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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지완 (세종대학교) 제갈홍 (세종대학교) 이승진 (세종대학교) 이현석 (세종대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
282 - 293 (12page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.2.282

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

강화학습 모델을 활용한 디지털 롤모델 트윈 연구
김지완 ,  제갈홍 ,  이승진 외 1명 한국통신학회논문지 2023.02 학술저널

2022

강화학습 모델을 활용한 디지털 롤모델 트윈 연구
김지완 ,  제갈홍 ,  이승진 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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대중들이 모사하고자 하는 인물을 ‘롤모델’이라고 할 때, 우리는 롤모델에 대한 가치판단 정보를 예측하여 제공할 수 있는 시스템을 디지털 롤모델 트윈으로 정의한다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 사용하여 디지털 롤모델 트윈을 생성하고, 생성된 롤모델 트윈을 사용자의 가치판단에 활용할 수 있는 시스템을 제안한다. 구체적으로 디지털 롤모델 트윈 생성과정에서는 현재 상황에 대한 맥락 정보와 의사결정 문제를 롤모델에게 제공하고, 각 의사 결정 문제에 대한 롤모델의 선택과 행동을 기반으로 롤모델에 관한 정보와 선호 네트워크를 학습하여 디지털 롤모델 트윈을 생성한다. 사용자는 생성된 디지털 롤모델 트윈을 사용하여, 자신의 상황에 대한 정보와 롤모델에 관한 정보를 바탕으로 주어진 의사결정 문제들에 대한 롤모델의 선호도 정보를 얻을 수 있다. 실험을 통해 디지털 롤모델 트윈이 롤모델의 선호도를 적절히 학습하여 롤모델의 선호도 정보를 효과적으로 모사하는 것을 보인다.
#강화학습 #딥-Q 러닝 #추천시스템 #디지털 트윈 #롤모델 #Reinforcement learning #Deep Q-Learning #Recommendation system #Digital twin #Role model

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 디지털 롤모델 트윈
Ⅲ. 강화학습 기반 디지털 롤모델 트윈
Ⅳ. 모의실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
J. J. You, J. G. Lee, and W. Choi, “Digital twin technology and standardization trends,” Inf. and Commun. Mag., vol. 38, no. 9, pp. 40-47, Aug. 2021. google schola D. H. Shin, “Metaverse and its future,” Inf. and Commun. Mag., vol. 39, no. 4, pp. 55-60, Mar. 2022. google schola D. H. Kim, Y. W Kim, and K. S. Lee, “Medical digital twin-based dynamic virtual body capture system,” J. KIICE, vol. 24, no. 10, pp. 1,398-1,401, Oct. 2020. google schola T. Erol, A. F. Mendi, and D. Doğan, “The digital twin revolution in healthcare,” 2020 4th ISMSIT, pp. 1-7, Oct. 2020. (https://doi.org/10.1109/ISMSIT50672.2020.9255249) google schola S. Boschert and R. Rosen, “Digital twin—the simulation aspect,” Mechatronic Futures, pp. 59-74, Jun. 2016. (https://doi.org/10.1007/978-3-319-32156-1_5) google schola

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