강화학습을 이용한 선박의 최적항로 생성기법

DC Field Value Language
dc.contributor.author Kim, Min Kyu -
dc.contributor.author Kim, Jong Hwa -
dc.contributor.author Choi, Ik Soon -
dc.contributor.author Lee, Hyeong Tak -
dc.contributor.author Yang, Hyun -
dc.date.accessioned 2022-06-08T05:50:01Z -
dc.date.available 2022-06-08T05:50:01Z -
dc.date.created 2022-06-08 -
dc.date.issued 2022-06-02 -
dc.identifier.uri https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/42529 -
dc.description.abstract 선박을 운항함에 있어 최적항로를 결정하는 것은 항해시간과 연료 소모를 줄이는 중요한 요인 중의 하나이다. 기존에는 항로를 결정하기 위해 항해사의 전문적인 지식이 요구되지만 이러한 방법은 최적의 항로라고 판단하기 어렵다. 따라서 연료비 절감과 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성할 필요가 있다. 연료 소모량 혹은 항해시간을 최소화하기 위해서 에이스타 알고리즘, Dijkstra 알고리즘을 적용한 연구가 있다. 하지만 이러한 연구들은 최단거리만 구할 뿐 선박의 안전, 해상상태 등을 고려하지 못한다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 강화학습 알고리즘을 적용하고자한다. 강화학습 알고리즘은 앞으로 누적 될 보상을 최대화 하는 행동으로 정책을 찾는 방법으로, 본 연구에서는 강화학습 알고리즘의 하나인 Q-learning을 사용하여 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성하는 기법을 제안 하고자 한다. -
dc.description.uri 2 -
dc.language Korean -
dc.publisher 한국해양과학기술협의회 -
dc.relation.isPartOf 2022년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 발표자료집 -
dc.title 강화학습을 이용한 선박의 최적항로 생성기법 -
dc.type Conference -
dc.citation.conferenceDate 2022-06-02 -
dc.citation.conferencePlace KO -
dc.citation.conferencePlace 제주국제컨벤션센터 -
dc.citation.endPage 168 -
dc.citation.startPage 167 -
dc.citation.title 2022년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 (한국항해항만학회) -
dc.contributor.alternativeName 김민규 -
dc.contributor.alternativeName 이형탁 -
dc.identifier.bibliographicCitation 2022년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 (한국항해항만학회), pp.167 - 168 -
dc.description.journalClass 2 -
Appears in Collections:
Marine Industry Research Division > Maritime ICT & Mobility Research Department > 2. Conference Papers
Marine Digital Resources Department > Korea Ocean Satellite Center > 2. Conference Papers
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