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Domain randomization을 이용한 시뮬레이터와 실제 환경의 차이를 줄이는 강화 학습 기법
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dc.contributor.author 손종욱 -
dc.contributor.author 조국래 -
dc.date.accessioned 2025-01-24T20:10:17Z -
dc.date.available 2025-01-24T20:10:17Z -
dc.date.created 2020-11-27 -
dc.date.issued 2020-12-22 -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/57776 -
dc.description.abstract 시뮬레이션 환경에서 학습된 에이전트를 실제 환경에 적용하는 경우 두 환경의 차이에 의해 여러 가지 성능 저하 문제가 발생한다 이를 해결하기 위한 여러 가지 해결책 중에서 본 논문에서는 . domain randomization 기법을 활용하여 에피소드 마다 에이전트의 물리적 성능을 일정 범위에서 무작위로 선택하여 학습시킴으로써 실제 환경에서 하드웨어 성능 오차가 발생하더라도 정상적으로 동작할 수 있는 에이전트를 학습하는 방법을 제시하고 이를 실험하여 결과를 분석한다. -
dc.language English -
dc.publisher 한국정보과학회 -
dc.relation.ispartof 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 -
dc.title Domain randomization을 이용한 시뮬레이터와 실제 환경의 차이를 줄이는 강화 학습 기법 -
dc.title.alternative The gap reduction technique between simulation environment and real world using domain randomization -
dc.type Conference Paper -
dc.identifier.bibliographicCitation 손종욱. (2020-12-22). Domain randomization을 이용한 시뮬레이터와 실제 환경의 차이를 줄이는 강화 학습 기법. 2020 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2020), 713–715. -
dc.identifier.url https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10529763 -
dc.citation.conferenceDate 2020-12-21 -
dc.citation.conferencePlace KO -
dc.citation.conferencePlace Online -
dc.citation.endPage 715 -
dc.citation.startPage 713 -
dc.citation.title 2020 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2020) -
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Son, Jongwuk손종욱

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