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Trait individual difference of reinforcement-based decision criterial learning during episodic recognition judgments
한상훈, Han. Sang-Hoon 한국인지과학회 인지과학 25 Pages
한국인지과학회 인지과학 2009, Vol.20 No.3 357-381 (25 pages)
이전의 연구들이 외부 피드백 정보에 대한 반응민감도에 성격특성적 개인차가 반영된다는 사실을 밝힌바 있지만, 재인기억과 관련한 의사결정에서 이러한 기질 혹은 특성적 개인차가 어떻게 관여하는지는 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 재인기억 과제에서 피드백에 근거한 의사결정 준거의 순응적 변화정도와 피드백에 대한 일반적 반응민감도의 개인차간 관계를 살펴보았다. 통제 조건인 실험 1에서는 올바른 피드백 조건이 의사결정 준거의 유동성에 영향을 미치지 않음을 보인 반면 피드백 조작이 이루어진 실험 2에서는 확신도가... -
A Motivation-Based Action-Selection-Mechanism Involving Reinforcement Learning
Lee. Sang-Hoon, Suh. Il-Hong, Kwon. Woo-Young 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 11 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2008, Vol.6 No.6 904-914 (11 pages)
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Multi-Dimensional Reinforcement Learning Using a Vector Q-Net - Application to Mobile Robots
Kiguchi. Kazuo, Nanayakkara. Thrishantha, Watanabe. Keigo, Fukuda. Toshio 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 7 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2003, Vol.1 No.1 142-148 (7 pages)
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Solving Continuous Action/State Problem in Q-Learning Using Extended Rule Based Fuzzy Inference System
Kim. Min-Soeng, Lee. Ju-Jang 제어로봇시스템학회 Transactions on control, automation and systems engineering 6 Pages
제어로봇시스템학회 Transactions on control, automation and systems engineering 2001, Vol.3 No.3 170-175 (6 pages)
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An Efficient Initialization Approach of Q-learning for Mobile Robots
Song. Yong, Li. Yi-Bin, Li. Cai-Hong, Zhang. Gui-Fang 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 7 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2012, Vol.10 No.1 166-172 (7 pages)
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Path Planning for a Robot Manipulator based on Probabilistic Roadmap and Reinforcement Learning
Park. Jung-Jun, Kim. Ji-Hun, Song. Jae-Bok 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 7 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2007, Vol.5 No.6 674-680 (7 pages)
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The Improvement of Learning and Memory Ability of Normal Persons by BF-7
SangHyungLee, YongSikKim, YongKooKang, OhSangKwon, YongKyooShin, JinHoSong, MooYeolLee, Kwang-GillLee, Joo-HongYeo, WonBokLee, TaeJinLee, S 대한생리학회-대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 6 Pages
대한생리학회-대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 2004, Vol.8 No.6 3 307-312 (6 pages)
To investigate whether BF-7, extracted from Bombyx mori, improved learning and memory of ordinary people, Rey-Kim Memory Test was performed with placebo group (32 persons), 200 mg BF-7 treated group (33 persons) and 400 mg BF-7 treated group (34 persons). BF-7 enhanced significantly learning and memory function in a dose-dependent manner. To know how BF-7 plays such a positive role, we measured the concentration of acetylcholine in the brain from memory impairment animal model. Treatment of BF-7... -
Decision Support Method in Dynamic Car Navigation Systems by Q-Learning
홍수정, 홍언주, 오경환, Hong. Soo-Jung, Hong. Eon-Joo, Oh. Kyung-Whan 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2002, Vol.12 No.4 361-365 (5 pages)
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는... -
분포 기여도를 이용한 퍼지 Q-learning
정석일, 이연정 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 7 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2001, Vol.11 No.5 388-394 (7 pages)
강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 획득한 경험으로부터 제어 규칙을 학습하는 방법이다. 강화학습의 중요한 문제 중의 하나인 신뢰 할당 문제를 해결하기 위해 기여도가 사용되는데, 누적 기여도나 대체 기여도와 같은 기존의 기여도를 이용한 방법은 방문한 상태에서 수행된 행위만을 학습시키기 때문에 학습 자정에서 획득된 보답 신호를 효과적으로 사용하지 못한다. 본 논문에서는 방문한 상태에서 수행된 행위뿐만 아니라 인접 행위들도 학습될 수 있도록 하는 새로운 기여도로써 분포 기여도를 제안한다. 제안된... -
인체영역 네트워크를 위한 Q-learning 기반 라우팅 프로토콜
엠디 고람 라비울 아람, 문승일, 허림, 홍충선, Alam. Md. Golam Rabiul, Moon. Seung Il, Haw. Rim, Hong. Choong Seon 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 정보통신 8 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 정보통신 2013, Vol.40 No.5 250-257 (8 pages)
인체영역 네트워크의 특성으로, 극심한 신호감쇄, 생체이식을 위한 센서의 소형화, 높은 신뢰성과 에너지 효율성에 대한 문제, 정보처리 효율과 낮은 지연시간에 대한 요구가 존재한다. 이러한 특성들을 감안하며 인체영역 네트워크(BAN)를 위한 네트워크 프로토콜을 설계하는 데에는 세심한 노력이 필요하다. 이 논문에서는 인체영역 네트워크를 구상함에 있어 에너지 효율에 대한 고려뿐 아니라, 최소한의 홉만을 사용하여 손실률을 감소시키기 위한 방안을 모색하였다. 특히, 센서 노드로부터 싱크 노드로 향하는 경로를 탐색하고... -
Multi-agent Q-learning based Admission Control Mechanism in Heterogeneous Wireless Networks for Multiple Services
Chen. Jiamei, Xu. Yubin, Ma. Lin, Wang. Yao 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 19 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2013, Vol.7 No.10 2376-2394 (19 pages)
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강화학습을 이용한 n-Queen 문제의 수렴속도 향상
임수연, 손기준, 박성배, 이상조, Lim. SooYeon, Son. KiJun, Park. SeongBae, Lee. SangJo 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2005, Vol.15 No.1 1-5 (5 pages)
강화학습(Reinforcement-Learning)의 목적은 환경으로부터 주어지는 보상(reward)을 최대화하는 것이며, 강화학습 에이전트는 외부에 존재하는 환경과 시행착오를 통하여 상호작용하면서 학습한다 대표적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning은 시간 변화에 따른 적합도의 차이를 학습에 이용하는 TD-Learning의 한 종류로서 상태공간의 모든 상태-행동 쌍에 대한 평가 값을 반복 경험하여 최적의 전략을 얻는 방법이다. 본 논문에서는 강화학습을 적용하기 위한 예를 n-Queen 문제로 정하고, 문제풀이 알고리즘으로 Q-Learning을... -
Neuroprotective Effect of 8-OH-DPAT on Long-term Sequelae from Prenatal Ischemia in Rats
SeoulLee, TieYuanZhang, GunTaeKim, HeeSooKim, JongDooLee, JeongWonJahng, DongGooKim 대한생리학회-대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 5 Pages
대한생리학회-대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 2002, Vol.6 No.6 3 293-297 (5 pages)
The role of 5-hydroxytryptamine (5-HT)1A receptor activity in prenatal ischemia was studied, by injecting 8-hydroxy-dipropylaminotetraline (8-OH-DPAT; 50μg/kg, s.c.), a 5-HT1A agonist on gestation day 17, and 30 min later inducing transient ischemia by ligating the uterine vessels for 30 min. On postnatal day 95, rats that had experienced prenatal ischemia showed impaired motor coordination and reduced concentration of 5-HT in the cerebellum compared with Sham-operated controls. In addition,...
