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제목 [ICROS 특집호 연장안내] 강화학습 기반 제어응용 (연장마감일: 2022년 8월 23일까지, 발간일: 2022년 11월 1일자)
작성자 진서인 등록일 2022-05-10
이메일 kjournal@icros.org
강화학습 기반 제어응용
Reinforcement Learning based Control Applications
 


개요
강화학습은 환경을 모를 때 환경과의 상호작용을 통해서 경험을 축적하고 최적의 제어 및 결정법칙을 찾는 학습 알고리즘을 뜻합니다. 최근 알파고와 심층학습의 성공으로 인해서 강화학습이 많은 주목을 받고 있으며 차세대 인공지능 기법으로 각광을 받고 있습니다. 특히 심층학습과 강화학습을 결합한 심층강화학습에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. 제어공학은 동적인 환경에서 원하는 목적을 달성하기 위한 제어시스템을 설계하는 분야이며 강화학습이 다루는 환경과 밀접한 연관성이 있으며 강화학습을 통해서 전통적인 제어응용분야들의 문제를 접근하려는 시도가 많이 이루어지고 있습니다. 강화학습은 알파고와 같은 인공지능 뿐만이 아니라 로봇, 자율주행 자동차, 의료서비스, 금융 등 다양한 응용분야에 적용이 가능합니다.

2022년 11월 발간 예정인 특집호는 강화학습과 제어응용을 주제로 하여 관련 연구결과들을 모아 논문집을 구성하고자 합니다. 본 특집호에서는 아래의 논문 모집 분야에 국한하지 않고, 강화학습 및 제어응용에 관한 다양한 연구결과를 투고해 주실 것을 기대합니다.

논문 모집 분야
• 강화학습 이론 (Reinforcement Learning Theory)
• 심층강화학습 이론 (Deep Reinforcement Learning Theory)
• 모델기반 강화학습 기법 (Model–based Reinforcement Learning Methods
• 모방 및 행동강화학습 기법(Imitation and Behavioral Reinforcement Learning Methods)
• 안전강화학습 기법 (Safe Reinforcement Learning Methods)
• 강화학습 응용 (Reinforcement Learning Applications)
• 강화학습과 제어의 융합 (Integration of Reinforcement and Control Theory)
• 강화학습의 로봇응용 (Reinforcement Learning to Robotics Applications)

논문 제출 및 심사 일정 
• 2022년 8월 10일 8월 23일 - 논문 접수 마감(본 학회 논문 최종본과 동일한 양식 준수, PDF 파일로 제출)
                               
Transactions Template [Download ( .hwp , .doc)]
• 2022년 9월 30일 10월 5일 - 심사 마감
• 2022년 10월 5일 - 게재 논문 선정 및 통보
• 2022년 10월 7일 - 최종 게재 논문 제출 마감
• 2022년 11월 1일 - 논문 출간 예정

논문 접수 및 문의 (E-mail 문의 및 접수만 허용)
• 심사용 논문은 http://journal.icros.org/ 심사홈페이지에서 특집호를 선택하여 투고하여 주시기 바랍니다.
• 문의사항은 전북대학교 이덕진 교수(deokjlee@jbnu.ac.kr), KAIST 이동환 교수(donghwan@kaist.ac.kr)에게 보내주시기 바랍니다. (접수관련 문의: 사무국 진서인 과장 02-6949-5801(내선1번), kjournal@icros.org)
• 논문 심사료는 없으며 추후 게재확정시 본 학회 논문지 게재료는 청구됩니다.
• 특집호 게재 확정 저자에게는 학회지 기술특집 원고를 요청드리고 있사오니 참고바랍니다.

첨부파일