최근 게임이론 분야에서는 인공에이전트들 간의 공진화를 활용해 교섭게임 현상을 관찰하고 있다. 본 논문에서는 공진화를 활용한 실세계 교섭게임 관찰을 보다 더 현실과 유사하게 묘사하기 위해 교섭게임 단계별 비용을 고려한다. 각 교섭게임 단계에서 협상이 결렬되면 다음 단계로 넘어 갈 때 추가적인 비용이 발생하여 게임 참여자 모두 몫이 줄어든다. 시뮬레이션 실험 결과 단계별 비용이 증가 할수록 협상이 빠른 단계에서 이루어지는 것을 확인하였다.
인공지능 기술이 발전함에 따라 경제, 사회, 과학 분야 등 실세계 다양한 분야의 현상을 가상의 인공 에이전트를 활용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해석하려는 시도가 이어져 왔다. 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 해석에서는 실세계의 교섭 게임에서 단계가 진행될 때 발생하는 비용 및 시간이 지남에 따라 교섭 대상이 감가상각 되는 것을 반영하지 않은 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 모델에 교섭 단계에서 발생하는 비용 및 교섭 대상 감가상각을 (교섭 비용)을 반영하여 그 효과를 관찰하였다. 실험 결과 교섭 단계에서 발생하는 비용이 커질수록 게임에 참여하는 두 인공 에이전트는 반반 비율에 가까운 몫을 가졌으며 이른 단계에서 협상을 타결하는 현상을 관찰하였다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.
우리나라에서 물과 관련된 분쟁은 민주화와 지방분권화가 가속화됨에 따라 갈등의 주체뿐만 아니라 전개양상까지도 다양하게 변화되고 있다. 최근에는 이 같은 갈등구조가 심화되고, 다양한 형태로 표출됨에 따라 사회불안요인으로까지 확대되고 있어 합리적이고 효율적인 분쟁해결을 지원하기 위한 방법론이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 대안적 분쟁해결(ADR, Alternative Dispute Resolution)의 기법 중 하나인 조정(mediation)과정에서의 조정안 도출을 위해 게임이론을 적용하였다. 게임이론에 의한 합리적 해는 제시된 조정안에 객관성을 부여함으로써 의사결정과정의 신뢰성을 향상시킬 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 제시한 방법론을 지역 간물 배분과 관련한 가상의 분쟁상황에 적용하였으며, 동적완비정보게임(dynamic complete information game)에서의 교섭게임(bargaining game)으로 구성한 뒤, 경기자(players) 간 배분비율과 배분량을 도출하였고, 이를 편익함수에 의한 양 경기자의 부족편익과 초과편익을 비교하여 그만큼의 편익 차를 보상해주는 조정을 모색하였다. 본 연구는 제3자(third party)에 의한 조정안 제안 시 객관적이고 합리적인 해를 제공하여 이해당사자들이 합의를 이끌어 내는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
HMIPv6는 로컬 네트워크상에 이동성 지원 포인트(Mobility Anchor Point ; MAP)라는 기능을 도입하여 MAP 하부에서의 이동은 MAP가 관리함으로써 지연과 오버헤드를 줄이고 이동 노드의 핸드오프를 효율적으로 관리하는 방법이다. 그러나 이동 노드가 새로운 도메인에 들어올 경우 최상위 MAP에 이동 노드의 등록이 집중되어 성능을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 게임이론 중에서 내쉬 교섭 해(Nash Bargaining Solution ; NBS) 이론을 적용하여 HMIPv6상에서 상위 MAP에 이동 노드의 등록이 집중되지 않고 거리(Distance), 등록된 노드 수, 데이터 전송량 등의 MAP 자원 사용 비율에 따라 여러 MAP로 부하를 분산시키는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 상위 MAP로의 부하 집중을 방지할 수 있었고, MAP자원의 사용비율에 따라 가중치를 실시간으로 그리고 능동적으로 부여함으로써 도메인내의 MAP를 효율적으로 사용하여 성능을 향상시킬 수 있었다.
블록체인의 확장성 문제를 해결하기 위한 이더리움 샤드 시스템은 부하 균형 문제가 존재하며 이는 그래프 분할 문제로 모델링된다. 본 논문에서는 게임 이론의 협상 해법을 사용하여 이더리움 샤드 시스템의 상반된 효용에 대한 협상이 가능한 적응적 온라인 가중그래프 분할 알고리즘을 제안한다. 게임 이론의 협상 해법은 상반된 효용의 협상점을 공정하게 결정할 수 있는 공리적 해법이다. 제안 알고리즘은 기존 온라인 그래프 분할 알고리즘을 가중그래프에 적용할 수 있도록 개선하였으며 대표적인 교섭 해법인 내쉬 협상 해법을 확장한 확장 내쉬 협상 해법을 사용하여 이더리움 시스템 상황을 고려한 설계를 통해 효과적으로 부하 균형을 수행하였다. 실험 결과, 대표적인 온라인, 오프라인 그래프 분할 알고리즘에 비해 최대 37% 우수한 성능을 보였다.
해외건설공사에서는 종종 예기치 않는 환경에서 공사를 시공하는 상황에 직면하게 되는 경우가 있다. FIDIC에 있어서 예기치 않는 상황이 발생할 시 건설계약의 변경을 행하기 위해 시공자는 감독자에게 클레임을 통보하는 권리를 가지며, 발주자와 시공자 간의 화해가 성립하지 않을 경우에는 분쟁이 발생한다. 시공자가 발주자 보다 상황변화에 관한 더 상세한 자료를 가지고 있고 정보의 비대칭성을 초래하여 감독자나 중재자의 판단오류와 교섭에 의한 화해이득을 기대한 분쟁이 발생할 가능성이 있다. 본 연구에서는 분쟁 발생원인과 시공자의 클레임 이동에 착안하여 제3자에 의한 분쟁조정의 방식과 비용부담률이 분쟁발생에 관한 기법을 게임이론을 이용하여 분석하였으며 또한 그 모델을 클레임에 관한 DAB/DGB의 영향도 분석하였다. 그 결과 제3자의 조정에 있어서 과오의 확률을 작게 하는 것이 분쟁을 효율적 해결할 수 있다고 판단된다. 이에 급속한 건설시장의 변화에 대처하기 위해 해외건설공사의 계약관리 강화방안을 제시하고자 한다.
Over the past few years, a considerable number of studies have been conducted on modeling the bargaining game using artificial agents on within-model interaction. However, very few attempts have been made at study on between-model interaction. This paper investigates the interaction and co-evolutionary process among heterogeneous artificial agents in the bargaining game. We present two kinds of the artificial agents participating in the bargaining game. They play some bargaining games with their strategies based on genetic algorithm (GA) and reinforcement learning (RL). We compare agents' performance between two agents under various conditions which are the changes of the parameters of artificial agents and the maximal number of round in the bargaining game. Finally, we discuss which agents show better performance and why the results are produced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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