Collaborative Multi-Agent Operation Techniques Based on Deep Reinforcement Learning for Anti-Submarine Warfare
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113408
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립창원대학교
홍정표
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,486만원
4,486만원
기초연구
대학
경상남도 창원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
(최종 연구 목표) 멀티 에이전트 강화학습 기반 동종 및 이종 무인체 간 협력운용을 통한 최적의 수중 탐지 전략 구현소노부이(Sonobuoy)는 수중 표적 탐지를 위한 음향 센서를 탑재한 부표로, 대잠전(Anti-Submarine Warfare, ASW)에서 효과적인 미래 해양 무기체계의 핵심 장치 중 하나임. 일반적으로 다중상태 시스템은 다수의 능동형 및...
(연구내용 1) 다중 상태 탐지 시뮬레이션 환경 구축 및 분석 시스템 개발- 수중표적 탐지를 위해 복잡한 수중환경의 다양한 조건(수중음속구조, 송/수신기의 위치, 수중표적의 크기 및 속도, 수심 등)을 반영할 수 있는 현실적인 다중 상태 모의신호 생성 및 탐지 시뮬레이션 환경 구축.(연구내용 2) 싱글 에이전트 심층 강화학습(SA-DRL) 기반 소노부이 최...
... 연구를 통해 군/방산 분야의 고급 전문 인력을 양성하고 연구 결과물을 관련 교과목의 교육 자료로 활용(기대효과)1. 과학기술적 측면-미래 국방 및 방산 분야 핵심 기술에 대한 지식재산권 선점 및 소프트웨어 핵심 원천 기술 확보-해양포유류 음향연구, 지진학 연구, 해양환경 연구, 해양학 등 군사적 목적외 다양한 학문분야에 활용-국내/외 저명 학술지 논문 투고를 통한 국가 위상 제고2. 경제적/산업적 ...