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dc.contributor.author이윤상-
dc.date.accessioned2020-08-14T01:30:16Z-
dc.date.available2020-08-14T01:30:16Z-
dc.date.issued2019-07-
dc.identifier.citation한국컴퓨터그래픽스학회 2019년 KCGS 학술대회 논문집, Page. 26-27en_US
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09221626&language=ko_KR-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/152273-
dc.description.abstract본 연구에서는 사용자가 제어 가능한 유한 상태 기계를 사용한 물리 기반 보행 동작 제어기 모델을 제시하고자한다. 기존에 존재하는 유한 상태 기계를 사용한 보행동작 제어기와 달리 본 연구에서는 심층 강화 학습을 이용해 제어기가 사용하는 매개변수의 값을 인공지능이보상을 최대로 받는 값으로 선택하도록 학습함으로써사용자가 수동으로 조율하지 않아도 보행동작 제어가가능하다는 것을 보이며, 사용자의 보행동작 제어에 따를수록 큰 보상을 받도록 강화 학습 에이전트를 설계하여 사용자가 제어기와 상호작용하며 보행동작을 제어가능함을 보인다en_US
dc.description.sponsorship본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국 연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2019R1C1C1006778).en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국컴퓨터그래픽스학회en_US
dc.title심층강화학습을 이용한 유한 상태 기반 보행 제어기의 학습en_US
dc.title.alternativeLearning finite state machine-based biped controller using deep reinforcement learningen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.page26-27-
dc.contributor.googleauthor강규철-
dc.contributor.googleauthor권태수-
dc.contributor.googleauthor이윤상-
dc.contributor.googleauthorKang, Gyoo-Chul-
dc.contributor.googleauthorKwon, Taesoo-
dc.contributor.googleauthorLee, Yoonsang-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE-
dc.identifier.pidyoonsanglee-
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COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > COMPUTER SCIENCE(컴퓨터소프트웨어학부) > Articles
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