ㅁ 강화학습 응용

1. Autonomous Driving

ㅇ 정의:
인공지능 에이전트가 차량의 주행 환경에서 센서 데이터를 기반으로 최적의 주행 정책을 학습하여 스스로 운전하는 기술.

ㅇ 특징:
– 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서 데이터를 실시간으로 처리
– 강화학습을 통해 주행 경로, 속도, 회피 동작 등을 스스로 결정
– 시뮬레이션 환경에서 대규모 학습 후 실제 도로 환경에 적용
– 안전성과 법규 준수가 중요한 제약 조건

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 교통 상황에서의 의사결정 자동화
– 고속도로 주행 보조, 자율 주차, 로보택시 서비스
– 시뮬레이터를 통한 대규모 데이터 학습이 가능할 때

ㅇ 시험 함정:
– 단순 규칙 기반 주행과 강화학습 기반 주행을 혼동하는 경우
– 지도학습과의 차이를 혼동 (정답 레이블 유무)
– 실제 환경 적용 시 시뮬레이션과의 차이를 간과

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “강화학습 기반 자율주행은 시뮬레이션 환경에서 학습 후 실제 환경에 적용될 수 있다.”
X: “강화학습 기반 자율주행은 항상 실제 도로에서만 학습해야 한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

자율주행 강화학습 응용의 핵심은 보상 함수 설계이며, 안전 운전, 법규 준수, 승차감 등 다중 목표를 반영해야 한다.
시뮬레이션과 현실 간의 차이를 줄이기 위해 Domain Randomization 기법을 사용하며, 다양한 환경 변화를 통해 실제 적용 시 성능 저하를 최소화한다.
센서 퓨전(Sensor Fusion)은 여러 종류의 센서 데이터를 결합하여 인식 성능과 신뢰성을 높이는 기술이다.
강화학습과 규칙 기반 제어를 결합한 하이브리드 접근법은 학습 기반 의사결정과 명시적 규칙 준수를 동시에 달성할 수 있다.

시험에서는 지도학습과 강화학습의 차이를 이해해야 하며, 오프라인 강화학습(Offline RL) 개념도 중요하다.
심층 강화학습(DRL) 알고리즘인 DQN, PPO, SAC 등의 원리와 자율주행 적용 사례를 숙지해야 한다.