지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 2,269 - 2,279 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.12.2269
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
스마트 팩토리에서 사용되는 로봇들은 대부분 사용자가 원격 조종하거나, 라인 트레이서 기법으로 대부분 출시되어 상용화 되었다. 이 로봇들은 지정된 공정 위치 또는 알람 경보가 작동된 위치로 이동하여 부속품을 전달하거나 수리를 하는 데 사용된다. 하지만 이러한 방법들은 수시로 변하는 공정 라인 배치와 고장 발생 위치에 의해 기존의 알고리즘을 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 상황 변화에 능동적이고 유연하게 대처할 수 있는 강화학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 강화학습 알고리즘의 하나인 심층 Q-네트워크를 이용한 모델로써 공장 내부 구조를 촬영한 이미지를 받아 현재 로봇의 위치에 대한 최적의 이동 경로를 도출해 낸다. 해당 방법을 통해 본 논문에서 제시하는 상황 변화에 능동적이고 유연하게 대처할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 또한, 해당 시스템을 이용하면 에너지 절감 및 생산성 향상에 큰 기여를 할 수 있게 된다. 모의실험 결과 학습하지 않은 새로운 환경에서도 최적의 경로로 이동하는 결과를 보임으로써 제안된 방법이 공장 내부의 구조 및 상황들을 고려하여 효율적으로 최적 경로를 도출하는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
Ⅲ. 스마트 팩토리에서 최적의 이동 경로를 얻기 위한 DQN 모델 구현 및 학습방법
Ⅳ. 모의 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
S. Wang, J. Wan, D. Li, and C. Zhang “Implementing smart factory of industrie 4.0: An outlook,” Int. J. Distrib. Sensor Netw., vol. 12, no. 1, Jan. 2016.
F. Shrouf, J. Ordieres, and G. Miragliotta, “Smart factories in Industry 4.0: A review of the concept and of energy management approached in production based on the Internet of Things paradigm,” 2014 IEEE Int. Conf. Ind. Eng. and Eng. Management, pp. 697-701, Bandar Sunway, 2014.
B. Chen, J. Wan, L. Shu, P. Li, M. Mukherjee, and B. Yin, “Smart factory of industry 4.0: Key technologies, application case, and challenges,” in IEEE Access, vol. 6, pp. 6505-6519, 2018.
S. J. Jang and S. J. Yoo, “Q-learning-based dynamic joint control of interference and transmission opportunities for cognitive radio,” EURASIP J. Wireless Commun. and Netw., Jun. 2018.
L. P. Kaelbling, M. L. Littman, and A. W. Moore, “Reinforcement learning : A survey,” The J. Artificial Intell. Res., vol. 4, pp. 237-285, May 1996.
F. Shrouf, J. Ordieres, and G. Miragliotta, “Smart factories in Industry 4.0: A review of the concept and of energy management approached in production based on the Internet of Things paradigm,” 2014 IEEE Int. Conf. Ind. Eng. and Eng. Management, pp. 697-701, Bandar Sunway, 2014.
B. Chen, J. Wan, L. Shu, P. Li, M. Mukherjee, and B. Yin, “Smart factory of industry 4.0: Key technologies, application case, and challenges,” in IEEE Access, vol. 6, pp. 6505-6519, 2018.
S. J. Jang and S. J. Yoo, “Q-learning-based dynamic joint control of interference and transmission opportunities for cognitive radio,” EURASIP J. Wireless Commun. and Netw., Jun. 2018.
L. P. Kaelbling, M. L. Littman, and A. W. Moore, “Reinforcement learning : A survey,” The J. Artificial Intell. Res., vol. 4, pp. 237-285, May 1996.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
스마트 팩토리 구축을 위한 동적인 환경에서의 DQN 강화 학습 기반 로봇 최적 이동 경로 탐색
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .06
-
중앙집중형 DQN 기반 다중 로봇의 최적 이동 경로 제어 기법
한국통신학회논문지
2023 .04
-
Q-learning을 이용한 이동 로봇의 공 추적 방법
대한기계학회 춘추학술대회
2022 .11
-
심층 강화학습을 이용한 모바일 로봇의 맵 기반 장애물 회피 알고리즘
전기전자학회논문지
2021 .06
-
A Study on Searching Optimal Path for Robot Using Genetic Algorithm
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
2018 .12
-
중앙집중형 DQN 기반 다중 로봇의 최적 이동 경로 제어 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
다중 카메라와 절대 공간 좌표를 활용한 이동 로봇의 강인한 실내 위치 인식 시스템 연구
대한기계학회 논문집 A권
2017 .07
-
이동로봇의 최적경로와 실시간 경로에 대한 연구
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2015 .05
-
Q-learning을 이용한 이동 로봇의 실시간 경로 계획
전기전자학회논문지
2020 .12
-
심층강화학습을 통한 모바일 로봇의 내비게이션
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2020 .09
-
심층 강화 학습 기반의 멀티로봇 네비게이션
한국자동차공학회 지회 학술대회 논문집
2022 .04
-
특정 환경에서 자율 이동 로봇의 경로 제어 시스템 연구
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2015 .07
-
실내 공간에서 이동 로봇의 납치 문제 해결을 위한 외부 영상 정보 및 절대 공간 좌표 활용 연구
한국산학기술학회 논문지
2015 .03
-
이동로봇의 경로계획 알고리즘에 대한 연구
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2015 .05
-
스마트팩토리 관점에서의 로봇과 안전성에 대한 고찰
조명·전기설비
2020 .11
-
모바일 로봇의 자율 네비게이션을 위한 심층 강화 학습 기반 자연행동 학습
제어로봇시스템학회 논문지
2018 .03
-
스마트 공장 구축 가능한 취출 로봇 제어시스템
대한기계학회 춘추학술대회
2017 .11
-
강화학습 환경에 따른 A2C, DQN 알고리즘의 학습 효율성 비교, 분석
Proceedings of KIIT Conference
2023 .06
-
2휠 구동 이동 로봇의 최적 경로제어
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2015 .04
-
시뮬레이션 환경에서의 DQN을 이용한 강화 학습 기반의 무인항공기 경로 계획
반도체디스플레이기술학회지
2017 .01
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
Q-learning을 이용한 이동 로봇의 실시간 경로 계획
김호원
,
이원창
전기전자학회논문지
2020
.12
멀티 에이전트 강화학습 연구동향
김성현
,
이동훈
,
장인국
외 2명
정보과학회지
2019
.11
Q-learning을 이용한 모바일 로봇의 동적 장애물 회피 및 최적 경로 탐색 알고리즘
공영훈
,
이원창
한국정보기술학회논문지
2017
.09
커넥터 조립을 위한 강화학습 기반의 탐색 궤적 생성 및 로봇의 임피던스 강성 조절 방법
김용건
,
나민우
,
송재복
로봇학회 논문지
2022
.12
휴머노이드 로봇 HUMIC 개발 및 Gazebo 시뮬레이터를 이용한 강화학습 기반 로봇 행동 지능 연구
김영기
,
한지형
로봇학회 논문지
2021
.09
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-567-000081030