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저자정보
이상우 (서울대학교) 곽동현 (서울대학교) 온경운 (서울대학교) 허유정 (서울대학교) 강우영 (서울대학교) 재이다 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제10호
발행연도
2017.10
수록면
599 - 604 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.10.599

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

강건한 스케줄링을 위한 마코프 의사결정 프로세스 추론 및 역강화 학습 기반 일상 행동 학습
이상우 ,  곽동현 ,  온경운 외 4명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.10 학술저널

2016

강건한 스케줄링을 위한 마코프 의사결정 프로세스 추론 및 역강화 학습 기반 일상 행동 학습
이상우 ,  곽동현 ,  온경운 외 4명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.
#일정 관리 #마코프 의사 결정 프로세스 #역강화 학습 #웨어러블 디바이스 #schedule planning #markov decision process #inverse reinforcement learning #wearable devices

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 방법
3. 스케줄링 실험 세팅
4. 웨어러블 디바이스 기반 일정 자동 관리 시스템
5. 후속 연구 및 논의
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
V. Pejovic and M. Musolesi, Anticipatory Mobile Computing: A Survey of the State of the Art and Research Challenges, ACM Computing Serveys, Vol. 47, No. 3, 2015. A. Sadilek and J. Krumm, Far Out: Predicting Long-Term Human Mobility, Proceedings of the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2012. X. Ma, H. Yu, Y. Wang, and Y. Wang, Large-scale transportation network congestion evolution prediction using deep learning theory, PloS one, Vol. 10, No. 3, 2015. A. Y. Ng and S. Russell, Algorithm for Inverse Reinforcement Learning, Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning, 2000. D. Castro, S. Hickson, V. Bettadapura, E. Thomaz, G. Abowd, H. Christensen, and I. Essa, Predicting Daily Activities From Egocentric Images Using Deep Learning, proceedings of the 2015 ACM International symposium on Wearable Computers, 2015.

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