• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.403-405
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• 2002

다양한 제품요구와 짧아진 제품의 수명주기, 수시로 발생하는 주문과 품목의 변화등으로 기업은 공급체인관리(SCM)를 도입하고 있으나 빈번한 이산사천의 발생으로 계획부분과 제조현장 실행부분의 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 실행부분에서 발생하는 이산사건의 관리를 통해 계획부분과 실행부분의 차이를 줄이는 에이전트 기반 이산사건 관리모델을 제안하였다. 이산사건에 대해서는 컬러드 페트리 넷을 이용하여 명세하였고 관리모델은 에이젼트를 기반으로 지능적이고 자율적인 특성을 이용하여 사건의 발생에서 분류 지식데이터베이스구축, 전송에 이르는 이산사건 관리모델 아키텍쳐를 제시하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.27-34
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• 2023

The optimal assignment problem between agents and tasks is known as one of the representative problems of combinatorial optimization and an NP-hard problem. This paper covers multi agent-multi task assignment problems with uncertain completion probability. The completion probabilities are generally uncertain due to endogenous (agent or task) or exogenous factors in the system. Assignment decisions without considering uncertainty can be ineffective in a real situation that has volatility. To consider uncertain completion probability mathematically, a mathematical formulation with stochastic programming is illustrated. We also present an algorithm by using the sample average approximation method to solve the problem efficiently. The algorithm can obtain an assignment decision and the upper and lower bounds of the assignment problem. Through numerical experiments, we present the optimality gap and the variance of the gap to confirm the performances of the results. This shows the excellence and robustness of the assignment decisions obtained by the algorithm in the problem with uncertainty.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.5
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• pp.57-64
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• 2007

Mobile Agent has been known that it is an efficient communication paradigm for distributed applications and that a mobile agent provides higher flexibility and performance than existing communication paradigms. Despite these benefits, mobile agent is not used widely in the market because it is very vulnerable to a variety of attacks. To be applied to develop distributed applications, a mobile agent paradigm must consider both security and performance. In this paper, we propose and evaluate an improving method of a migration performance for a mobile agent model using ISM(Integrated Security Manager), which provides high-level security services and travel plan guide. In the proposed method. ISM offers the travel plan guide service which replies the accumulated results when a mobile agent has executed all migration plans related the trusted domain to be managed by ISM. Our method improved about $33{\sim}82%$ of total execution time than the existing method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.526-528
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• 2000

본 논문은 웹 인포샵 서비스를 인터넷 전용선 사용자에게도 제공하기 위해 반드시 필요한 보안 인증 모듈을 설계 및 구현하였다. 보안 인증 모듈은 사용자의 요청 처리와 사용자의 인증 절차 및 암호화 기능을 수행하는 인증 에이전트와 사용자 정보를 암호화하여 전송하고 인증 에이전트로부터 수신한 응답을 처리하는 클라이언트로 구성된다. 이 때 사용된 암호화 알고리즘은 공개 키 암호법인 RSA 알고리즘으로 사용자의 인증치를 보안 공격으로부터 보호한다. 유닉스 상에서 동작하는 인증 에이전트는 C와 JAVA로 구현했고 클라이언트는 JAVA와 JAVA APPLET으로 구현하였다. 현재 구분한 보안 인증 모듈과 웹 인포샵 서비스 시스템을 통합중이고 향후에는 과금 관리 기능, 시스템 관리 기능 등과 같은 부가 기능을 추가하여 최적화된 LAN-WISS를 완성할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.75-76
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• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.23-28
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• 2002

A fundamental problem in building an intelligent agent is that an agent does not understand the meaning of its perception or its action. One reason that an agent cannot understand the world is partially caused by a syntactic approach that converts a semantic feature into a simple string. To solve this problem, Cohen introduces a semantic approach that an agent autonomously learns a meaningful representation of physical schemas, on which some advanced conceptual structures are built, from physically interacting with environment using its own sensors and effectors. However, Cohen does not deal with a meta level of conceptual primitive that makes recognizing a schema possible. We propose that negation is a meta schema that enables an agent to recognize a physical schema. We prove some semantic aspects of negation.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.5
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• pp.1609-1623
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• 2014

A number of studies have been conducted recently regarding the development of automation systems for the construction sector. Much of this attention has focused on earthwork because it is highly dependent on construction machines and is regarded as being basic for the construction of buildings and civil works. For example, technologies are being developed in order to enable earthwork planning based on construction site models that are constructed by automatic systems and to enable construction equipment to perform the work based on the plan and the environment. There are many problems that need to be solved in order to enable the use of automatic earthwork systems in construction sites. For example, technologies are needed for enabling collaborations between similar and different kinds of construction equipment. This study aims to develop a construction system that imitates collaborative systems and decision-making methods that are used by humans. The proposed system relies on the multi-agent concept from the field of artificial intelligence. In order to develop a multi-agent-based system, configurations and functions are proposed for the agents and a framework for collaboration and arbitration between agents is presented. Furthermore, methods are introduced for preventing duplicate work and minimizing interference effects during the collaboration process. Methods are also presented for performing advance planning for the excavators and compactors that are involved in the construction. The current study suggests a theoretical framework and evaluates the results using virtual simulations. However, in the future, an empirical study will be conducted in order to apply these concepts to actual construction sites through the development of a physical system.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• Information Systems Review
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• v.4 no.2
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• pp.223-236
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• 2002

In an agent-based system, each agent has its own decision making capability and competes, cooperates, and communicates each other with an agent interface. Virtual manufacturing has characteristics as a typical application area of agent-based system: complex and time-bound decision making and negotiation. The time-boundness influences the choice of decision making models and design of protocols for internal and external negotiation. In this paper, we provide a case study which suggests a time-bound framework for external and internal negotiation between the agents for virtual manufacturing environment. We illustrate decision making model selection strategy and the system architecture of the agent-based system for the complex and time-bound environment.