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초록

영어

The purpose of this study is to implement an agent that intelligently performs tracking and movement through reinforcement learning using the Unity and ML-Agents. In this study, we conducted an experiment to compare the learning performance between training one agent in a single learning simulation environment and parallel training of several agents simultaneously in a multi-learning simulation environment. From the experimental results, we could be confirmed that the parallel training method is about 4.9 times faster than the single training method in terms of learning speed, and more stable and effective learning occurs in terms of learning stability.

한국어

본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으 로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이 전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬 트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 강화 학습
2. 유니티 ML-Agents
3. Agent 클래스의 주요 메서드
Ⅲ. 학습 시뮬레이션 환경 구현
1. 학습 환경 플랫폼 제작
2. 스크립트 구현 및 컴포넌트 설정
3. 강화 학습 트레이너 설정
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 싱글 트레이닝 강화 학습 실험
2. 병렬 트레이닝 강화 학습 실험
3. 학습 성능 비교 및 평가
Ⅴ. 결론
References

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저자

• 이영호 [ Young-Ho Lee | 정회원, 배재대학교 게임공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380