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논문
구성원
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인용수 0
·2025
Deep Reinforcement Learning-Based Torpedo Countermeasure in 3D Marine Environment
Jaehyun Chung, Chaemoon Im, Joongheon Kim, Ji-Woong Choi, Yoojung Yoon
KIISE Transactions on Computing Practices
초록

해상에서 자율 수중 차량(AUV) 작전에 대한 위협은 많지만 수중 어뢰는 다양한 조건에서 발사될 수 있기 때문에 가장 큰 위험을 안겨준다. 어뢰는 빠른 속도와 목표물을 향한 음향 유도 기능을 활용하는 능력으로 알려져 있다. AUV는 회피 속도가 빠르지 않아 어뢰 대응 전술의 효율성을 높이기 위해 자항식 기만기와 부유식 기만기라는 두 가지 유형의 기만기가 사용된다. 어뢰에 효과적으로 대응하려면 AUV 기동과 함께 자항식 기만기와 부유식 기만기를 모두 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 어뢰 위협에 신속하게 대응하기 위해 A2C (Advantage Actor-Critic) 알고리즘을 활용한 어뢰 대응 전술을 제안한다. 본 논문에서는 AUV와 어뢰 사이 거리, AUV 피격 여부에 따른 보상 함수를 설계한다. AUV, 어뢰, 자항식 및 부유식 기만기를 각각 모델링한 후 정의된 모델을 통합하는 방식으로 실험을 수행한다. 모델의 성능은 3차원 해양환경에서 진행되는 시뮬레이션을 통해 입증된다.

키워드
CountermeasureTorpedoReinforcement learningReinforcementComputer scienceMarine engineeringEngineeringArtificial intelligenceAerospace engineeringBiology
타입
article
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게재 연도
2025

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