시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.
본 논문은 지상무기체계 교전을 모의하기 위한 시뮬레이션 시스템 구축에 관한 연구이다. 본 논문에서는 에이전트 시뮬레이션 설계 방법론에 기반하여 시뮬레이션 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처의 각 개체는 에이전트 기반으로 모듈화된 컴포넌트들을 조합하여 구성된다. 이와 같은 개체 구성 방법은 개체의 재사용성과 조합성을 향상시키고, 결과적으로 시뮬레이션 시스템의 개발에 투입되는 시간, 비용, 및 노력을 감소시킨다. 지상무기체계 교전의 모의는 환경의 영향을 반영하는 것이 매우 중요하다. 제안된 아키텍처의 합성전장환경은 전장의 환경 데이터를 가지며 시뮬레이션 시스템의 전투개체와 계속적으로 상호작용한다. 이러한 아키텍처를 기반으로 구축된 시뮬레이션 시스템은 목적에 따라 다양한 지상무기체계 교전 시나리오의 신속한 모의가 가능하고, 개체들의 행위 수행에 환경 영향이 반영되어 신뢰성 있는 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다. 본 논문은 제안된 아키텍처를 기반으로 예제 시스템을 구축하여 그 효용성을 증명하였다.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
최근 시뮬레이션의 분야에 인공지능의 요소가 적용된 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능의 기법들 중에서 FSM을 기반으로 한 자율적 에이전트를 설계하고 이를 핑-퐁 게임에 적용시켜 실험하였다. 이러한 FSM 기반의 에이전트를 이용하게 되면 모델 설계가 용이하며, 시스템을 구성하고 있는 모든 에이전트들의 상태를 쉽게 확인 할 수 있고, 시뮬레이션 모델설계를 단순화할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 에이전트 기반의 시뮬레이션을 이용하여 최적의 카메라 배치 방법을 제안한다. 공간 중요도를 분석하고 공간을 효율적으로 커버하기 위해, 공간분류와 이동하는 사람의 패턴 분석기반으로 에이전트 기반의 시뮬레이션을 수행하였다. 에이전트 기반의 카메라 배치 기법은 카메라 성능뿐만 아니라 경로탐색 알고리즘으로부터 추출한 공간 중요도를 고려하여 개발하였다. 이 기법은 설치비용을 고려하여 최적의 카메라 수를 결정할 뿐만 아니라 카메라의 위치와 방향을 조정한다는 것을 보인다. 제안한 방법을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 실제 영상과 비교하였으며, 특정 공간에서 시뮬레이션한 실험 결과를 보인다.
상황인지 시뮬레이션이란 상황자료의 수집, 추론 및 결론 도출의 과정을 실제 환경이 아닌 가상의 시뮬레이션 환경 안에서 실험해 볼 수 있는 것을 말하며, 상황인지 기술과 DEVS(Discrete Event System Specification), 페트리-넷(Petri-Net)등의 기반 기술이 사용된다. 본 논문에서는 사용자들이 보다 편리하게 상황인지 시스템을 구축하고 실제보다 적은 시간으로 구축된 시스템을 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있는 통합 개발 프레임워크를 개발하고자 한다. 시뮬레이션 통합 개발 프레임워크 특징으로는, 첫째 상황인지를 위한 추론 기능을 가지는 에이전트와 시뮬레이션 기능들을 플러그인 및 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 통합환경 안에서 제공되는 도구들을 사용하여 사용자들이 보다 편리하게 개발 및 실험을 할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상황 아키텍처를 위한 모델 표현 계층, 멀티 에이전트 시스템을 위한 연산 계층, 환경과의 상호작용을 위한 인터랙션 계층, 그리고 시뮬레이션 계층인 4-계층구조의 통합개발환경을 연구하였다.
최근 인구와 기계문명의 발달로 예전에 비해 좀더 복잡한 응급 사고가 발생하고 있다. 현재 응급 구조 시스템은 타인에 의한 신고나 정적인 웹페이지로 수집된 정보를 통해 당시 상황에 맞춰 응급 체계를 수립하고 있다. 이는 비전문 의료인인 구급대원의 현장 판단과 의료기관으로의 부적절한 판단으로 인해 응급 환자의 적절한 치료의 가능성을 낮추는 요인이 될 수 있다. 따라서 선행연구로써 기존의 응급 의료 시스템에 멀티 에이전트 개념을 도입하여 멀티 에이전트 기반의 응급 의료 시스템(MAEMS)을 모델링하였다. 멀티 에이전트 시스템은 독립적인 성격과 자율적인 성격으로 않은 부분에 응용되어 설계되고 있다. 특히 에이전트의 독립적인 성격은 이질적인 환경에서 동일한 목적의 행위를 수행할 수 있으며, 동적으로 많은 변화가 있는 상황에서 자율적으로 판단하여 행동할 수 있다. 본 논문에서는 MAEMS에 구성되어 있는 각 에이전트를 구현하며, ARENA를 통해 시뮬레이션함으로써 실제 통계자료와 비교하여 멀티 에이전트를 도입한 응급 의료 시스템의 효율성에 대해 연구한다.
군의 전투 상황을 모의하는 전투 시뮬레이션 모델을 개발함에 있어서 현대전, 미래전의 핵심인 지휘통제분야에 대한 모의가 필요하다. 본 논문에서는 교전위주의 현재 워게임 모델을 개선하기위해 군의 의사결정과정인 부대지휘절차를 지능형 에이전트를 이용하는 모의방법론을 제시하였다. 계층별 지휘본부를 대리할 수 있는 다중 에이전트의 아키텍처를 설계하고 각각 에이전트의 기본적인 구조와 모의논리를 연구하였다. 본 연구는 지능형 에이전트의 적용대상을 관으로 확대하는 방법론이 될 것이고, 기본구조를 더욱 심화 발전시키면 불확실한 전장상황을 보다 정확하게 모의할 수 있는 기초가 될 것이다.
전투 시스템의 생존성은 전투 환경의 여러 요인에 따라 변화한다. 기존의 전투 시스템 생존성 분석 시뮬레이션 프로그램은 전투 환경에 따라 변화하는 생존성의 분석에는 한계를 가진다. 이 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 이용한 전투 시스템의 동적 생존성 분석 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 위해 DEVS 형식론, SES/MB 프레임워크, 에이전트 기술을 이용하여 전투 시스템을 구성하는 여러 요소를 모델링하고, 전투 시스템에 탑승하는 승무원을 각 역할에 따른 에이전트로 모델링한다. 제안하는 기법을 적용하면, 전투 환경에서의 전투 시스템 정적 생존성을 비롯하여 전투 시스템에 탑승하고 있는 승무원의 대응에 따라 변화하는 생존성을 분석할 수 있다.
본 연구에서는 분산인공지능의 한 영역인 블랙보드구조를 통한 침입탐지 에이전트간의 연동 방법에 대해서 소개한다. 연동을 위해서 블랙보드를 사용한 시스템은 쉽게 확장이 가능하여 새로운 에이전트를 추가하기 용이하고, 블랙보드의 레벨을 수정하기 용이하다. 대상시스템에 시뮬레이션을 수행한다. 본 연구에서는 정책기반 네트워크를 사용하여 침입 탐지의 성능을 높이고자 하는데, 이를 적용함으로써 false positive를 줄일 수 있다. 정책기반네트워크를 통해 침입탐지 에이전트들이 서로 연동함으로써 성능의 향상을 이룬다는 것을 기존의 시스템과 비교함으로써 증명한다. 본 연구의 결과는 다양한 보안 정책을 적용하는데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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