오프라인 강화학습 offline reinforcement learning
키워드 · 공정·유체·시스템
3학부 논문
1교수
92억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
37.60%서울대 비중
환경과 새로 상호작용하지 않고 축적된 운전 데이터만으로 제어 정책을 학습하는 강화학습이다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 15건 · 10년 92억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 99.5% · 서울대(본교) 37.60%. 매칭: 영문 키워드 'offline reinforcement learning', 국문 '오프라인강화학습', '강화학습공정제어'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 정보이론 100% · 수학 > 응용수학 0%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | 자율 드론 실용화를 위한 목적지향 강화학습 핵심기술 개발 | 울산과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 10.0 |
| 2023 | 목적지향 인공지능 생성 및 추론 기술 개발 | 서울대학 | 과학기술정보통신부 | 10.0 |
| 2023 | 일상적 물건들의 다접촉 로봇 조작을 위한 목적지향 강화학습 기술 개발 | 한국과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 10.0 |
| 2022 | 뇌과학 멀티모달 데이터 간 상관관계를 반영하는 설명가능 AI 및 강건한 데이터 처리 기술 개발 | 서울대학 | 과학기술정보통신부 | 3.6 |
| 2024 | 현실 복합 작업 로봇을 위한 고지능 고범용 고적응 강화학습 기술 | 성균관대학 | 과학기술정보통신부 | 2.4 |
| 2023 | 설명가능한 폐보호 기계환기 자율 제어 AI 시스템 연구 | (주)딥메트릭스 | 중소벤처기업부 | 0.5 |
| 2024 | 잠재 표현 궤적 연결을 통한 다중 작업 오프라인 강화학습 | 서울대학 | 교육부 | 0.2 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 이종민 | 공정시스템 | 3 | 3 |
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화학공정 3
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | 학부 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2026 | An analysis of the impact of dataset distribution on offline reinforcement learning in process control 화학공정 › 공정시스템기술 Computers & Chemical Engineering | 이종민 | 1 |
| 2025 | Real-world implementation of offline reinforcement learning for process control in industrial dividing wall column 화학공정 › 공정시스템기술 Computers & Chemical Engineering | 이종민 | 6 |
| 2025 | ChemDT: A stochastic decision transformer for chemical process control 화학공정 › 공정시스템기술 Computers & Chemical Engineering | 이종민 | 1 |
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