Development of Robust Continual Reinforcement Learning under Observation and Task Variations
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114704
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립한밭대학교 산학협력단
장수영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,545만원
4,545만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
[최종 목표] 관측 공간과 태스크가 상시 변하는 비정상(Non-stationary) 환경에서 강화학습 에이전트가 (i) 변화를 조기에 감지하고, (ii) 지식 전이 적합도를 통계적으로 인증하며, (iii) 최소 비용으로 안정적 재적응을 수행하는 통합 원천기술 RC-RL(Robust Continual RL) 프레임워크 확립. 분포 무관 유한 표본 보장을 부여...
본 과제는 비정상(Non-stationary) 환경에서 강화학습 에이전트가 변화 감지, 전이 인증, 재적응을 일관되게 수행하도록 지원하는 RC-RL(Robust Continual RL) 프레임워크를 구축함. 총 3개의 세부 과제로 구성되며, '감지 > 전이 인증 > 효율적 추론'의 순차적 구조로 연계되어 5년 차에 단일 프레임워크로 통합됨. 각 세부 과제는...
... 개선)하여 실제 서비스에 강화학습을 배치할 때의 경제성을 극대화함. 산업용 자율 로봇과 드론의 유지보수 비용을 절감하고, 안전성 중심의 인증 체계 마련에 기초 자료를 제공하여 국내 자율 시스템 산업의 글로벌 경쟁력 강화에 기여함. - 사회적 파급력: 변화하는 환경에서도 안전하고 예측 가능하게 동작하는 자율 시스템 기반을 구축함으로써, 인공지능의 안전성, 책임성, 신뢰성 제고에 ...