모델 기반 강화학습 model-based reinforcement learning
키워드 · 공정·유체·시스템
4학부 논문
1교수
20억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
2.07%서울대 비중
환경의 동역학 모델을 학습·활용해 적은 데이터로 최적 제어 정책을 구하는 강화학습 방법이다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 10건 · 10년 20억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 34.3% · 서울대(본교) 2.07%. 매칭: 영문 키워드 'model based reinforcement learning', 국문 '모델기반강화학습', '강화학습제어'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 정보이론 66% · 기계 > 로봇/자동화기계 12% · 기계 > 에너지/환경기계시스템 12% · 화공 > 화학공정 6%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2024 | 사회적, 윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상 연구 | (주)솔트룩스 | 과학기술정보통신부 | 13.3 |
| 2024 | 모델예측-강화학습 기반 하이브리드 다중지능 휴머노이드 인핸드 조작 기술 개발 | 아주대학 | 과학기술정보통신부 | 2.5 |
| 2024 | 강화학습 제어 기술을 적용한 트롤 및 선망 어업의 자동 조업시스템 개발 | 국립부경대학 | 과학기술정보통신부 | 0.3 |
| 2024 | 잠재 표현 궤적 연결을 통한 다중 작업 오프라인 강화학습 | 서울대학 | 교육부 | 0.2 |
| 2024 | 불확실성을 이용하여 모델 기반 강화학습의 모델 정보 사용 여부 결정 | 서울대학 | 교육부 | 0.1 |
| 2024 | 모델 기반 강화학습을 이용한 화학 공정의 경제적 최적 운전 프레임워크 개발 | 서울대학 | 교육부 | 0.1 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 이종민 | 공정시스템 | 4 | 1 |
함께 나오는 키워드
연결되는 NTIS 분류
화학공정 4
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | 학부 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2022 | Primal–dual differential dynamic programming: A model-based reinforcement learning for constrained dynamic optimization 화학공정 › 공정시스템기술 Computers & Chemical Engineering | 이종민 | 4 |
| 2021 | Model-based reinforcement learning and predictive control for two-stage optimal control of fed-batch bioreactor 화학공정 › 공정시스템기술 Computers & Chemical Engineering | 이종민 | 54 |
| 2020 | A model-based deep reinforcement learning method applied to finite-horizon optimal control of nonlinear control-affine system 화학공정 › 촉매/반응기술 Journal of Process Control | 이종민 | 60 |
| 2020 | Model‐based reinforcement learning for nonlinear optimal control with practical asymptotic stability guarantees 화학공정 › 촉매/반응기술 AIChE Journal | 이종민 | 20 |
인접 그래프
노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동
이 문서와 연결된 페이지
교수 1
논문 4
Model-based reinforcement learning and predictive control for two-stag · Model‐based reinforcement learning for nonlinear optimal control with · Primal–dual differential dynamic programming: A model-based reinforcem · A model-based deep reinforcement learning method applied to finite-hor