멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.
모바일 IPTV는 이동통신망을 이용하여 방송서비스를 제공한다. 이동통신망을 통해 원활하게 방송서비스를 제공하기 위해서는 극복해야 할 기술적인 장벽이 몇 가지 존재한다. 그 중 하나로, 사용자가 기지국과 기지국 사이를 이동하는 경우 통신망은 연속적으로 서비스를 제공하기 위해 상대 기지국에 사용자의 정보를 전달하는 핸드오버 절차가 수행된다. 핸드오버 절차가 수행되면 시간의 지연이 발생하는데, 시간 지연은 방송 품질에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 핸드오버의 발생에 따른 성능 분석은 원활한 방송 서비스를 제공하는데 있어 필수적인 과정으로 볼 수 있다. 본 논문은 핸드오버 성능을 분석하기 위하여 기본적인 무선 액세스 네트워크의 기능이 이미 구현되어 있는 NLS(Network-level Simulator)를 이용한 모의실험 방법을 제시한다. 하지만, 성능 분석에 필요한 기능이 모두 NLS에 포함되어 있지는 않다. 따라서 본 논문에서는 NLS 중 하나인 QualNet을 이용하여 핸드오버 성능 분석에 필요한 기능을 구현하는 방법을 예로 설명한다. 성능은 핸드오버 지연시간과 지연시간의 CDF(Cumulative Distribution Function) 로서 나타낸다.
Mobile IPv6에서 이동노드가 서브넷 사이를 이동할 때 핸드오버 처리가 필요하며 그로인한 지연시간이 문제가 되고 있다. 이러한 핸드오버 지연시간을 줄이기 위해서, IETF의 Mipshop 워킹그룹에서, 이동할 서브넷에 사용될 이동노드의 새로운 주소의 생성과 검증을 2계층 핸드오버 이전에 수행하는 Fast Handover(FMIPv6)을 연구하여 핸드오버 지연시간을 줄였다. 그러나 FMIPv6 또한 이동한 후에 홈에이전트와 상대노드에게 이동을 알려야 하기 때문에, 등록 지연시간은 여전히 존재하게 된다. 본 논문은 FMIPv6을 기반으로 하여 홈에이전트에게 새로운 주소에 대한 바인딩 갱신을 수행할 때까지의 지연시간을 단축시키는 방법을 제안한다. FMIPv6 과정에서 사용되는 Fast Binding Upate(FBU) 메시지에 홈에이전트로의 임시 바인딩 갱신 메시지를 인캡슐하여 전송함으로써 2계층 핸드오버 수행과정 동안에 미리 홈에이전트에게 바인딩 갱신을 하는 방법이다. 본 논문은 성능평가를 위하여 핸드오버시의 시그널링 비용과 전송비용을 비교 분석하였으며, 성능평가를 통하여 제안하는 방법이 FMIPv6보다 핸드오버 지연시간을 단축시켜 핸드오버 성능을 약 21% 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 영상 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현에 관해 연구하였다. 영상 항법 변수 추출 알고리듬은 이전 위치를 기준으로 현재 위치를 추정해내는 상대위치 추정 알고리듬과 상대위치 추정에 의해 누적되는 오차를 보정하기 위한 절대위치 보정 알고리듬으로 구성된다. 절대위치 보정 알고리듬은 고해상도 영상과 IRS (Indian Remote Sensing) 위성영상을 기준영상으로 이용하는 방법 및 DEM (Digital Elevation Model) 을 이용하는 방법으로 구성된다. 하이브리드 영상 항법 변수 추출 알고리듬을 실시간으로 구현하기 위해 MVP (Multimedia Video Processor)로 명명된 TMS320C80 DSP (Digital Signal Processor) 칩을 사용하였다. 구현된 시스템은 MVP의 부동 소수점 프로세서인 MP (Master Processor) 를 고정 소수점 프로세서인 PP (Parallel Processor) 를 제어하거나 삼각함수 계산과 같은 부동 소수점 함수를 계산하는데 사용하였고, 대부분의 연산은 PP를 사용하여 수행하였다. 처리시간이 많이 필요한 모듈에 대해서는 고속 알고리듬을 개발하였고, 4개의 PP를 효율적으로 사용하기 위한 영상분할 방법에 대해 제안하였다. 비행체에서 캡코더를 이용해 촬영한 연속 항공 영상과 비행체의 자세정보를 입력으로 실시간 시뮬레이션 하였다. 실험결과는 하이브리드 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현이 효과적으로 구현되었음을 나타내고 있다.
분산 멀티미디어 시스템에서는 미디어들 간에 존재하는 시간 관계성을 정확하게 표현하면서 네트워크의 가변적인 지연으로 인해 유발되는 비동기 문제를 해결할 수 있는 동기화 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 분산 환경의 멀티미디어 응용을 지원하기 위해 Petri Net에 기반한 RTPN(Real-Time Petri Net) 동기화 명세 모델을 제안한다. 제한하는 모델은 미디어의 지연관계나 중요도에 의해 주요 키 미디어와 상대 키 미디어를 정의하여 다양한 미디어 객체간의 시간 관계를 유연하게 명세 한다. 그리고 점화 규칙은 비동기 허용율에 기반한 점화 함수에 의해 즉시 발생 되어 미디어 내 및 미디어간 실시간 동기화를 지원한다. 한편 프리젠테이션 레벨의 재동기를 위한 비동기 제어 알고리즘은 보다 효율적인 QoS 보장이 가능하다.
