강화학습 및 회귀모델을 이용한 표적위협평가 시스템 개발

한민석; 장원석; 전민규; 이헌기; 김세라; 최영두; 홍순국

doi:10.31818/JKNST.2024.12.7.4.600

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한민석 (해군사관학교) 장원석 (한화시스템) 전민규 (해군사관학교) 이헌기 (해군사관학교) 김세라 (해군사관학교) 최영두 (해군사관학교) 홍순국 (해군사관학교)

저널정보: 한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.4

발행연도: 2024.12

수록면: 600 - 606 (7page)

DOI: 10.31818/JKNST.2024.12.7.4.600

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본 연구는 강화학습(RL)과 회귀모델을 통합하여 표적 위협을 평가하는 시스템 개발을 제안한다. 제안된 시스템은 표적의 정체성, 방위각, 거리, 속도와 관련된 1,000개의 샘플로 구성된 데이터셋을 활용한다. 결측값은 선형보간법으로 처리하였으며, 특징 정규화를 수행하여 대공 위협모델에서 평균제곱오차(MSE) 0.045, 대함 위협모델에서 0.038을 달성하였다. 딥 Q-네트워크(DQN) 에이전트를 구현하였으며, 1,000 에피소드 동안 학습한 결과 평균 보상 -2.3을 기록하여 상태 변화 최소화에서 효과적인 학습을 나타냈다. 제안된 시스템은 통합 접근 방식을 통해 실시간 위협평가의 정확성과 반응성을 높여 운영 의사결정을 개선한다.

#강화학습(Reinforcement Learning) #회귀모델(Regression Model) #표적위협평가(Target Thread Assessment) #평균제곱오차(Mean Squared Error)

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