2016년 동계학술발표회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
강건한 스케줄링을 위한 마코프 의사결정 프로세스 추론 및 역강화 학습 기반 일상 행동 학습 |
| 영문제목(English Title) |
Robust Scheduling based on Daily Activity Learning by using Markov Decision Process and Inverse Reinforcement Learning |
| 저자(Author) |
이상우
곽동현
온경운
허유정
강우영
재이다
장병탁
Sang-Woo Lee
Dong-Hyun Kwak
Kyoung-Woon On
Yujung Heo
Wooyoung Kang
Ceyda Cinarel
Byoung-Tak Zhang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 02 PP. 0597 ~ 0599 (2016. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스마트 비서가 구글 글래스와 같은 웨어러블 디바이스들과 e-mail, SNS 정보를 통하여 실제 비서처럼 유저의 일상 스케줄을 제안하고 보여주는 서비스는 중요한 응용이다. 하지만, 스케줄링에 사용하기 위하여 스마트 비서가 얻을 수 있는 스케줄 정보는 제한되어 있으며, 또한 많은 일과들은 스케줄러에 적히지 않은 일상 행동 패턴을 따른다. 한편, 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 바탕으로 자주 다니는 장소와 자주 하는 행동에 대해 수집할 수 있으며, 이는 비정형화된 일정이 스케줄링에 사용될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 스케줄 추론 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스(MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 우리는 이러한 방법론들을 바탕으로 웨어러블 디바이스 상황에서 스마트 비서 시스템의 일상 행동 스케줄링의 추론과 학습 전략, 그리고 가능성과 한계에 대하여 논한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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