강화학습 reinforcement learning
방법 · 데이터·AI
4학부 논문
4교수
2,863억 국가 R&D(2015–24)
+491%증가율
7.35%서울대 비중
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 정책을 학습하는 기계학습 방법이다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 1,557건 · 10년 2,863억 · 2015–19 대비 2020–24 +491% · 대학 수행 65.2% · 서울대(본교) 7.35%. 매칭: 영문 키워드 'reinforcement learning', 국문 '강화학습'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 정보/통신 > 정보이론 36% · 정보/통신 > 소프트웨어 11% · 기계 > 로봇/자동화기계 9% · 전기/전자 > 영상/음향기기 4%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2024 | 다중 모빌리티 통합 관제시스템 개발 및 서비스 실증 | 한국자동차연구원 | 산업통상자원부 | 29.5 |
| 2022 | 준지도학습형 언어지능 원천기술 및 이에 기반한 외국인 지원용 한국어 튜터링 서비스 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 28.5 |
| 2022 | 클라우드 엣지 기반 도시교통 브레인 핵심기술 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 28.0 |
| 2023 | 스스로 학습역량을 인지하고 활용하여 적정한 결과를 제공하는 인공지능 기술 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 20.0 |
| 2022 | MARS 인공지능 통합 연구센터 | 한국과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 18.0 |
| 2024 | 혼잡도로 주행 위험상황에 최적 주행행동 결정을 위한 강화학습형 자율주행 AI SW 기술 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 16.5 |
| 2022 | 최적 치료 협진 서비스를 위한 다기관 분산지능 강화 페더레이션 기술 개발 | 한국전자통신연구원 | 과학기술정보통신부 | 13.3 |
| 2024 | 사회적, 윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상 연구 | (주)솔트룩스 | 과학기술정보통신부 | 13.3 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 이종민 | 공정시스템 | 1 | 1 |
| 이원보 | 공정시스템 · 고분자 및 유기 소재 | 1 | 1 |
| 이창하 | 공정시스템 · 생물 및 환경 | 1 | 1 |
| 홍무선 | 공정시스템 · 생물 및 환경 | 1 | 1 |
연결되는 NTIS 분류
화학공정 1
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | 학부 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2026 | Energy- and oxidant-efficient VUV/H2O2 polishing via surrogate-assisted reinforcement learning Journal of Cleaner Production | 이창하 | 0 |
| 2026 | Advancing process control toward intelligent continuous biopharmaceutical manufacturing: Challenges, strategies, and future directions 화학공정 › 공정시스템기술 Biotechnology Advances | 홍무선 | 0 |
| 2024 | Machine learning for industrial sensing and control: A survey and practical perspective Control Engineering Practice | 이종민 | 91 |
| 2024 | Materials discovery with extreme properties via reinforcement learning-guided combinatorial chemistry Chemical Science | 이원보 | 22 |
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Machine learning for industrial sensing and control: A survey and prac · Advancing process control toward intelligent continuous biopharmaceuti · Materials discovery with extreme properties via reinforcement learning · Energy- and oxidant-efficient VUV/H2O2 polishing via surrogate-assiste