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지형정보를 활용한 위협영역에서 정착무인기 경로계획 : MDP 및 강화학습 알고리즘에 기반하여

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자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	지형정보를 활용한 위협영역에서 정착무인기 경로계획: MDP 및 강화학습 알고리즘에 기반하여/ 최용찬
대등표제 :	Reconnaissance UAV Path Planning under Threat Using Terrain Information: Based on MDP And Reinforcement Learning Algorithm
발행사항 :	논산: 국방대학교 국방관리대학원, 2020.
형태사항 :	70 p.; 26 cm.
일반주기 :	지도교수: 김수환
일반주기 :	부록: 1. 기본모형 - 마코프 결정과정, 2. 기본모형 - Q-learning, 3. ABM 모델링 - GIS Extension
학위논문주기 :	학위논문 (석사) -- 국방관리대학원,: 군사운영분석전공, 2021.01
서지주기 :	참고문헌수록
개인저자 :	김수환
개인저자 :	최용찬
언어	한국어

원문
원문보기 :	지형정보를 활용한 위협영역에서 정착무인기 경로계획 : MDP 및 강화학습 알고리즘에 기반하여 지형정보를 활용한 위협영역에서 정착무인기 경로계획 : MDP 및 강화학습 알고리즘에 기반하여

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국방대학교 도서관

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<목 차>

제 1장 서 론
1.1 연구배경 및 목적
1.2 연구방법 및 범위
1.3 관련 연구

제 2장 이론적 배경
2.1 지리정보체계(GIS)
2.2 감시자산 탐지확률모형
2.2.1 Logistic Function을 활용한 레이더 탐지확률 모형
2.2.2 Random Search를 활용한 레이더 탐지확률 모형
2.3 마코프 의사결정과정
2.3.1 마코프 체인
2.3.2 마코프 보상과정
2.3.3 마코프 결정과정
2.3.4 동적계획법 알고리즘
2.3.5 강화학습 알고리즘

제3장 정찰무인기 경로계획 모형
3.1 문제정의 및 가정사항
3.2 마코프 결정과정 구성요소 정의

제4장 실험결과
4.1 기본 모형
4.1.1 마코프 결정과정 결과
4.1.2 ABM 모형 결과
4.2 모형의 확장
4.2.1 기본 확장모형
4.2.2 정찰무인기 연료제약을 고려한 경로계획

제5장 결 론
5.1 연구 결과 요약
5.2 연구의 한계점 및 발전방향

참고문헌
부록
영문요약