국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 불완전한 인과 정보 환경에서의 능동 학습 기반 인과 멀티 암드 밴딧 행동 반경 최적화 기술 개발 · 예산사업명: 이공학학술연구기반구축 · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-02-28 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 서울대학교 · 연구책임자: 박민우 · 부처명: 교육부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 12,500,000원 ■ 한글키워드 · 인과추론, 의사결정, 최적화, 멀티암드밴딧 ■ 영문키워드 · causal inference, decision-making, optimization, multi-armed bandits ■ 연구내용 개발과제내용. 본 연구는 에이전트에게 외부에서 제공되어야 하는 인과 그래프 정보의 양을 단계적으로 축소해 나가는 방식을 통해, 궁극적으로는 인과 그래프에 대한 정보가 전혀 없는 환경에서도 능동적으로 작동 가능한 CMAB 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다.… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2340065226 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2340065226 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.