에너지 수확 모바일 센서 망에서 센서 노드간의 듀티-사이클 동기화는 매우 중요한 의미를 갖는다. 제한된 에너지를 효율적으로 사용하여 협력해야 하기 때문에 각 노드의 듀티-사이클이 서로 유사하게 동작되어야 한다. 이때 망을 구성하는 노드분포는 노드간의 연결뿐만 아니라 동기화에 의한 노드의 활동 시간, 그리고 망의 수명에 영향을 준다. 본 논문에서는 자기-동기화 듀티-사이클 기법을 적용한 에너지 수확 모바일 센서 망에서 망의 토폴로지를 변화시킨다. 단순 랜덤 토폴로지 망보다는 망이 담당하는 영역과 노드 밀집도에 따라서 노드의 분포를 균일하게 유지하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 토폴로지 변환 알고리즘을 위하여 유체 흐름과 군집 분산 모델을 적용하고 에이전트 기반 모델링을 이용하여 성능분석을 시행한다. 또한 제안된 알고리즘을 자기-동기화 듀티-사이클 기반 모바일 센서 망에 적용하여 노드 간 동기화 특성이 강화되고 에너지 소비 편차의 감소를 확인한다.
본 논문에서는 공유경제를 위한 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스(IoT-HiAS, IoT-Human Interactive Advertising Service)를 구현한다. HiAS 디바이스가 웹캠을 통해 디바이스의 전방을 촬영하고 MobileNet을 사용한 SSD 모델을 통해 사람을 실시간으로 검출한다. 검출된 사람을 카운팅하여 설정한 기준 이상의 사람 수가 검출되면 빔 프로젝터를 통해 유휴자원에 광고를 재생한다. 광고가 재생됨과 동시에 디바이스 전방의 광고 시작 시점을 캡쳐한 이미지와 검출된 사람의 수를 IoT 클라이언트를 통해 HiAS 서버의 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. 광고가 끝나면 디바이스 전방을 촬영하여 이미지를 IoT 서버로 전송한다. 전송받은 데이터를 HiAS 서버의 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social Network Service) 에이전트를 통해 광고주 및 광고제작자에게 알림 메시지를 전송하여 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스를 구현하였다.
본 논문은 소프트웨어 정의 네트워크에서 심층강화학습을 활용하여 최적의 경로를 결정하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 학습을 위한 심층강화학습 모델은 DQN 을 기반으로 하고, 입력은 현재 네트워크 상태, 발신지, 목적지 노드이고, 출력은 발신지에서 목적지까지의 경로 리스트를 반환한다. 라우팅 작업을 이산 제어 문제로 정의하며, 라우팅을 위한 서비스 품질 파라미터는 지연, 대역폭, 손실률을 고려하였다. 라우팅 에이전트는 사용자의 서비스 품질 프로파일에 따라 적절한 서비스 등급으로 분류하고, SDN에서 수집된 현재 네트워크 상태로부터 각 링크 별로 제공할 수 있는 서비스 등급을 변환한다. 이러한 변환된 정보를 토대로 발신지에서부터 목적지까지 요구되는 서비스 등급을 만족시키는 경로를 선택하도록 학습을 한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 일정한 에피소드를 진행하게 되면 올바른 경로를 선택하게 되고, 학습이 성공적으로 수행됨을 나타냈다.
본 논문에서는 가상환경에서 사운드 몰입을 개선시키기 위한 회절 기반의 사운드 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리적 환경에서 사운드의 파동과 흐름 그리고 회절과 유사한 패턴을 실시간으로 표현할 수 있다. 우리의 접근 방식은 사운드 근원지로부터 장애물이 있는지 판단을 한 뒤, 장애물로 인해 굴절과 회절된 새로운 사운드의 위치를 계산한다. 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 반사와 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에 있는 에이전트에게 들리는 사운드의 크기를 예측한다. 이 과정에서 반사와 굴절된 레이의 개수에 따라 사운드의 크기를 감쇠시켜 거리와 재질에 따른 사운드 감쇠를 모델링한다. 결과적으로 물리 기반 접근법에서 표현되는 회절 패턴을 실시간으로 표현했으며, 장애물의 위치가 변경됨에 따라 회절 패턴도 변경됨을 보여주고, 이에 따라 사운드의 크기가 자연스럽게 확산되는 결과를 보여준다. 제안하는 방법은 현실에서 표현되는 소리의 확산과 회절 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다.
기존의 에너지는 특정한 회사가 생산하여 소비자들에게 판매하는 시스템이었지만, 가까운 미래에는 생산자가 소비자가 되고, 소비자가 생산자가 되는 방식으로 변화될 것으로 예상한다. 최근 클라우드 시스템, 5G 네트워크 구축, 그리고 태양 에너지를 비롯한 에너지 재사용의 등장이 에너지 시장의 형태를 변화시키고 있다. 에너지를 공유하기 위해서는 다양한 에이전트 시스템, 에너지 네트워크, 그리고 시장을 형성하는 구조가 있다. 본 연구에서는 위의 3가지를 정의하고, 안전하고 공정한 에너지 시장을 위한 블록체인을 적용하여 안전한 에너지 트레이드 모델 (Secure Energy Model, SEM)을 이용한 전략을 제안하였다. 분석적 결과로 에너지 트레이드에 참여한 에너지 생산자와 소비자들 간의 신뢰성이 형성됨을 보여주었다.
Recently, many researchers have tried to establish EC framework EC framework for automated contract and brokerage using agent technologies in electronic commerce. Traditional researches, however, often enforced the user's participations during the automated brokerage process of agents an did not supported the procedures and methodologies for satisfying various user's requirements. In this paper, we propose a brokerge framework based on multi-agent to overcome the defects of the previous researches. For the optimal brokerage, the proposed framework is divided into tow layers, which are called competition layer and constraint satisfaction layer. The Agents process behaviors of brokerage through two layers accroding to th proposed message driven communication protocol. W also apply CSP (Constraint Satisfaction Problems) techniques to brokerage process to satisfy various preferential requirements from the user. That is, e model the relationship between buyer agents and seller agents using CSP and propose efficient CSP models for the optimal brokerage as the types of brokerage. Finally, e implemented prototype systems applying the proposed framework and showed the efficiency of he proposed framwork with the experimental results.
일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.
지능형 웹 서비스는 시맨틱 웹과 에이전트 기술을 통하여 자동적인 서비스의 발견, 호출, 조합 및 상호운영, 실행 감시 및 복구를 수행하기 위한 목적으로 제안되었다. 이러한 지능형 웹 서비스의 목적을 실현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 구축하는 과정에서 생성되는 모델을 재사용 한다. 즉, 플랫폼 독립적인 웹 서비스 모델을 서비스 온톨로지 기술 언어인 OWL-S에 종속적인 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.
기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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