• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.3
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• pp.111-117
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• 2021

The delivery problem on a graph is that of minimizing the object delivery time from one vertex to another vertex on a graph with m vertices using n various speed robot agents. In this paper, we propose two optimal solution algorithms for the delivery problem on a graph with time complexity of O(㎥n) and O(㎥). After preprocessing to obtain the shortest path for all pairs of the graph, our algorithm processed by obtaining the shortest delivery path in the order of the vertices with the least delivery time. Assuming that the graph reflects the terrain on which to solve the problem, our O(㎥) algorithm actually has a time complexity of O(㎡n) as only one preprocessing is required for the various deployment of n robot agents.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.3
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• pp.47-61
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• 2007

In SCM (supply chain management), companies are pursuing a new approach through which overall functions within the supply chain, ranging from material purchase to production, distribution, and sales are designed, planned, and managed in an integrated way. The core functions among them are production planning and distribution planning. As these problems are mutually related, they should be dealt with simultaneously in an integrated manner. SCM is large-scale and multi-stage problems. Also, its various kinds of internal or external factors can, at any time, dynamically bring a change to the existing plan or situation. Recently, many enterprises are moving toward an open architecture for integrating their activities with their suppliers, customers and other partners within the supply chain. Agent-based technology provides an effective approach in such environments. Multi-agent systems have been proven suitable to represent domains such as supply chain networks which involve interactions among manufacturing organization, their customers, suppliers, etc. with different individual goals and propriety information. In this paper, we propose a multi-agent system based on the genetic algorithm that make it possible to integrate the production and distribution planning on a real-time basis in SCM. The proposed genetic algorithm produced near optimal solution and we checked that there is a great difference in the results between integrated planning and non-integrated planning.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.31-37
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• 2003

With the paradigm shifting from the principal of manufacturing efficiency to business globalism and rapid adaptation to its environments, more and more enterprises are being virtually organized as manufacturing network of different units in web. The formation of these enterprise called as Virtual Enterprise(VE) is becoming a growing trend as enterprises concentrating on core competence and economic benefit. 13us paper proposes multi-agent based task assignment system for VE, which attempts to address the selection of individually managed partners and the task assignment to them A case example is presented to illustrate how the proposed system can assign the task to partners.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.237-240
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• 2004

공급망관리(SCM:Supply Chain Management)는 자신의 비즈니스를 개선하고자 노력하는 대부분의 기업들에게 있어서 핵심 목표가 되고 있다. 공급망최적화(SCO:Supply Chain Optimization)는 이러한 개선 노력의 중심 목표로서 등장했으며, 보다 높은 수준의 고객 만족을 제공하기 위해, 공급망 구성원들이 최상의 업무 수행 사례를 공유하여 공급망 상호작용의 최저 원가와 최고 효율 시스템을 개발하기 위한 조직화 된 노력을 의미한다. 이러한 공급망에서 성과를 내기 위해서는 각 구성 요소들 사이의 조정과 협력이 필요하다. 그러나 기업내부와 기업외부의 환경의 동적인 면으로 인해 이러한 조정에 어려움이 있다. 예를 들면 공급업체로부터 원자재 도착시간의 지연, 생산 설비의 고장, 작업자의 질병, 고객의 주문에 대한 취소 및 변경을 계획의 변화를 유발시킨다. 몇 가지의 경우에는 지엽적으로 다루어 질 수 있지만 대부분의 경우는 공급망의 여러 기능들 사이에서 다루어져야만 한다. 이에 따라 본 연구에서는 중소기업의 각 프로세스를 최적화시키기 위해 에이전트를 이용한 e-SCM 프레임워크를 구축하고, 시뮬레이션 기법을 통해 그에 따른 성과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.338-341
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• 2003

CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment)은 기존의 공급망 개선에 관한 어플리케이션이 갖는 문제점인 정보의 부정확성, 시스템의 단절, 관련 기업 간 협력의 부족 등과 같은 여러 장해요소들을 극복하기 위한 목적으로 설계된 최신 비즈니스 모델로서, 이는 공급망의 총재고를 최소화하기 위해서 공급망의 모든 구성원들이 최종소비자의 실제 수요정보에 근거하여 계획(Planning), 예측(Forecasting), 그리고 보충(Replenishment)을 시스템 상에서 협력적으로 결정하는 것이다. 본 연구에서는 구성원들 간에 발생할 수 있는 예외적인 사항들을 CPFR시스템의 예측단계에서 판별하고, 그러한 예외 사항들을 역동적으로 다루기 위한 지식기반 협업 에이전트 시스템(Knowledge-Based Collaboration Agent System)을 제시한다. 또한 지능적 추론(Reasoning)과 학습(Learning)을 통해 구성원들에게 예외 사항에 대한 최적의 해결안을 제시함으로써 협업 시스템의 자동화를 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.10a
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• pp.154-158
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• 1997

This paper proposes a new resource allocation system where overall performance can be improved using production smoothing method. In economic point of view, market price is determined by the market mechanism that is subject to the law of demand and supply. Similarly, agents determine whether to allocate tasks to machines by profit and loss or not. In existing resource allocation system, tasks are exclusively allocated to agents with better manufacturing conditions, because they are evaluated by the only currency. But in the proposed resource allocation system, agents are evaluated by not only a currency but also machine specifications. Hereby, the production smoothing is achieved and we expect to improve system performance In this study, we propose a resource allocation system with consideration of Production Smoothing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.319-321
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• 2002

본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.731-734
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• 2006

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 다자간 협상을 효율적으로 수행할 수 있는 협상 시스템을 제안하였다. 다자간 협상으로의 확장성을 높이기 위하여 중개 에이전트 개념과 선형계획법 기반의 효율적인 양자간 협상 기법을 제시하였다. 또한 제안한 다자간 협상 시스템을 위하여 동적으로 커뮤니티에 참여 및 탈퇴할 수 있는 유비쿼터스 환경에서의 에이전트 프레임워크를 제안하였다. 제안한 협상 시스템과의 비교 실험을 위하여 기존의 협상 시스템을 구현하고 다자간 협상 시스템으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 협상 시스템은 협상결과 및 수행시간, 그리고 다자간 협상으로의 확장성면에서 제안한 협상 시스템이 보다 효율적인 협상 수행 능력을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.487-490
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• 2019

시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.3
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• pp.320-327
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• 2015

Although service robots in various fields are being commercialized, most of them have problems that depend on explicit commands by users and have difficulty to generate robust reactions of the robot in the unstable condition using insufficient sensor data. To solve these problems, we modeled mirror neuron and theory of mind systems, and applied them to a robot agent to show the usefulness. In order to implement quick and intuitive response of the mirror neuron, the proposed intention-response model utilized behavior selection networks considering external stimuli and a goal, and in order to perform reactions based on the long-term action plan of theory of mind system, we planned behaviors of the sub-goal unit using a hierarchical task network planning, and controled behavior selection network modules. Experiments with various scenarios revealed that appropriate reactions were generated according to external stimuli.