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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
양현서 (서울대학교) 이민수 (성신여자대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.52 No.3
발행연도
2025.3
수록면
189 - 195 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2025.52.3.189

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본 논문은 최신 마인크래프트 버전(1.21)을 기반으로 한 새로운 강화학습 환경 CraftGround를 소개한다. CraftGround는 유연한 실험 설정을 제공하며, 복잡한 3D 환경에서의 강화학습을 지원한다. 시각적 데이터, 소리 신호, 생물 군계 정보, 게임 내 통계와 같은 다양한 관측 정보를 제공하여 에이전트의 성능을 다각도로 평가할 수 있다. 본 연구는 나무 채취, 적대적 몬스터 회피, 낚시와 같은 여러 태스크에서 VPT, PPO, RecurrentPPO, DQN 에이전트를 평가하였다. VPT는 사전 학습 덕분에 높은 성능과 효율성을 보였으며, PPO 및 RecurrentPPO와 같은 온라인 학습 알고리즘은 환경 변화에 적응하며 시간이 지남에 따라 성능이 향상되었다. 이 결과는 CraftGround가 동적 3D 시뮬레이션에서 적응적 에이전트 행동 연구를 촉진할 가능성을 보여준다.
#강화학습 #마인크래프트 #에이전트 성능 평가 #3D 시뮬레이션 #reinforcement learning #Minecraft #agent performance evaluation #3D simulation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 새로운 환경 CraftGround 소개
4. 타 환경 대비 성능 비교 실험 및 결과
5. 모델 성능 비교 실험
6. 실험 결과
7. 결론
References

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