대화력전 및 기계화 보병 시나리오를 통한 대규모 가상군의 POMDP 행동계획 및 학습 사례연구Case Studies on Planning and Learning for Large-Scale CGFs with POMDPs through Counterfire and Mechanized Infantry Scenarios

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dc.contributor.author이종민ko
dc.contributor.author홍정표ko
dc.contributor.author박재영ko
dc.contributor.author이강훈ko
dc.contributor.author김기응ko
dc.contributor.author문일철ko
dc.contributor.author박재현ko
dc.date.accessioned2017-08-16T08:53:32Z-
dc.date.available2017-08-16T08:53:32Z-
dc.date.created2017-06-21-
dc.date.created2017-06-21-
dc.date.created2017-06-21-
dc.date.created2017-06-21-
dc.date.issued2017-06-
dc.identifier.citation정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.23, no.6, pp.343 - 349-
dc.identifier.issn2383-6318-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/225340-
dc.description.abstract대규모 가상군의 전투 모델링 및 시뮬레이션에서 자율적으로 행동하는 이성적 전투 개체의 행동 묘사는 향후 발생할 전투의 작전을 고도화하고 효율적인 모의 훈련을 가능하게 하는 핵심 요소이다. DEVS-POMDP 계층적 프레임워크는 전투 행동 교범에 따른 상위 단계 의사결정 및 구체적 서술이 어려운 하위 단계 자율 행동계획을 각각 DEVS 및 POMDP로 모델링함으로써 대규모 가상군을 모의하였으나, POMDP 최적 행동정책 계산에 있어서 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는DEVS-POMDP로 모델링된 대화력전 모의 시나리오 및 기계화 보병여단 공격작전 모의 시나리오의 사례연구를 통해 효율적인 POMDP 트리 탐색 알고리즘을 제안하고 적군 행동 양상 모델의 학습을 통한 가상군 전투 개체의 성능 향상을 확인한다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title대화력전 및 기계화 보병 시나리오를 통한 대규모 가상군의 POMDP 행동계획 및 학습 사례연구-
dc.title.alternativeCase Studies on Planning and Learning for Large-Scale CGFs with POMDPs through Counterfire and Mechanized Infantry Scenarios-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume23-
dc.citation.issue6-
dc.citation.beginningpage343-
dc.citation.endingpage349-
dc.citation.publicationname정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지-
dc.identifier.kciidART002230420-
dc.contributor.localauthor김기응-
dc.contributor.localauthor문일철-
dc.contributor.nonIdAuthor박재현-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.subject.keywordAuthorcombat entity modeling-
dc.subject.keywordAuthormodeling and simulation-
dc.subject.keywordAuthorPOMDP-
dc.subject.keywordAuthorDEVSverification-
dc.subject.keywordAuthor전투 개체 모델링-
dc.subject.keywordAuthor모델링 시뮬레이션-
dc.subject.keywordAuthorPOMDP-
dc.subject.keywordAuthorDEVS-
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