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[연구] 김유성 교수 연구실 (CSI Lab.) ICML 2025 논문 게재 승인
- 소프트웨어융합대학
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- 2025-05-07
CSI 연구실의 (지도교수: 김유성) 논문이 인공지능 분야 우수학회인 ICML (International Conference on Machine Learning) 2025 게재 승인되었습니다.
논문 " Graph-Assisted Stitching for Offline Hierarchical Reinforcement Learning" 은 백승호 (석사과정), 박태건 (석사과정), 박종찬 (박사과정), 오승준 (박사과정) 군이 저자로 참여했습니다.
본 논문은 수집된 데이터셋으로부터 최적의 행동 정책을 효율적으로 학습할 수 있는 새로운 오프라인 계층적 강화학습 기법을 제안합니다. 특히, 품질이 낮거나 단편적인 궤적(trajectory)들로 구성된 데이터에서도 주요 상태를 선별하고 효과적으로 연결 (stitching) 하는 Graph-Assisted Stitching (GAS) 기법을 소개합니다. GAS는 상태를 시간 거리 (Temporal Distance) 표현 공간에 임베딩하고, 의미적으로 유사한 상태들을 클러스터링하여 그래프 노드를 구성하고 연결합니다. 이 그래프를 활용한 작업 계획 및 하위 정책 학습을 통해 Navigation, Locomotion, Manipulation 등 다양한 벤치마크에서 기존 방법들을 능가하며, 최대 83.6%p의 성능 향상을 달성했습니다.
김유성 | yskim525@skku.edu | CSI Lab. | https://csi-skku.github.io