🤖 강화학습(Reinforcement Learning)

1. 서론 – 인공지능 학습 방식 중 하나로서의 강화학습

• 인공지능 학습의 분류는 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 구분됨
• 강화학습은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용을 하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 정책을 학습하는 방식임
• 인간의 학습 방식 중 시행착오(Learning by Trial and Error)와 유사한 방식으로, 명시적인 정답이 없는 상황에서 효과적인 행동을 찾아내는 특징을 가짐
• 게임, 로보틱스, 자율주행, 금융 시스템 등 복잡한 의사결정 영역에서 활용도가 높아지고 있음

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2. 본론

2.1. 강화학습의 기본 개념

• 에이전트는 매 시점에서 행동(Action)을 선택함
• 행동의 결과로 환경은 새로운 상태(State)와 보상(Reward)을 반환함
• 에이전트는 이 정보를 바탕으로 정책(Policy)을 개선하여 장기적인 보상을 극대화함
• 강화학습의 목표는 보상의 기대값을 최대화하는 최적 정책을 찾는 것임

  +-----------+        +-------------+        +-----------+  
  |  Agent    |<------>| Environment |<------>|  Reward   |  
  |           |------->|             |------->|  & State  |  
  +-----------+        +-------------+        +-----------+  

2.2. 구성 요소

구성 요소	설명
에이전트(Agent)	환경과 상호작용하며 학습하는 주체
환경(Environment)	에이전트가 행동을 취하고 결과를 받는 대상 시스템
상태(State)	현재 환경이 놓인 상황에 대한 정보
행동(Action)	에이전트가 현재 상태에서 선택할 수 있는 행동
보상(Reward)	에이전트가 특정 행동 후 받는 수치화된 피드백
정책(Policy)	상태에 따라 행동을 결정하는 전략
가치함수(Value Function)	특정 상태 또는 상태-행동 쌍이 얼마나 좋은지를 평가함
모델(Model)	환경의 상태 전이와 보상 구조를 모사하는 함수 (모델 기반 RL에서 사용)

2.3. 주요 개념

• 순차적 의사결정 문제(Sequential Decision Making)로서의 강화학습 구조
• 할인율(Discount Factor, γ): 미래 보상에 대한 현재 가치 감소를 반영
• 탐험(Exploration) vs 이용(Exploitation): 최적 정책 탐색을 위한 균형이 핵심 과제
• 에피소드(Episode): 초기 상태에서 종료 조건까지의 일련의 상태-행동-보상 시퀀스

2.4. 수학적 모델 – MDP

• 강화학습은 일반적으로 Markov Decision Process (MDP)로 수학적으로 정의됨
• MDP는 (S, A, P, R, γ)로 구성되며, 각각 상태공간, 행동공간, 상태전이확률, 보상함수, 할인율을 의미함
• 마르코프 성질: 현재 상태는 이전 상태와 무관하게 현재 상태에만 의존하여 결정됨

2.5. 강화학습의 알고리즘 분류

1. 정책 기반(Policy-Based)

   • 정책 π(a|s)를 직접 학습함
   • 대표 알고리즘: REINFORCE, Actor-Critic

2. 가치 기반(Value-Based)

   • Q(s, a) 또는 V(s)를 학습하고, 이를 통해 정책을 유도함
   • 대표 알고리즘: Q-learning, Deep Q Network(DQN)

3. 정책-가치 혼합형(Actor-Critic 계열)

   • 정책과 가치 함수를 동시에 학습함
   • 안정성과 수렴 속도 향상을 도모함
   • 대표 알고리즘: A2C, A3C, PPO, DDPG, SAC 등

2.6. 대표 알고리즘 개요

• Q-learning: 오프폴리시 방식으로, 벨만 방정식을 이용한 Q-value 갱신
• DQN: Q-learning에 딥러닝을 접목시켜 고차원 입력(예: 이미지) 처리 가능
• Policy Gradient: 정책을 직접 파라미터화하여 확률적으로 행동 선택
• PPO(Proximal Policy Optimization): 안정성과 효율성을 동시에 고려한 최신 정책기반 알고리즘
• DDPG / TD3 / SAC: 연속적인 행동 공간을 다루는 강화학습 알고리즘, 로보틱스 분야에서 활용

2.7. 강화학습과 딥러닝의 융합 – Deep Reinforcement Learning

• 상태 공간이 크거나 연속적인 경우, 전통적인 테이블 기반 접근은 비효율적임
• 딥러닝 기반 함수 근사기를 도입하여 복잡한 상태-행동 공간에서도 학습 가능해짐
• 대표 사례: AlphaGo, OpenAI Five, DeepMind MuZero 등

2.8. 강화학습의 응용 분야

분야	활용 예시
게임 AI	Atari 게임, 체스, 바둑, 스타크래프트 등
로보틱스	로봇 제어, 경로 계획, 다관절 제어 등
자율주행	경로 선택, 위험 회피, 상황 인식 등
금융	포트폴리오 최적화, 주식 거래 전략 등
제조/산업 제어	자동화 제어, 생산 공정 최적화
헬스케어	맞춤형 치료 전략, 환자 상태 예측 등

2.9. 강화학습의 한계와 해결 과제

• 샘플 효율성: 많은 학습 에피소드 필요 → 오프라인 RL, 샘플 효율적 알고리즘 연구
• 안정성: 불안정한 수렴, 성능 변동성 큼 → 정책 제약, 리플레이 버퍼 안정화 등 필요
• 보상 설계 문제: 명확하고 적절한 보상 설계가 학습 성패 좌우
• 탐험의 어려움: 탐색 공간이 클수록 무작위 탐험으로는 한계 있음
• 현실 환경 적용 어려움: 시뮬레이션과 실제 환경 간의 차이 존재 (Sim-to-Real 문제)

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3. 결론

• 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 최적 행동 전략을 학습하는 방법론으로, 전통적인 지도학습으로는 해결하기 어려운 순차적 의사결정 문제를 효과적으로 처리함
• MDP 기반 수학적 모델링과 정책/가치 함수 최적화를 통해 다양한 실제 문제에 적용 가능함
• 딥러닝과의 융합으로 인해 복잡한 환경에서도 성능을 발휘하며, 자율지능 시스템의 핵심 기술로 부각되고 있음
• 학습 안정성, 효율성, 현실 적용성 등의 한계를 해결하는 다양한 연구가 지속되고 있음

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