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SESSION 2E : 자율주행 (Ⅱ)
Saliency Map을 활용한 심층 강화학습 기반 자율주행 차로변경 모형의 입력정보 속성분석
Analysis on Input Data Attributions Using Saliency Maps of Autonomous Lane-changing Model Based on Deep Reinforcement Learning
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- 발행기관
- 한국ITS학회 바로가기
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- 간행물
- 한국ITS학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 한국ITS학회 2022년도 추계학술대회 (2022.11)바로가기
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- 페이지
- pp.381-387
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A419908
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원문정보
목차
I. 서론
1.1 연구의 배경 및 목적
2. 문헌 검토
2.1 DRL 기반 자율주행 차로변경
2.2 설명가능한 인공지능
2.3 중요 영역 지도
2.4 연구의 차별성
3. 방법론
3.1 Problem Statement
3.2 Deep Recurrent Q-network
3.3 Simulation Settings
4. 연구 결과
4.1 DRL-based Lane-changing Model
4.2 Gradient-based Saliency Map
5. 토의및 결론
5.1 결과 해석 및 담론
5.2 결론
사사ㆍ참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
- 설립연도
- 2002
- 분야
- 공학>교통공학
- 소개
- ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성
간행물
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- 간행물명
- 한국ITS학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2026
- 십진분류
- KDC 326 DDC 338
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