에이전트 는 매 시점 마다 결정 을 내려야 한다 . 이 는 MDP 에서 행동 이 라 한다 . 에이전트 가 행동 을 취하 게 되 면 에이전트 가 환경 에서 취하 던 상태 는 새로운 상태 로 바뀌 게 되 며 그 행동 의 결과 로 에이전트 는 새로운 상태 로 변환 되 며 , 그 에 따른 보상 혹은 패널 티 를 받 게 된다 . DQN 을 응용 한 많 은 연구 들 은 게임 이나 바둑 등 에서 큰 성과 를 이루 었 지만 , 실제 세계 에 적용 하 는데 있 어 다른 방향 이 제시 되 어야 한다 . 실제 세계 에서 움직이 는 행동 은 연속 적 이 지만 본 명세서 에서 는 행동 을 이 산 적 이 라 가정 한다 . 이동 방향 은 목표 객체 를 잘 검출 하 기 위한 시점 ( Viewpoint ) 을 찾아가 도록 하 는 방향 정보 를 나타낸다 . 이동 방향 은 한 번 행동 할 때 카메라 가 움직이 는 방향 을 나타내 며 사람 이 휴대 한 핸드폰 을 촬영 을 위해 움직일 때 pitch 와 roll 은 거의 변화 가 없 다가 가정 하 여서 , 수집 된 정보 는 6 DoF ( Degrees of freedom ) 중 4 DoF 를 사용 한다 . 따라서 본 명세서 에서 는 전 ( S 88 ) , 후 ( S 84 ) , 좌 ( S 82 ) , 우 ( S 87 ) , 상 ( S 81 ) , 하 ( S 85 ) 의 x , y , z 좌표 와 , 시계 방향 회전 ( S 83 ) , 반시 계 방향 회전 ( S 86 ) 의 yaw 값 의 총 4 개 값 을 사용 하 는 4 DoF 사용 한다 ( 도 8 참고 ) . 이 동거리 는 한 번 행동 을 취할 때 이동 방향 쪽 으로 이동 하 는 거리 를 나타낸다 . 이 동거리 는 { 짧 게 , 중간 , 길 게 } 로 표현 하 며 , 각각 의 길이 는 실험 에 의해 정의 한다 . 본 명세서 에서 는 사용 자 가 카메라 를 최적 의 시점 으로 유도 하 기 위해 이동 방향 과 이 동거리 를 제공 하 도록 한다 . MDP 에서 이동 방향 과 이 동거리 를 행동 으로 정의 한다 .