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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
마정목 (국방대학교)
저널정보
육군사관학교 화랑대연구소 한국군사학논집 한국군사학논집 제78권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
425 - 445 (21page)

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In the era of Artificial Intelligence(AI), Autonomous Weapon Systems(AWS) are the representative and core example of the application of AI in military. However, the vague concept of AWS limits the constructive debates, and ultimately, it can deprive the peaceful opportunities of utilizing autonomous agents in military. This paper aims at developing strategies for controllable AWS. Based on reinforcement learning, the experiment environment was designed with an autonomous agent. The autonomous agent learned by itself without explicit knowledge regarding the given environment. As the control strategies, the two strategies, update and switch strategies, were explored in the experiment environment. Furthermore, the results were analyzed for the implications and future research directions.
#Autonomous Weapon Systems #Artificial Intelligence #Control Strategies #Reinforcement Learning #Q Learning #자율무기체계 #인공지능 #통제 전략 #강화학습 #Q 학습

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자율무기체계의 개념과 논의
Ⅲ. 강화학습 Q러닝 이론 고찰과 그 실험환경 설계
Ⅳ. 자율무기체계 통제 전략 탐색
Ⅴ. 결론
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