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ABSTRACT
목차
제1장 서론 10
1.1. 연구 배경 및 목적 10
1.2. 연구 범위 및 방법 13
제2장 선행 연구 조사 17
2.1. 건설공정계획 연구 동향 17
(1) 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm) 19
(2) 입자 군집 최적화 알고리즘 (Particle Swarm Optimization Algorithm) 19
2.2. 리스크 관련 이론적 고찰 21
(1) 리스크의 정의 21
(2) 리스크 관리 22
제3장 강화학습기반 자동화 기술의 구성 24
3.1. 인공지능 기술 선정 24
(1) 지도 학습 24
(2) 비지도 학습 25
(3) 강화학습 25
3.2. 강화학습 개요 27
(1) 상태(State) 28
(2) 행동(Action) 28
(3) 보상(Reward) 29
(4) 정책(Policy) 30
(5) 요약 30
3.3. 강화학습 기반 자동화 기술 31
3.3.1. 슈퍼마리오 게임 환경을 이용한 강화학습기반 자동화 기술 이해 33
제4장 학습을 위한 데이터 구축 35
4.1. 건설 공정 시뮬레이션 모델링 35
4.1.1. 하위 공정 선정 35
4.1.2. CYCLONE 36
4.1.3. 공정 시뮬레이션 모델링 37
4.2. 공정별 자원조합 데이터 41
4.2.1. 자원조합 데이터 구축 방법 41
4.3. 리스크 데이터 50
제5장 강화학습기반 자동화 기술 학습 및 분석 51
5.1. 강화학습기반 자동화 기술 학습 개요 51
5.2. 강화학습기반 자동화 기술개발 56
5.3. 강화학습기반 자동화 기술 학습 및 결과 58
5.3.1. 강화학습기반 자동화 기술 학습 결과 분석 62
제6장 결론 65
6.1. 연구 결과 65
① 리스크를 반영할 수 있는 강화학습기반 자동화 기술개발 65
② 공정별 자원조합 데이터 구축 66
6.2. 연구 의의 67
6.3. 연구의 한계점 및 향후 연구에 대한 제언 68
참고문헌 69