8. 상태 공간(State Space) 설계하기, 상태 인코딩 기법 (벡터화, 원-핫 인코딩 등)

강화학습에서 가장 중요한 개념 중 하나는 상태 공간(State Space) 설계입니다. 상태는 에이전트가 환경에서 어떤 상황에 처해 있는지를 나타내며, 상태 공간은 가능한 모든 상태의 집합입니다. 이 글에서는 상태 공간 설계의 중요성과 함께 다양한 상태 인코딩 기법, 특히 벡터화와 원-핫 인코딩에 대해 자세히 설명하겠습니다.

상태 공간 설계의 중요성

상태 공간은 강화학습 에이전트가 의사 결정을 내릴 때 기반이 되는 정보입니다. 적절한 상태 공간을 설계하는 것은 에이전트의 학습 성능에 지대한 영향을 미칩니다. 상태 공간이 잘 설계되어 있다면, 에이전트는 효과적으로 환경을 이해하고 최적의 행동을 선택할 수 있습니다.

상태 공간이 너무 크면 학습이 비효율적이 될 수 있으며, 공간이 너무 작으면 정보를 충분히 담고 있지 않아 에이전트의 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서, 상태를 어떻게 표현하고 인코딩할 것인가는 매우 중요한 문제입니다.

상태 인코딩 기법

상태 인코딩 기법은 우리가 정의한 상태 공간을 가능한 한 컴퓨터가 읽고 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 방법입니다. 여기서는 대표적인 두 가지 기법인 벡터화와 원-핫 인코딩을 설명하겠습니다.

1. 벡터화 (Vectorization)

벡터화는 상태를 다차원 벡터 공간으로 표현하는 방법입니다. 각 상태는 고유한 수치 벡터로 변환되며, 이 수치들은 상태의 특성을 반영합니다. 예를 들어, 자동차 주행 시뮬레이션에서 자동차의 속도, 방향, 거리와 같은 정보를 벡터로 표현할 수 있습니다.

벡터화의 장점은 연속적인 상태를 다룰 수 있다는 점입니다. 다음은 자동차 상태를 벡터화하는 간단한 예제입니다:

import numpy as np

# 상태 벡터 정의 (속도, 방향, 거리)
state_vector = np.array([speed, direction, distance])

위 코드에서 speed, direction, distance는 상태의 각 변수를 나타내며, numpy 를 통해 이러한 변수를 벡터로 결합할 수 있습니다.

2. 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)

원-핫 인코딩은 범주형 변수를 인코딩할 때 유용한 기법입니다. 상태가 명확한 범주로 나뉘어지는 경우, 각 범주는 이진 벡터로 표현됩니다. 예를 들어, 날씨 상태가 ‘맑음’, ‘비’, ‘눈’으로 구분된다고 가정했을 때, 원-핫 인코딩으로 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

# 날씨 상태 정의
weather_states = ['맑음', '비', '눈']

# 원-핫 인코딩 함수
def one_hot_encode(state, states):
    index = states.index(state)
    one_hot_vector = np.zeros(len(states))
    one_hot_vector[index] = 1
    return one_hot_vector

# 특정 날씨 상태 인코딩
encoded_weather = one_hot_encode('비', weather_states)

위 코드에서 one_hot_encode 함수는 주어진 상태를 원-핫 벡터로 변환합니다. 예를 들어, ‘비’ 상태는 벡터 [0, 1, 0]로 표현됩니다.

상태 공간 설계 실습 예제

이제 상태 공간 설계와 인코딩 기법을 활용한 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 예제는 강화학습을 위한 마트에서 쇼핑하는 에이전트를 모델링하는 것입니다. 에이전트는 상태를 정리하고, 행동을 결정해야 합니다.

예제: 마트 쇼핑 에이전트

마트의 상태는 다음과 같이 정의할 수 있습니다:

위치: ‘입구’, ‘식료품’, ‘전자제품’, ‘출구’
장바구니에 담긴 품목: ‘우유’, ‘빵’, ‘텀블러’

상태 공간은 포지션과 장바구니 상태의 조합으로 정의할 수 있습니다. 위치와 장바구니 품목을 원-핫 인코딩을 사용하여 표현해보겠습니다.

positions = ['입구', '식료품', '전자제품', '출구']
items = ['우유', '빵', '텀블러']

# 상태를 원-핫 인코딩하는 함수
def encode_state(position, item_list):
    encoded_position = one_hot_encode(position, positions)
    encoded_items = [one_hot_encode(item, items) for item in item_list]
    return np.concatenate([encoded_position] + encoded_items)

# 상태 정의
current_position = '식료품'
current_items = ['우유', '빵']
state = encode_state(current_position, current_items)

위 코드에서 encode_state 함수는 현재 위치와 장바구니의 품목 목록을 원-핫 벡터로 인코딩하여 하나의 벡터로 결합합니다. 이렇게 하면 에이전트는 현재 상태를 효과적으로 표현할 수 있습니다.

상태 공간 설계 시 고려 사항

상태 공간을 설계할 때는 다음과 같은 몇 가지 주요 요소를 고려해야 합니다:

정보의 완전성: 에이전트가 필요한 모든 정보를 인코딩해야 합니다.
기억 공간 및 계산 효율성: 상태 공간이 너무 크면 메모리 및 계산 자원이 낭비될 수 있습니다.
상태 간의 관계: 상태 간의 관계를 반영하는 인코딩이 필요할 수 있습니다.
환경 변화에 대한 적응성: 환경 변화에 대응할 수 있는 유연한 상태 공간 설계가 중요합니다.

결론

상태 공간과 상태 인코딩 기법은 강화학습에서 에이전트의 학습 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 벡터화와 원-핫 인코딩을 이해하고 적용하는 것은 좋은 에이전트를 만드는 데 필수적입니다. 지금까지 설명한 내용을 통해 충분한 인사이트를 제공하고자 했습니다. 앞으로 다른 데이터 및 환경에 맞춰 더 다양한 상태 인코딩 기법을 실험해보시길 바랍니다.

이 글이 강화학습에 대한 이해를 깊이하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 질문이나 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주시기 바랍니다!