네트워크 상의 분산 자원이 급증하면서 분산 자원에 대한 접근이 활성화되고 있다. 특히, 이동 에이전트 기술을 이용한 분산 자원의 접근은 고정 네트워크 상의 자원들에 대한 동적인 접근 뿐 아니라 이동 네트워크상의 사용자를 위한 이동성 지원 메커니즘을 제공한다. 프록시 기반의 이동 에이전트 모델은 동적으로 변화하는 분산 자원들에 대하여 계층적으로 도메인을 할당하고 도메인 별로 프록시 서버를 배치하여 이동 에이전트의 관리와 이동 에이전트간의 상호작용을 촉진시킬 수 있는 이동 에이전트 네트워크 모델이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 계층적인 관리 분야에 적합한 프록시 기반의 이동 에이전트 모델의 구조 및 동작 시나리오를 소개하고 시뮬레이션을 통해서 프록시 서버의 경로 최적화 기능과 이동 에이전트의 실행 시간 단축 성능을 평가한다.
본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.
과거에는 평지에서의 전투가 대부분이었고 단순한 병력 크기가 전투 승패에 큰 영향을 주었다. 1차대전 이후 숲, 도심, 정글 등과 같은 다양한 지형에서 전투를 치루기 때문에 지상전에서 지형요소는 무기체계와 함께 전투에 큰 영향을 미친다. 지금까지 전투에서 지형의 영향은 정성적으로만 설명되었으며 워게임, 교전시뮬레이션에서는 전투요소들의 능력치들을 낮추는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 지형의 영향을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 연구 방법으로 정량적인 지형의 영향도를 구하기 위해 Box Counting Dimension 계산을 이용한 프랙탈 차원 값과 지형의 밀도를 특성 값으로 정하였다. 또한 에이전트 기반 시뮬레이션인 EINSTein 모델에서 구한 전투 결과를 바탕으로 프랙탈 차원과 밀도에 대한 상관도를 분석하였으며 과거 전투 사례 중 '스탈린그라드 전투' 결과와 비교하여 분석하였다. 본 연구는 정성적으로 설명되던 지형의 영향을 프랙탈 차원을 이용하여 정량화함으로써 새로운 전투효과도 평가방법을 제시하였다.
팀 활동은 학생들의 문제해결 능력 배양과 팀워크의 학습을 위해 유용하다. 팀 활동이 좋은 결과로 마무리되는 것은 학생들의 성공경험 획득을 위해 중요한데, 특히 융 복합 교과에서는 더욱 그러하다. 본 연구에서는 대학 교과에서의 팀 활동에 있어 주어진 프로젝트 기한이 만료되기 전에 팀이 해체되는 경우에 대해 분석하고자 하였다. 팀의 해체가 팀원의 성격에 바탕을 두고 있다는 가정 하에 팀 해체의 요인이 되는 성격으로서 Dark Triad(DT)를 도입하였고 이를 방어하는 성격 요소로서 융화성을 도입하여 팀 해체 모형을 제안하였다. 제안된 모형은 에이전트 기반의 시뮬레이션을 통해 모의실험을 하였고 그 결과를 분석하였다. DT를 소유한 학생의 비율은 팀의 제한 인원과 팀의 해체율에 영향을 미치지만 팀원의 융화성을 높임으로 인해 팀의 해체율을 낮출 수 있음이 확인되었다. 개발한 모형은 팀의 해체와 관련된 연구에 기초로 제공될 수 있으며 팀 활동을 에이전트 기반의 시뮬레이션으로 접근한 방법론의 활용은 향후 팀 활동을 분석하고 지원하는데 유용하리라 기대한다.
다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 태양광 전원, 배터리, 마이크로터빈, 스마트 홈 등 다양한 목적과 특성을 가진 요소로 구성된 마이크로그리드를 효율적으로 제어, 관리하기 위한 분산 지능형 제어원리를 제안한다. 기존의 중앙집중식 제어원리는 중앙에서 전체 시스템에 대한 정보를 취득하여 운영에 대한 의사결정을 독점하는 구조였다면 제안하는 원리는 마이크로그리드의 구성요소가 각각 지능형 에이전트를 기반으로 스스로 데이터를 취득하고 이웃 에이전트와의 대화와 협조를 통해 분산제어를 수행하는 방식이다. 각 에이전트 사이는 근거리 무선통신 방식인 Zigbee를 이용하였고 마이크로그리드를 실시간으로 해석하기 위하여 MATLAB 기반의 실시간 시뮬레이터를 이용하였다. 실시간 마이크로그리드 시뮬레이션 모델과 에이전트 역할을 하는 마이크로 컨트롤러를 연계하여 Hardware-in-the-loop 기반의 데모시스템을 구축하였고 제안하는 원리에 대해 검증하였다.
