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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 165 - 174 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2023.21.8.165
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강화 학습은 의료, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 사용된다. 그러나 강화 학습은 에이전트의 의사 결정과정에 대해 이해하기 어렵고, 지도학습처럼 출력된 결과에 대한 정확성을 측정할 수 없다. 그렇기 때문에, 강화학습 시스템의 안전성을 평가하는 연구가 매우 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 행동 주도 개발 기법과 위험원분석을 결합하여 강화 학습 모델의 안전성을 평가하는 방법을 제안한다. 자율 주행 시뮬레이션 환경에 대해 제안한 방법을 적용한 결과, 강화 학습 모델의 평균 보상이 유사하더라도 안전 제약 조건을 위반한 빈도의 편차가 나타나는 것을 관찰할 수 있었다. 안전성 평가로 도출된 결과는 다양한 측면에 걸친 분석과 반복적인 개선을 통해 모델의 안전성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식 및 관련 연구
Ⅲ. 강화 학습 모델의 안전성 평가
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (0)
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