of Things and Innovation of the Private Security (사물인터넷의 활용과 민간시큐리티의 혁신)

  • Gong, Bae Wan
    • Convergence Security Journal
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    • v.17 no.1
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    • pp.101-109
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    • 2017
  • The Internet of things is a system that connects and communicates all sorts of things such as people, objects, and data. It's to create and share information by its own each other. It can be used to enhance the function of private security and has brought about innovative development of private security. The Internet of things is a system that allows devices connected to the Internet to communicate independently of people-objects, objects-objects connected to the Internet. That and can be used in many industries, especially in the private security sector, its value is high. The use of the Internet of things to private security sector can reinforce security zones with always-on surveillance systems, also be enhanced by its own preparedness and response to the situation. However, this study will discusse the application and development of private security in the Internet of things. The practical application of the virtual space is an immediate task and it is also an essential factor in securing security.

Adopting Reinforcement Learning for Efficient Fire Disaster Response in City Fire Simulation (도시 화재 시뮬레이션에서의 효과적인 화재 대응을 위한 강화학습 적용 솔루션의 설계 및 구현)

  • Yeo, Sangho;Oh, Sangyoon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.11a
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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.

고령사회를 대비한 정보격차해소 정책방안 고찰

  • Son, Yeon-Gi
    • Information and Communications Magazine
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    • v.25 no.1
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    • pp.32-43
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    • 2008
  • 본 연구는 고령사회 도래에 따른 고령층 정보격차해소 방안에 관한 연구이다. 먼저 정보격차에 관한 이론적 쟁점을 살펴본 후 해외 주요국들의 고령층 정보격차해소 현황을 소개하고, 고령사회 도래에 따라 고령층의 정보사회 참여를 촉진하기 위한 고령층 정보격차해소 방안을 고찰하고 있다. 향후 빠르게 진행될 고령사회에 대응하기 위한 고령층 정보격차해소 정책방안으로서 정보격차 진화의 단계별로 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 분류하여 정책방안을 제시하였다. 제1유형에서는 정보의 접근성, 제2유형에서는 정보의 활용성, 그리고 제3유형에서는 정보의 수용성을 기준으로 정보격차가 분화된다. 이 유형들은 그 일부가 정책방안을 구상함에 있어 중복 고려될 수 있다. 제1유형에서는 보편적 접근 및 서비스를 지향하는 입장에서 정보기기에 대한 균등한 접근기회 보장 및 인적 네트워크 강화를 중요하게 고려해야 할 것이다. 제2유형과 제3유형에서는 고령층의 사회참여 역량을 강화함으로써 궁극적으로 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 방향으로 나아갈 수 있도록 하기 위하여 정보활용 능력 및 세대 간 의사 소통 능력의 증진이 중요하게 고려되어야하겠다. 이와 같은 대응방안을 체계적이고 지속적인 대책으로 접근해 나갈 필요가 있다.