• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.34-36
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• 2004

본 논문에서는 XML 스키마를 이용하여 분산 정보의 상호운용을 지원하기 위한 다중 에이전트에 대하여 기술한다. 분산 정보의 의미 이질성을 해결하기 위하여, 분산 정보의 MDR을 바탕으로 공통 스키마를 추출하여 상호운용이 가능하도록 XML로 구성된 XMDR을 정의한다. 본 논문에서 제안한 분산 정보의 상호운용을 위한 다중 에이전트는 동기화, 검색, 수집을 위한 이동 에이전트로 구성된다. 이러한 다중 에이전트 시스템은 XMDR을 바탕으로 질의와 데이터를 XML 문서 형태로 변환하여 수행함으로서, 정보들의 의미 이질성을 해결한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.3-6
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• 2006

분산 환경에서의 자원 및 서비스를 활용하여 응용 시스템을 구축하기 위한 패러다임으로서 다중 에이전트 구조가 많아 연구되어 왔다. 이 논문에서는 다양한 자원 및 서비스를 개방적으로 활용하기 위해, 웹서비스의 개방적인 환경을 활용하여 에이전트 및 웹서비스 객체를 효과적으로 이용할 수 있도록 하는 개방형 다중 에이전트 시스템 구조에 대해서 소개한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.118-136
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• 1997

다중 에이전트 시스템은 응용 프로그램들이 상호 협력을 통하여 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 수행 환경을 제공해 줌으로써 사용자가 지시해야 하는 일련의 직업을 하나의 명령으로 처리할 수 있도록 하며, 기존의 개별 응용 프로그램들을 통하여 제 공할 수 없었던 보다 복잡한 명령을 간단한 형태로 지원한다. 하지만 다중 에이전트 시스템에서 에이전트들은 다른 응용 프로그램들과 공동 작업을 수행함으로써 다른 에 이전트들에게 의존된다. 이러한 문제점들은 다중 에이전트 시스템이 다른 다중 에이 전트 시스템들과 연계되어 수행될 때 더욱 크게 나타난다. 본 논문에서는 하나의 다 중 에이전트 시스템이나 상호 연계된 다중 에이전트 시스템들 사이에서 에이전트 종 료에 따르는 문제점을 기술하고, 그 해결 방법을 제시하였으며, 구현된 시스템 상에 서 수행 과정에 대한 구체적인 예를 들었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.109-116
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• 2023

본 논문에서는 다중 리더 에이전트와 추종 에이전트들로 구성된 2차 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 연구하였다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 다중 리더 에이전트들에 의해 생성되는 convex hulll을 추종하도록 하는 데에 있다. 따라서 리더 에이전트들에 의해 전체 그룹을 제어함으로써 다중 에이전트 시스템의 군집 행동을 얻을 수 있다. 본 논문에서 리더 에이전트들은 일정한 속도로 움직이고 추종 개체들은 입력 포화가 존재하는 경우를 고려하였다. 또한 추종 에이전트들은 이웃한 에이전트들과 상태 정보를 교환할 수 있고, 이웃과의 상대 상태 정보만 이용 가능하다 가정하였다. 이러한 가정하에 움직이는 리더 에이전트들을 고려한 봉쇄제어 문제를 해결하기 위해 비례-적분 기반의 분산제어 알고리즘을 제안하였다. 또한, 라살레 불변의 법칙을 기반으로 추종 에이전트들의 리더 에이전트들에 의해 생성되는 convex hull로 수렴을 보장하는 제어 이득들에 대한 조건들을 조사하였고 시스템 파라미터의 정보만으로 설계할 수 있음을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통한 이론적 결과를 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.106-108
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• 2012

21세기에는 정보기술의 혁명적 발전과 함께 전쟁양상이 파격적으로 변화되어 가고 있다. 이에 따라, 분산 다중 에이전트 시스템을 위한 기술 발전이 중요시 되고 있는 상황이다. 분산 다중 에이전트 시스템을 위한 기술이 발전함에 따라 국방 분야에 연구가 활발하게 진행되어지고 있다. 그러나 지금까지 분산 다중 에이전트에 대한 연구들이 기능적인 면에서만 집중되어 왔다. 본 논문에서는 ACL(Agent Communication Language) 메시지에서 파라미터를 Emergency, Normal, System로 추가함으로써 에이전트의 실시간성을 보장하는 'QoS(Quality of Service)를 보장한 분산 다중 에이전트 플랫폼' 제안하였다. 긴급한 메시지 전송 시 QoS Manager(QOMS)를 이용하여 스케줄링 하여 에이전트 플랫폼 시스템 성능 향상을 하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.329-332
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• 2003

현재의 일반적인 다중에이전트 시스템 환경은 실시간이며 복잡한 환경을 제공한다. 또한 제한적인 통신 환경을 제공한다. 본 논문의 테스트 환경인 Unreal Tournament 의 환경은 일반적인 다중 에이전트 시스템 환경을 제공한다. UT 게임의 GameBots 시스템에서 실시간 다중 에이전트 협상 시스템의 구현을 위한 ACL (Agent Communication Language) 을 정의하였으며 그에 따른 다중 에이전트 협상 프로토콜을 정의하였다. 통신 환경은 단일 채널 환경이며 제한적인 통신을 제공한다. 에이전트들은 게임 시작과 동시에 인지 정보를 기반으로 맴을 작성하게 된다. UT 게임은 환경이 실시간으로 급변하기 때문에 최단의 협상 과정을 가져야 한다. 협상 시스템의 구성은 협상 과정에서 모든 것을 정하기엔 시간이 부족하기 때문에 빠른 협상 과정을 유도하기 위하여 협상과정의 일부분을 사전에 정의함으로써 협상과정을 단순화 시켰으며, 나머지는 실시간 협상과정을 통하여 동적으로 역할 분담을 하였다 협상 방법으로는 각 에이전트의 의견이 반영될 수 있는 투표 (voting) 방법을 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.274-276
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• 2000

본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.565-568
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• 2002

본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 독립적이면서 대표적인 강화학습법인 Q-학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 the Prey and Hunters Problem를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM 을 이용한 일반화 방법을 제안한다. 이 방법은 다층 퍼셉트론 신경망과 역전파 알고리즘을 이용한 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM 을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 채 경험하지 못한 상태-행동들에 대한 Q 값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.249-256
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• 2003

다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.988-991
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• 2020

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.