이성준  김규선  우태진  박수현

10.5626/JOK.2026.53.2.101

강화학습 전이학습 무인기 정찰 공간 적응적 범용 모델

본 연구는 다양한 환경에서의 탐색 효율성을 향상시키기 위해 전이학습을 활용한 공간 적응적 무인기 자율비행을 위한 심층 강화학습 알고리즘을 제안한다. 무인기는 군사와 민간 임무에서 중요한 역할 을 하며, 다양한 동적 환경에서 작동해야 하는 도전 과제를 안고 있다. 기존의 강화학습 방법은 새로운 환 경에서 학습을 처음부터 다시 시작해야 하므로 비효율적이다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 전이학 습을 활용하여 하나의 환경에서 학습한 지식을 다른 환경에 적용함으로써 학습 속도와 에너지 효율성을 향상시켰다. Deep Q-Networks (DQN)와 전이학습을 결합한 알고리즘을 통해 무인기는 다양한 임무 구역 에서 효율적으로 탐색하고 적응할 수 있게 되었다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 강화학습 기법에 비 해 빠른 수렴 속도와 우수한 탐색 성능을 보여주었으며, 실전 응용 가능성을 확인하였다.