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저자정보
장우석 (컨테인어스) 이효준 (컨테인어스) 이성진 (컨테인어스) 김동규 (컨테인어스)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
329 - 332 (4page)

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항만물류 환경에서 창고업은 다수의 중소기업이 존재하는 상황으로 인해 각 기업이 적은 데이터를 보유하고 있어 인공지능 기술을 적용하기 어렵다. 게다가, 중소 컨테이너 야드 운영사 간 협업을 통한 데이터 공유가 어려운 상황이 추가 제약사항으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 배경을 고려하여 중소 컨테이너 야드 운영사 간 직접적인 데이터 공유 없이 인공지능 모델을 도입 할 수 있는 연합학습을 활용한 강화 학습 기반 컨테이너 야드 공정 최적화 모델을 제안한다. 제안된 방법을 활용하여 중소 컨테이너 야드 운영사는 각자 보유한 소규모의 데이터를 간접적으로 공유하고 결합함으로써 인공지능 모델을 학습할 수 있다. 이를 통하여 개별 기업의 데이터를 보완하여 최적 인공지능 모델을 구축 하여 항만물류 환경에서 효율적인 컨테이너 야드 운영이 가능하도록 한다.
#port logistics #container yard #federated learning #reinforcement learning #Proximal Policy Optimization #FedAVG

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연합학습을 위한 강화 학습 모델
Ⅲ. 연합 강화 학습 기반 최적 적재 모델
Ⅳ. 제안 모델 학습
Ⅴ. 제안 모델 학습 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

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