eSCM은 고객과의 주 접촉 수단으로써 다른 어떤 수단보다 비용절감과 시간적 공간적 제약을 극복할 수 있는 인터넷을 통해 공급체인을 구성하고 있는 모든 기업을 하나로 묶어 네트워크를 형성함으로써, 정보공유와 커뮤니케이션을 가능하게 하여 네트워크상의 모든 자원의 효율을 높이는 것을 목적으로 한다. 이러한 공급체인상의 모든 구성원 간의 통합이 실질적으로 효과를 나타내기 위해서는 조정된 방법으로 운영되어야 한다. 기업 환경의 새로운 변화에 유연하게 대처, 구성원간의 거래에서 정상 루트를 벗어난 예측하지 못했던 상황 즉, 고객의 변심에 따른 주문량 변경/취소, 계절적 요인으로 인한 주문량 폭주, 원자재/부품의 공급지연에 대한 납기 일정 수정 등에 대해 능동적이고 자율적으로 대처할 수 있는 공급체인 내에 Intelligent 기능을 가진 조정 에이전트를 적용한 개선된 공급체인 도입을 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 eSCM의 구성원을 에이전트로 나타내어 이를 바탕으로 조정 에이전트 기반의 eSCM을 모델링하고 시뮬레이션을 통하여 그 조정 능력을 분석한다.
실시간으로 급변하는 전장상황에서는 군수물자의 보급이 절대적으로 중요하다. 최근에는 군수 물자를 사람이 아닌 다수의 에이전트를 이용하여 물류 수송을 관리하려는 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 지능형에이전트를 이용한 추론 및 의사결정을 위한 시뮬레이션 모델링에 대해선 많은 연구가 이뤄져 왔으나, 전장에서의 특수성을 고려한 모델이 아니므로 그대로 적용하기에는 다소 무리가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 전장상황에 특화된 BDI를 통해 다중 에이전트 환경에서 적용 가능한 군수 물자 수송 모델링 방법에 대해 알아본다.
시뮬레이션을 비롯한 많은 다중 에이전트 환경에서는 중앙 집중 훈련 및 분산 수행(centralized training with decentralized execution; CTDE) 방식이 활용되고 있다. CTDE 방식 하에서 중앙 집중 훈련 및 분산 수행 환경에서의 다중 에이전트 학습을 위한 상태 행동 가치 기반(state-action value; Q-value) 다중 에이전트 알고리즘들에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 이러한 알고리즘들은 Independent Q-learning (IQL)이라는 강력한 벤치 마크 알고리즘에서 파생되어 다중 에이전트의 공동의 상태 행동 가치의 분해(Decomposition) 문제에 대해 집중적으로 연구되었다. 본 논문에서는 앞선 연구들에 관한 알고리즘들에 대한 분석과 실용적이고 일반적인 도메인에서의 실험 분석을 통해 검증한다.
본 논문에서는 효율적인 객체 관리와 고장 회복을 위해 에이전트 기술과 중복 메커니즘을 이용한 고장허용 객체그룹(fault Tolerant Object Group, FTOG)를 기반으로 에이전트 기반의 고장허용 객체그룹 모델을 제안한다. 고장허용 객체그룹의 확장된 기능으로 다섯 가지의 에이전트 - 내부처리 에이전트, 등록 에이전트, 상태처리 에이전트 사용자인터페이스 에이전트 서비스 에이전트를 정의하였다. 제안된 모델에서 에이전트들의 역할은 분산된 객체들의 상호작용을 줄이고 보다 효과적인 서비스를 제공하는데 있다. 에이전트 기반의 고장허용 객체그룹 모델의 효율성을 검증하기 위해 홈네트워크 서비스를 제공하는 가상의 지능형 홈네트워크 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 모델은 객체들 간의 상호작용을 줄이고(부하감소) 효율적인 장 회복 등 안정적이고 신뢰성 있는 서비스를 제공함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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