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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 270 - 276 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.4.270
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강화학습은 최근까지 다양한 능동제어 문제에 적용되어 우수한 제어성능을 보여 왔다. 그러나 강화학습을 이용하여 개발한 준능동 제어알고리즘에 대한 연구는 현재까지 거의 수행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 강화학습을 이용하여 준능동 제어알고리즘을 개발하였다. 강화학습은 주어진 환경과 상호작용을 하는 에이전트가 현재의 상태에서 어떤 행동을 취하는 것이 최고의 보상을 받는지 학습하여 누적 보상을 최대화 하는 방향으로 학습이 진행된다. 이러한 강화학습을 적용할 예제 건물로는 MR 감쇠기를 이용하여 구성된 준능동 중간층 면진 시스템이 적용된 26층 빌딩 구조물을 사용하였다. 수치해석을 위해서 인공 지진하중을 생성하였다. 생성된 예제 구조물과 지진하중을 사용해서 강화학습의 환경을 생성하였다. 생성된 환경과 상호작용을 할 에이전트는 준능동 제어알고리즘으로 설정하였다. 강화학습의 보상은 최대 층간변위와 면진층 층간변위를 저감시킬 수 있도록 설계하였다. 스카이훅 (Skyhook)과 그라운드훅 (Groundhook) 제어알고리즘을 이용해서 제어성능을 비교 및 검토 하였다. 수치해석 결과 제안된 제어알고리즘은 준능동 중간층 면진시스템이 설치된 예제구조물의 지진응답을 효과적으로 저감시킬 수 있는 것을 본 연구를 통해서 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 예제구조물 및 지진하중을 이용한 강화학습 환경 구성
3. 강화학습을 이용한 준능동 제어알고리즘의 개발
4. DQN 기반 제어알고리즘의 성능평가
5. 결론
References
참고문헌 (14)
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S. David, H. Aja, M. Chris J., G. Arthur, S. Laurent, D. George, S. Julian, A. Ioannis, P. Veda, L. Marc, D. Sander, G. Dominik, N. John, K. Nal, S. Ilya, L. Timothy, L. Madeleine, K. Koray, G. Thore, H. Demis, “Mastering the game of Go with deep neural n
OpenAI, ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. Available From: https://openai.com/blog/chatgpt/ (accessed Dec. 23, 2022)
T. Kim, O. S. Kwon, J. Song, “Response prediction of nonlinear hysteretic systems by deep neural networks”, Neural Networks , Vol. 111, pp.1-10, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.005
H. S. Kim, “Development of seismic response simulation model for building structures with semi-active control devices using recurrent neural network”, Applied Sciences , Vol. 10, Article ID 3915, June 2020. DOI: https://doi.org/10.3390/app10113915
Z. Wang, N. Pedroni, I. Zentner, E. Zio, “Seismic fragility analysis with artificial neural networks: Application to nuclear power plant equipment”, Engineering Structures, Vol. 162, pp.213-225, May 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2018.02.0
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