Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

보드게임에서는 많은 경우의 수의 말들과 많은 상태공간들을 가지고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 본 논문에서는 Q러닝 알고리즘을 이용했다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습을 하는 동안에 같은 최선의 값이 있을 때, 게임트리를 고려한 문제영역의 지식을 활용한 휴리스틱을 사용하여 학습의 속도향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선하여 구현된 말을 비교하기 위하여 보드게임을 제작했다. 그래서 일방적으로 공격하는 말과 승부를 겨루게 하였다. 개선된 말은 게임트리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선하여 구현된 말이 학습속도적인 면에서 향상됨 것을 알수 있었다

보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 영향력분포도를 고려한 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.

보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누의 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 강화학습을 이용한 말과 제안한 개선된 강화학습을 이용한 말을 비교하기 위해 줄고누게임을 제작하였다. 그래서 일방적으로 공격을 하는 말과 승부를 하게 하였다. 개선된 말은 거리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선된 강화학습을 이용한 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.