이번 제 5회 한국 인공지능 학술대회에서, 한국항공대학교 SW중심대학 사업단의 지원으로 참가한 서보승(소프트웨어학과), 박영주(항공우주 및 기계 공학부) 그리고 박도희(항공우주 및 기계 공학부) 학생이 장려상을 수상했다. 한국 인공지능 학술대회는 한국통신학회가 주최하고, 한국통신학회 인공지능 소사이어티가 주관하는 대회로, 인공지능 분야에서 최신 연구결과를 공유하고 미래 인공지능 발전 방향을 전망하는 것을 목표로 한다.

이번 대회에서 장려상을 수상한 논문은 인공니증 분야의 시계열 분석 및 심층 강화학습 분야로, "환경복잡도에 따른 시계열 데이터 처리 시 LSTM과 프레임 스태킹 방법의 성능 비교"를 주제로 작성되었다. pendulum 환경에서 복잡도에 따라 난이도를 3단계로 나눈 후 강화학습의 한 종류인 PPO를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이때 PPO에 시계열 데이터를 처리하는 대표적 방법인 LSTM과 프레임 스태킹을 각각 PPO에 합쳐 LSTM과 프레임 스태킹의 차이점에 대해 확인 할 수 있도록 진행하였다. 논문은 결과적으로 환경이 복잡 할 수록 프레임 스태킹+ PPO에 비해 LSTM+ PPO의 성능이 뛰어나다는 것을 잘 보여주었다.

이번 대회에 참가한 학생들은 "딥러닝 소모임인 deeperent 와 SW중심대학 사업단에서 열심히 지원해주고 도와주셔서 좋은 결과를 얻을 수 있었던 것 같습니다.",  "논문을 써보면서 자연스럽게 강화학습이라는 주제에 대해서 이렇게 깊게 공부해볼 수 있어서 좋았습니다. 같이 준비했던 팀원에게 감사드리고, 그 외에 도움주신 모든 분들에게 감사드립니다.", "평소 제어 분야에 관심이 많았는데, 이번 기회에 심층 강화학습을 이용한 제어를 연구해보며 시계열 데이터의 처리에대해 고민해볼 수 있었습니다. 옆에서 함께 고생해주신 팀원들과, 좋은 기회를 만들어주신 딥퍼런트 및 소중대분들께 감사드립니다."라며 소감을 밝혔다.