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저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제3호
발행연도
2008.6
수록면
291 - 296 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2009

Q-learning과 Cascade SVM을 이용한 군집로봇의 행동학습 및 진화
서상욱 ,  양현창 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2009.04 학술저널

2008

SVM을 이용한 군집로봇의 행동학습 및 진화
서상욱 ,  양현창 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2008.10 학술저널
Q-learning과 Cascade SVM을 이용한 군집로봇의 행동학습 및 진화
서상욱 ,  양현창 ,  심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.10 학술대회자료
12각형 기반의 Q-learning과 SVM을 이용한 군집로봇의 목표물 추적 알고리즘
서상욱 ,  양현창 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2008.06 학술저널
SVM과 다각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용한 군집로봇의 목표물 추적 알고리즘
서상욱 ,  양현창 ,  심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.04 학술대회자료
다각형 기반의 Q-learning과 Cascade SVM을 이용한 군집로봇의 목표물 추적 알고리즘
서상욱 ,  양현창 ,  심귀보 대한임베디드공학회논문지 2008.01 학술저널

2007

로봇의 목표물 추적을 위한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘
서상욱 ,  장인훈 ,  심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료
SVM을 이용한 군집로봇의 행동학습 및 진화
서상욱 ,  김호덕 ,  주종태 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2007.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.
#SVM #Dodecagon-based Q-learning #DBAM #ABAM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 로봇의 행동 결정 과정
3. SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - L. Parker / 1992 / Adaptive action selection for cooperative agent teams / Proc. of 2nd Int. Conf. on Simulation of Adaptive Behavior : 442 ~ 450 google schola 2. [학술대회논문] - G. Ogasawara / 1992 / Multiple movers using distributed, decision-theoretic control / Proc. of Japan-USA Symp. on Flexible Automation : 623 ~ 630 google schola 3. [단행본] - D. Ballard / 1997 / An Introduction to Natural Computation / The MIT Press google schola 4. [단행본] - J. Jang / 1997 / Neuro-Fuzzy Soft Computing / Prentice- Hall google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 이호근 / 2004 / SVM-SMO와 Pan-Tilt 웹카메라를 이용한 실시간 얼굴 추적과 얼굴 인식 / 한국정보과학회논문지 31 (2) : 679 ~ 681 dbpia

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