KCI등재
관계형 강화 학습을 위한 도메인 지식의 효과적인 활용 = Effective Utilization of Domain Knowledge for Relational Reinforcement Learning
저자
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학(KIPS Transactions on Software and Data Engineering)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
141-148(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fieldssuch as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However,such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcementlearning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domainknowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve theseproblems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcementlearning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In thispaper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, thisstudy proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relationalreinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcementlearning by using domain knowledge as proposed in this paper.
더보기최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다.
특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해,본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-10-31 | 학술지명변경 | 한글명 : 소프트웨어 및 데이터 공학 -> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | KCI등재 |
2012-10-10 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지B -> 소프트웨어 및 데이터 공학외국어명 : The KIPS Transactions : Part B -> KIPS Transactions on Software and Data Engineering | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.35 | 0.35 | 0.28 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.23 | 0.19 | 0.511 | 0.06 |
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