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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정유석 (군산대학교) 이창우 (군산대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제26권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
11 - 18 (8page)

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강화 학습을 통한 실내 자율주행을 위해 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하는 방법을 제안한다. 실제 환경에서만 학습을 진행했을 경우 80시간 정도의 소요 시간이 필요하지만, 실제 환경과 가상 환경을 병행하며 학습을 진행했을 경우 50시간의 소요 시간이 필요하다. 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하면서 빠른 학습으로 다양한 실험을 거쳐 최적화된 파라미터를 얻을 수 있는 이점이 있다. 실내복도 이미지를 이용하여 가상 환경을 구성한 후 데스크톱으로 선행학습을 진행하였고 실제 환경에서의 학습은 Jetson Xavier를 기반으로 다양한 센서와 연결하여 학습을 진행하였다. 또한, 실내복도 환경의 반복되는 텍스처에 따른 정확도 문제를 해결하기 위해 복도 벽의 아랫선을 강조하는 특징점 검출을 학습하여 복도 벽 객체를 판단하고 정확도를 높일 수 있었다. 학습을 진행할수록 실험 차량은 실내복도 환경에서 복도 중앙을 기준으로 주행하며 평균 70회의 조향 명령을 통해 움직인다.
#딥러닝 #가상 환경 #실제 환경 #병행 학습 #센서 #특징점 검출 #Deep Learning #Virtual Environment #Real Environment #Parallel Learning #Sensor #Feature Point Detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 학습 모델
3. 시스템 구성
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Kim, J. Y. / 2017 / A Study on the National Policy Agenda based on Science & Tehnology•ICT for leading the 4th Industrial Revolution google schola Commercializations Promotion Agency for R&D Outcomes. / 2019 / Artificial intelligence (big data) market and technology trends google schola Mnih, V. / 2013 / Playing Atari with Deep Reinforcement Learning / NIPS Deep Learning Workshop 2013. google schola Keskar, N. S / 2017 / on Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima / ICLR 2017 google schola Krizhevsky, A. / 2012 / Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / NIPS 2012 google schola

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