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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 333 - 345 (13page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.3.333
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최근 잠수함 체계에 있어서 미래 첨단 기술 기반의 전투성능 극대화를 위하여 잠수함용 지능형 임무지원시스템 통합 자동화 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 잠수함 어뢰 기만 전술 고도화 기술은 적 어뢰 및 기만기 성능변화에 따른 기만전술을 연구한다. 일반적으로 어뢰의 속도는 잠수함보다 훨씬 빠르므로 긴급한 상황이기 때문에 신속하고 정확한 계산이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 기계학습 방법 중 하나인 강화학습 기법을 적용하여 어떤 상황에서도 대응할 수 있는 적 어뢰 기만 전술을 산출하고, 자함의 회피 침로를 선택할 수 있는 어뢰 기만 전술 알고리즘을 제안한다. 해상 환경에서 발생할 수 있는 다양한 변수에 적응할 수 있는 강화학습 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 해당 알고리즘의 우수성을 평가함과 동시에 실제 해양 환경에서 어뢰 기만 전술에 적용 가능성을 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 어뢰 기만 전술
Ⅲ. 강화학습 개요
Ⅳ. 강화학습 기반 어뢰 기만 전술 실험 및 평가
Ⅴ. 향후 논의 방향
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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