조작 능력이 저하된 장애인 및 환자를 위한 퍼스널 모빌리티에 대한 Q-러닝 제어 알고리즘 적용

김병수

doi:10.3795/KSME-A.2022.46.11.955

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김병수 (한국원자력의학원)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제11호(통권 제446호)

발행연도: 2022.11

수록면: 955 - 966 (12page)

DOI: 10.3795/KSME-A.2022.46.11.955

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노약자와 장애인의 복지에 대한 사회적 관심이 점차 높아지고 우리 사회 전반에 걸쳐 복지 향상을 위해 많은 노력을 하고 있으나 이들은 일상에서 여전히 다양한 어려움을 겪으며 생활하고 있다. 그 중에서 가장 많이 부딪치는 생활 장벽 중 하나가 이동 제한에 대한 문제이고 이로 인해 삶의 질이 많이 저하되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 생활 장벽을 극복하기 위해 전기 전자, 의공학, 기계, 인공지능 등 다양한 분야의 융복합기술들을 이용하여 환자와 장애인에 대한 보조공학기기로서 의료용 퍼스널 모빌리티를 제안하고 이를 제어하기 위한 강화 학습 방법에 대해 다루고자 하였다. 또한, 저 사양의 시스템에서도 적용할 수 있도록 테이블 방식의 Q-러닝 알고리즘을 구현하였고 여기에 필요한 상태 분류방법을 제안하고 최적 행동을 선택하기 위해 변형된 소프트맥스 함수를 사용하여 개선했으며 이를 로봇의 충돌 회피 기능을 위한 주행 및 자세 제어에 적용하여 그 성능을 평가하였다.

#Reinforcement Learning(강화학습) #Q-Learning(Q-러닝) #Softmax(소프트맥스) #Personal Mobility(퍼스널 모빌리티) #Q-Tabular Method(Q-테이블 방식) #Exploration(탐험) #Exploitation(탐사)

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