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정책 기울기 값 강화학습을 이용한 적응적인 QoS 라우팅 기법 연구
한정수, Han. Jeong-Soo 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 7 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2011, Vol.16 No.2 93-99 (7 pages)
본 논문에서는 강화학습(RL : Reinforcement Learning) 환경 하에서 정책 기울기 값 기법을 사용하는 적응적인 QoS 라우팅 기법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 강화학습 환경 하에 제공하는 기법에 비해 기대 보상값의 기울기 값을 정책에 반영함으로써 빠른 네트워크 환경을 학습함으로써 보다 우수한 라우팅 성공률을 제공할 수 있는 기법이다. 이를 검증하기 위해 기존의 기법들과 비교 검증함으로써 그 우수성을 확인하였다. -
R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템
이재원, 김성동, 이종우, 채진석 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 10 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2002, Vol.29 No.11 785-794 (10 pages)
과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한... -
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 전송 방안에 관한 연구
판반카, 김정근, Phan. Van Ca, Kim. Jeong-Geun 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 10 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2009, Vol.10 No.3 85-94 (10 pages)
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 전송방안을 제안하고 이에 대한 이론적 분석을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 전송기법은 채널 상태가 상대적으로 좋을 때만 전송을 시도하는 opportunistic transmission에 기반한 이진 결정 (binary-decision) 기반 전송이다. 이진 결정 기반 전송에서는 Markov decision process (MDP)를 이용하여 성공적인 전송을 위한 최적의 채널 임계값을 도출하였다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안하는 전송기법의 성능을 에너지 효율성과 전송율 측면에서 분석하였다. -
Throughput Maximization for a Primary User with Cognitive Radio and Energy Harvesting Functions
Nguyen. Thanh-Tung, Koo. Insoo 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 19 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2014, Vol.8 No.9 3075-3093 (19 pages)
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On Exponential Utility Maximization
Chung. Kun-Jen 한국경영과학회 韓國經營科學會誌 6 Pages
한국경영과학회 韓國經營科學會誌 1988, Vol.13 No.2 66-71 (6 pages)
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An Improved DSA Strategy based on Triple-States Reward Function
타사미아, 구준롱, 장성진, 김재명, Ahmed. Tasmia, Gu. Jun-Rong, Jang. Sung-Jeen, Kim. Jae-Moung 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신 10 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신 2010, Vol.47 No.11 59-68 (10 pages)
Access)를 수행하는 새로운 방법을 제시하였다. POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)는 미래의 스펙트럼 상태를 예측하는데 사용되는 알고리즘으로서, 그 중 보상함수는 스펙트럼을 예측하는데 있어 가장 중요한 부분이다. 그러나 보상함수는 Busy 및 Idle의 두 가지 상태만 갖고 있기 때문에 채널에서 충돌이 발생하게 되면 보상함수는 Busy를 반환함으로써 2차 사용자의 성능을 감소시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Busy를 Busy 및 Collision 의 두 상태로 구분하였고, 이렇게 추가된 Collision 상태를 통해... -
평가의 시간 순서를 고려한 강화 학습 기반 협력적 여과
이정규, 오병화, 양지훈, Lee. Jung-Kyu, Oh. Byong-Hwa, Yang. Ji-Hoon 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 6 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2012, No.0 31-36 (6 pages)
방법은 아이템의 종류에 상관없이 적용 가능한 범용성 때문에 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 강화 학습을 이용해서 추천 시스템의 협력적 여과 문제를 푸는 방법을 제안한다. 강화 학습을 통해, 영화 평점 데이터에서 각 사용자가 평점을 매긴 순서에 따른 평점 간의 연관 관계를 학습하고자 하였다. 이를 위해 협력적 여과문제를 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)로 수학적으로 모델링하였고, 강화 학습의 가장 대표적인 알고리즘인 Q-learning을 사용해서 평가의 순서의 연관 관계를 학습하였다. 그리고 실제로... -
댐 군 월별 운영 정책의 도출을 위한 추계적 동적 계획 모형
임동규, 김재희, 김승권, Lim. Dong-Gyu, Kim. Jae-Hee, Kim. Sheung-Kown 한국경영과학회 經營 科學 14 Pages
한국경영과학회 經營 科學 2012, Vol.29 No.1 1-14 (14 pages)