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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 570 - 576 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.6.570
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Learning from demonstration(LfD)은 피실험자의 시연 동작 데이터를 기반으로 머신러닝 에이전트를 구현하는 방법론 중 하나이다. 동일한 시작 조건 아래에서 다양한 피실험자로부터 또는 반복적인 시행으로부터 시연 데이터를 획득할 필요가 있을 때는, 가상 환경에서 시연 데이터를 획득하는 것이 더 효율적이다. 이때 가상 환경에서의 피실험자의 시연을 주어진 상황(state)에 따른 행동(action) 전략으로 간주하려면, 가상 환경에서 획득한 데이터가 실제 환경에서 측정한 데이터와 차이가 없음이 전제되어야 한다. 본 논문에서는 가상 환경과 실제 환경에서 주어진 시각운동(visuomotor) 태스크에 대해 사람이 같은 행동 전략을 생성한다는 것을 통계적으로 검증한다. 먼저 21명의 피실험자로부터, 가상 환경과 실제 환경에서 patience cube를 수행할 때, 근전도 데이터와 기구학적 데이터를 획득하였다. 다음으로 가상/실제(virtual/real) 환경을 요인(factor)으로 하여 획득된 데이터에 대한 paired t-test 검증을 수행하였다. 이를 통해, 사람이 patience cube를 수행할 때 있어, 두 환경에서 피실험자의 행동 전략과 관계된 물리량들에 통계적으로 유의미한 차이가 없음이 검증되었다. 결과적으로, 가상환경에서 획득된 피실험자의 patience cube 수행 데이터를 현실 세계의 로봇 시스템의 LfD를 위한 학습에 적용할 수 있는 타당성을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법론
3. 결과 및 토의
4. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
S. Levine, et al., “Learning complex dexterous manipulation with deep reinforcement learning and demonstrations,” arXiv preprint, 2017.
M. Vecerik, et al., “Leveraging demonstrations for deep reinforcement learning on robotics problems with sparse rewards,” arXiv preprint, 2017.
P. Abbeel, et al., “Apprenticeship learning via inverse reinforcement learning,” Proceedings of the 21th international conference on Machine learning, New York, United States, pp. 1-8, 2004.
H. U. Yoon, R. F. Wang, and S. Hutchinson, “Modeling user's driving-characteristics in a steering task to customize a virtual fixture based on taskperformance,” Proceedings of the IEEE international conference on Robotics and Automation, Hong Kong, China,
N. Kumar, et al., “Design of haptic interface controller under noise uncertainty and delay condition,” Procedia Computer Science, vol. 70, pp. 793–800, 2015.
M. Vecerik, et al., “Leveraging demonstrations for deep reinforcement learning on robotics problems with sparse rewards,” arXiv preprint, 2017.
P. Abbeel, et al., “Apprenticeship learning via inverse reinforcement learning,” Proceedings of the 21th international conference on Machine learning, New York, United States, pp. 1-8, 2004.
H. U. Yoon, R. F. Wang, and S. Hutchinson, “Modeling user's driving-characteristics in a steering task to customize a virtual fixture based on taskperformance,” Proceedings of the IEEE international conference on Robotics and Automation, Hong Kong, China,
N. Kumar, et al., “Design of haptic interface controller under noise uncertainty and delay condition,” Procedia Computer Science, vol. 70, pp. 793–800, 2015.
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