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자료유형
학술저널
저자정보
허주성 (씽크온웹) 최요한 (한국기술교육대학교) 석영준 (한국기술교육대학교) 유태완 (한국전자통신연구원) 이연희 (한국전자통신연구원) 한연희 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
755 - 763 (9page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.6.755

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

심층 강화학습 기반 조세 및 경제 활동 에이전트 정책 최적화 시뮬레이션 환경 분석 및 실험
허주성 ,  최요한 ,  석영준 외 3명 한국통신학회논문지 2023.06 학술저널
심층 강화학습 기반 조세 정책 최적화 시뮬레이션 환경 분석 및 실험
허주성 ,  최요한 ,  석영준 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2023.02 학술대회자료

초록· 키워드

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4차 산업 혁명으로 AI가 사회 전반에 걸쳐 상용화되고 꾸준히 발전하고 있지만, 경제 분야는 여전히 데이터 부족, 다양한 환경, 변수 등으로 AI 적용이 어렵다. 실제 사회 경제적 문제를 해결하기 위해선 경제 주체 간 다양한 환경과 상호작용 요인들을 확인하며 경제 활동 및 정책 수립 과정을 설계하고 테스트해야 하지만, 경제 관련 데이터가 부족하고, 실제 정책을 실험하기 위한 환경 구성이 어렵다. 본 논문에서는 Salesforce 팀의 AI 기반 경제 시뮬레이션 환경인 AI Economist를 활용하여 심층강화학습 기반 조세 및 경제 활동 에이전트 정책 최적화 실험 및 분석을 진행하였다.
#조세 정책 최적화 #경제 시뮬레이션 분석 #강화학습 #Tax Policy Optimization #Economic Simulation Analaysis #Reinforcement

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 경제 시뮬레이션 환경
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
N. G. Mankiw, M. Weinzierl, and D. Yagan, “Optimal taxation in theory and practice,” J. Econ. Perspectives, vol. 23, no. 4, pp. 147-174, 2009. google schola P. Diamond and E. Saez, “The case for a progressive tax: From basic research to policy recommendation,” J. Econ. Perspectives, vol. 25, no. 4, pp. 165-190, 2011. google schola AI Economist, GitHub Repository, https://github.com/salesforce/ai-economist. google schola S. Zheng, et al., “The AI economist: Improving equality and productivity with ai-driven tax policies,” arXiv preprint arXiv:2004.13332, 2020. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.13332) google schola S. Zheng, A. Trott, S. Srinivasa, D. C. Parkes, and R. Socher, “The AI economist: Optimal economic policy design via two-level deep reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv: 2108.02755, 2021. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.02755) google schola

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