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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 61 - 66 (6page)
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본 연구에서는 강화학습 기술을 이용하여, 시뮬레이션이나 게임 환경 내에서 개체의 경로 탐색을 위한 시뮬레이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 주어진 트랙 위에 생성된 임의 위치의 장애물을 회피하고, 아이템을 획득할 수 있는 경로를 자동으로 탐색할 수 있도록 시뮬레이션 내 개체를 학습시킨 점이 주된 특징이다. 해당 시뮬레이션을 구현하기 위해 유니티 게임 엔진에서 제공하는 ML 에이전트 (Machine Learning Agents)를 사용하였고, PPO(Proximal Policy Optimization)에 기반을 둔 학습 정책을 수립하여 강화학습 환경을 구성한다. 본 논문에서 제안한 강화학습 기반의 시뮬레이션을 통해, 개체가 학습을 진행할수록 장애물을 회피하고, 아이템을 획득할 수 있는 경로를 탐색해 트랙 위를 움직이고 있다는 점을 시뮬레이션 결과와 학습 결과 그래프를 분석하여 확인할 수 있다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Proposed method
Ⅳ. Result
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
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