메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박범환 (Korea National Univ. of Transportation)
저널정보
한국철도학회 한국철도학회 논문집 한국철도학회 논문집 제26권 제3호(통권 제165호)
발행연도
2023.3
수록면
210 - 217 (8page)
DOI
10.7782/JKSR.2023.26.3.210

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (5)

2023

열차 리스케줄링을 위한 Offline Deep Q-learning 알고리즘 개발 및 성능 평가
박범환 한국철도학회 학술발표대회논문집 2023.05 학술대회자료
미시적 열차 운행 시뮬레이션을 이용한 열차 리스케줄링을 위한 행동 복제 학습
박범환 한국철도학회 논문집 2023.03 학술저널

2022

Batch-Constrained Deep Q-learning을 이용한 열차 리스케줄링 강화 학습 알고리듬 개발
박범환 한국철도학회 학술발표대회논문집 2022.10 학술대회자료
열차운행시뮬레이션을 활용한 열차 리스케줄링을 위한 Imitation Learning에 관한 연구
박범환 ,  서주희 ,  오시은 외 1명 한국철도학회 학술발표대회논문집 2022.10 학술대회자료
열차운행시뮬레이션을 활용한 열차 리스케줄링 Offline 강화 학습 알고리듬 개발
박범환 ,  서주희 한국철도학회 학술발표대회논문집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
철도 네트워크가 복잡해짐에 따라, 빠른 시간 안에 열차간 경합을 예상하고 그 경합을 실시간으로 해결하기 위해서는, 관제사의 경험에 기초한 열차 리스케줄링 시스템을 최적화 혹은 딥러닝 기술을 활용한 지능적 열차 리스케줄링 시스템으로의 변환이 필요하다. 본 연구는 딥러닝 기술을 활용하여 열차 운행 상황에 따른 관제사의 의사결정을 모방할 수 있는 행동 복제 모델을 개발하는 데 목적이 있다. 그런데 현재의 열차 관제 시스템에서는 열차의 운행 상황과 관제사의 의사결정 정보가 결합된 학습데이터를 확보하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 OpenTrack 시뮬레이션을 활용하여 학습 데이터를 생성하는 방법을 제시하고, 행동 복제를 위한 딥러닝 모델을 제시하며, 모델의 정확성을 검증한다.
#Train rescheduling #Train operation simulation #Deep learning #Behavior cloning #OpenTrack #열차 리스케줄링 #열차운행시뮬레이션 #딥러닝 #행동 복제 #오픈트랙

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 선행 연구 고찰
3. 열차 리스케줄링과 행동 복제
4. OpenTrack을 활용한 열차 운행 데이터의 생성
5. 행동 복제를 위한 딥러닝 모형
6. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148902667 (Accessed 20 February 2023) google schola A. D’Ariano (2008) Improving Real-Time Train Dispatching: Models, Algorithms and Applications, PhD Thesis, TRAIL Thesis Series T2008/6, The Netherlands. google schola https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/intro_RL.pdf (Accessed 20 February 2023) google schola S. Levine, A. Kumar, G. Tucker, J. Fu (2020) Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problem, arXiv:2005.01643. google schola D. Šemrova, R. Marsetič, M. Žura, L. Todorovski et al. (2016) Reinforcement learning approach for train rescheduling on a single-track railway, Transportation Research Part B: Methodological, 86, pp. 250-267. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-557-001340689