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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 165 - 176 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.1.165
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최근 4차 산업혁명 기술의 발전에 따라 해양 방위 산업 부문에서도 혁신적인 미래 무인체계 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 최근 들어 멀티 에이전트 군집제어 기반의 무인체계 시스템 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 멀티 에이전트 강화학습 기술은 멀티 에이전트 군집제어와 같은 복잡하고 동적인 특성을 갖는 문제를 해결 하기 위한 효과적인 기술로 인정받고 있으며, 다양한 알고리즘의 개발과 성능분석을 위해서는 실제 멀티 에이전트 운영환경에서의 모델 학습과 테스트를 수행할 수 있도록 하는 시뮬레이터가 필수적이다. 그러나 실제와 비슷한 해상 전장 환경에서의 멀티 에이전트 알고리즘 검증을 위한 공개 SW 기반 시뮬레이터가 존재하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용한 USV(Unmanned Surface Vehicle) 협력 시나리오 기반 전장 환경 시뮬레이터의 설계 및 구현 사례를 소개한다. 구현된 시뮬레이터에서 규칙 기반 알고리즘을 적용한 적 USV와의 전투 테스트를 통해 멀티 에이전트 알고리즘들의 학습 성능을 비교한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 해양 전장 멀티 에이전트 강화학습 시뮬레이터
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
J. Kim, “Navy reduces fleet by one and established ‘Maritime Unmanned Force Command’,” YONHAP NEWS, Oct, 2022. (https://www.yna.co.kr/view/AKR20221021046500504)
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