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동적 해양 환경에서 자율 수중 차량 임무 수행을 위한 강화학습 기반 경로 최적화 기법
안효준, 안신천, 노지민, 송일석, 권주은, 권세이, 김영대, 박수현, 김중헌
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.6.519
본 논문은 동적 해양 환경에서 AUV (Autonomous Underwater Vehicle)의 자율 임무 수행 및 경로 최적화를 위해 AOPF (Autonomous Underwater Vehicle Optimal Path Finder) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 PPO (Proximal Policy Optimization) 기반 강화학습 기법과 3-degree-of freedom (DOF) 모델을 적용하여 장애물 회피와 목표 도달의 균형을 달성하며, 기존 DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 알고리즘 대비 빠른 수렴과 높은 임무 성능을 보인다. 실험 결과, 제안 기법은 안정적 학습과 효율적 경로 생성을 확인하였다. 본 연구는 동적 해양 환경에서 AUV의 자율 임무 수행을 위한 새로운 강화학습 기반 제어 방법을 제시하며, 실제 해양 적용 및 다중 AUV 협력 제어와 같은 확장 가능성에 관해 논의한다.
한국어 소형 거대 언어 모델의 차트 이미지 설명 텍스트 생성 가능성에 관한 실험적 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.2.132
본 연구는 차트 이미지에서의 정보를 자동으로 생성하고 해석하는 데 있어 소형 거대 언어 모델(소형 거대 언어 모델)의 활용 가능성을 탐구하였다. 이를 위하여 차트 이미지로부터 텍스트 데이터를 생성하고 이에 대한 설명 데이터를 추가하여, 소형 거대 언어 모델 학습을 위한 인스트럭션 데이터셋을 구축하였다. 공개된 한국어 소형 거대 언어 모델을 대상으로 인스트럭션 튜닝을 진행하였으며, 해당 소형 거대 언어 모델에 대한 차트 이미지로 부터의 정보 추출 가능성을 실험하였다. 실험 결과, 구축된 인스트럭션 데이터셋을 통해 미세 조정된 소형 거대 언어 모델은 OpenAI의 gpt-4o-mini API와 유사한 수준에서의 설명 텍스트 생성이 가능한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 향후 한국어 소형 거대 언어 모델이 더욱 다양한 범위의 시각적 데이터를 대상으로 설명 텍스트 및 정보 제공에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
