과제 상세정보
목록대규모의 제약이 있는 마코프 의사 결정 과정을 위한 몬테카를로 플래닝 및 학습 알고리즘
작성자
관리자
조회수
64
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 글로벌박사펠로우십사업 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 대규모의 제약이 있는 마코프 의사 결정 과정을 위한 몬테카를로 플래닝 및 학습 알고리즘 | ||||
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| 과제고유번호 | 1345318766 | ||||
| 부처명 | 교육부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1345298879 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2018-03-01 ~ 2021-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 1. 이산 상태 및 행동 공간을 갖는 순차적 의사 결정 문제- 매우 큰 '단일 목적' 순차적 의사결정 문제를 풀기 위한 방법론은 몬테-카를로 트리 탐색을 포함해 많은 연구가 진척되었으나, 현실의 많은 문제는 '여러 종류의 목적과 제약'으로 이루어져 있어 기존의 방법론들이 그대로 적용될 수 없음. - 다목적 문제를 표현하는, 특히 제약이 있는 이산 마코프 의... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 1. 이산 상태 및 행동 공간을 갖는 대규모의 제약이 있는 의사결정 문제를 위한 MCTS 플래닝 알고리즘 연구- 매우 큰 Discrete CMDP Planning 문제를 풀기 위한 몬테-카를로 트리탐색 알고리즘 개발- 부분적으로 관찰 가능한 문제 (Constrained Partially Observable Markov Decision process; CPO... | ||
| 기대효과 | - 알파고의 핵심 기술 중 하나인 몬테카를로 트리 탐색을 이용해 매우 큰 CMDP를 풀려는 첫 시도.- Off-policy sample도 함께 이용할 경우 보다 적은 경험만으로도 제약을 만족하는 최적 행동 정책을 찾을 수 있을 것으로 기대되며, 현실 문제의 해결 비용 감소 기대.- 비용 제약이 있는 온라인 광고, 안전성에 대한 제약이 있는 탐사 로봇, 행동... | ||
| 키워드 | 제약이 있는 마코프 의사 결정 과정, 몬테-카를로 트리 탐색 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 전기/전자 > 무기센서 및 제어 > 무인자동화 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 10,750,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||