본 논문에서는 상호 인증을 위한 알고리즘인 Kerberos를 개선하여 P2P 시스템에 적합한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Kerberos의 기능은 유지하면서 서버의 부담을 최소화하기 위하여 티켓 승인 서버의 기능을 상대측의 Peer에 부여하였다. 이러한 방법을 이용하여 티켓 승이 서버를 위한 서버의 개수 증가를 막고, 인증을 위한 서버의 기능을 최소화하여 서버의 부담을 최소화하였다. 제안된 알고리즘은 상호 인증을 위하여 서버는 최소한의 역활만하고, Peer간에 인증의 역할을 부여하면서도 강력한 상호 인증을 할 수 있다. 또한 P2P 시스템에 맞도록 시간위주의 인증 만료 시간보다 횟수 위주의 인증 제한 값을 주었다. 또한 본 논문에서는 이러한 알고리즘을 적용하여 P2P 인증 시스템을 설계하였다
순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 P' = {P1,P2…,Pk}가 주어졌을 때, P'에 속하는 패턴들과 상대적인 순위가 일치하는 T의 모든 부분문자열들의 위치를 찾는 문제이다. P'에서 가장 짧은 패턴의 길이가 m, 가장 긴 패턴의 길이를 $\bar{m}$, 모든 패턴들의 길이의 합을 M, q개의 연속된 문자들을 q-그램이라 할 때, 기존에 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 $O(q!+nqlogq+Mlog\bar{m}+nM)$ 시간에 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 텍스트의 핑거프린트를 활용하여 O(max(q!,M,n))개의 스레드를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 평균적으로 $O(\bar{m}+qlogq+n/q!)$ 시간에 해결하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, n = 1,000,000, k = 1,000, m = 5, q = 3일 때, 본 논문에서 제시하는 병렬 구현 방법은 기존의 순차 알고리즘보다 약 19.8배 빠르게 수행되었다.
지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 정밀하고 빠르게 물체의 3차원 형상을 측량할 수 있는 시스템이다. 기본적으로 종전의 레이저 측량기의 기능을 갖고 있으며, 초당 최대 $5,000{\sim}50,000$ point의 레이저를 대상체 표면에 발사하여 대상체면에 투사한 레이저의 간섭이나 반사를 이용하여 대상체면상의 point could의 공간정보를 취득하는 관측방식의 3차원 정밀 측량으로서 대상체의 표면으로부터 상대적인 3차원(X, Y, Z) 지형공간좌표를 각각의 Point 데이터로 기록한다. 이러한 측정방법은 레이저가 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 결정하고 ${\theta}_h$(수평각)과 ${\theta}_v$(수직각) 각도만큼 수평, 수직으로 회전하여 측정한 점의 위치를 결정하므로 데이터 취득 각도에 따른 오차가 발생하게 된다. 본 연구 에서는 지상LiDAR 데이터 취득각도에 따른 오차 시뮬레이션 실시하여 실제 실험과의 비교 및 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.
오늘날 대부분의 인터넷 경매 시스템은 단지 가격이라는 단일 속성만을 상품 거래의 절대 기준으로 삼고 있다. 이러한 경매 시스템은 단일 판매자와 다수의 구매자가 경매에 참여하므로 구매자에게 공정만 협상을 할 수 있는 기회를 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제품을 거래할 때 가격 외에도 배달시간, 보증기간 등 다중 속성을 가지고 협상을 수행할 수 있는 지능형 에이전트가 요구된다. 또한 다수의 판매자와 다수의 구매자가 협상을 진행할 수 있는 M:N 지능형 협상 에이전트도 필요하다. 본 논문에서는 Multi-Attribute Utility Theory(HAUT)를 이용하여 다중 속성을 가지고 거래를 하고 각각의 속성별로 거래 우선순위 가중치를 두어 협상하는 경매시스템을 제안한다. 그리고 다수의 판매자와 구매자가 협상을 하여 실제 협상과 차이가 많은 온라인 경매 협상 방법의 문제에 대한 해결방안도 제시하였다. 또한 사용자의 만족도를 높이기 위해 각 에이전트에게 최적의 상대 에이전트와 거래할 수 있는 예약시스템을 구현하였다. 제안한 모델은 약 85%의 거래 성사비율과 약 80%의 거래만족도를 보여준다.
인간에게 운동감을 적절히 제시해주기 위하여는 Newton에 의한 운동의 세가지 법칙뿐만 아니라 EInstein의 상대성이론이 첨가되어야 한다. 즉, Newton운동의 제1법칙에 의하여 피실험자가 외력을 받지 않으면 등속운동 또는 정지상태를 계속 유지하게 되어 자신이 등속좌표계에 고정되어있기 때문에 시각적 인 정보가 없으면 어떠한 운동감도 못 느낀다. 이때 피실험자에게 정지해있는 기준좌표계에 대하여 등속 으로 움직이는 것을 인식시켜주기 위하여 피실험자에 대한 기준좌표계의 상대속도를 시각정보로 제공해 주어야 한다. 또한 Newton운동의 제2법칙에 의하여 똑같은 힘이 외력으로 작용하더라도 피실험자의 질량과 가속도는 서로 반비례하므로 화면이동속도변화를 피실험자의 질량에 반비례하도록 제시해 주어야 한다(김 정흠, 1982). 본 연구에서는 이러한 개념에 근거하여, 체중이 다른 여섯 피실험자들로 구성된 시스템에 대해서 각 피실험자에게 서로 다른 변위를 주고자할 때, 여섯가지 외력에 요구되는 작용시간을 Jacobi Iteration 방법과 Gauss-Seidel Iteration 방법으로 구하는 알고리즘을 제시하였다(D.V. Griffiths and I.M. Smith, 1991).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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