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깊은강화학습 기반 1-vs-1 공중전 모델링 및 시뮬레이션 = Modeling and Simulation on One-vs-One Air Combat with Deep Reinforcement Learning
저자
문일철 (한국과학기술원) ; 정민재 (티맥스 소프트) ; 김동준 (한국과학기술원) ; Moon, Il-Chul ; Jung, Minjae ; Kim, Dongjun 연구자관계분석
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2020
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Korean
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39-46(8쪽)
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인공지능(AI)를 교전상황에 활용하는 것은 최근 10년간 국방 분야의 주요 관심사였다. 이러한 응용을 위해서, AI 교전에이전트를 훈련해야 하며, 이를 위해 현실적인 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 하드웨어 차원의 현실성을 가진 공중 무기체계 공중전 모델에서 AI 에이전트를 학습한 사례에 대해서 본 논문은 서술하고 있다. 특히, 본 논문은 기총만을 활용하는 공중전 상황에서 적을 어떻게 추적해야하는지 AI를 학습하였다. 본 논문은 현실적인 공중전 시뮬레이터를 작성하여, 에이전트의 행동을 강화학습으로 수행한 결과를 제시한다. 훈련 결과로는 Lead 추적을 활용하여 단축된 교전시간과 높은 보상을 갖는 에이전트의 학습에 성공하였다.
더보기The utilization of artificial intelligence (AI) in the engagement has been a key research topic in the defense field during the last decade. To pursue this utilization, it is imperative to acquire a realistic simulation to train an AI engagement agent with a synthetic, but realistic field. This paper is a case study of training an AI agent to operate with a hardware realism in the air-warfare dog-fighting. Particularly, this paper models the pursuit of an opponent in the dog-fighting setting with a gun-only engagement. In this context, the AI agent requires to make a decision on the pursuit style and intensity. We developed a realistic hardware simulator and trained the agent with a reinforcement learning. Our training shows a success resulting in a lead pursuit with a decreased engagement time and a high reward.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2005-06-22 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> JOURNAL OF THE KOREA SOCIETY FOR SIMULATION | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (등재후보1차) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.3 | 0.3 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.28 | 0.25 | 0.541 | 0.11 |
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