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.
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.
가상세계에서 다중 에이전트들의 집단행동을 사실적으로 시뮬레이션하는 것은 중요하다. 대부분의 기존 연구가 개방된 공간에서의 집단행동에 초점 맞춘 반면, 본 논문은 제한된 공간에서 조종력을 이용한 집단행동에 대하여 연구한다. 에이전트들은 제한된 공간에서 하나의 공동 목적지를 가지며, 다른 에이전트와 충돌을 피하면서 목적지로 이동하여야 한다. 이러한 환경에서 세 가지 가능한 에이전트 모델을 제시 하였으며, 각 모델에 필요한 여섯 가지 조종력도 제안하였다. 제안된 모델의 올바름을 보이기 위하여 모델들을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과는 벽들과 출입구에 따라 각 에이전트가 목적지에 도착하는 시간은 달랐지만, 단순히 조종력만을 사용하는 제안된 모델들이 제한된 공간에서 잘 동작하는 것을 보였다.
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 들어 지능 에이전트를 이용한 국방 M&S 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 시스템들은 아군과 대항군을 대신하는 에이전트의 수준이 스크립트 기반에 불과하기 때문에 개별적 행위 등을 묘사할 수는 있으나, 고도의 전술운용이나 다양한 전장 환경과 같은 사실적인 표현을 하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 정보장교, 함장 및 함대사령관 등 역할에 따라 지능적 기능을 수행할 수 있는 계층구조적 다중 에이전트 시스템을 성공적으로 제안하였다. 이에 대한, 타당성 검토를 위해 다중에이전트 구조를 갖는 2:2 함정전투 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 지능적이고 실질적인 다양한 전술적 행위를 묘사할 수 있었다.
해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.
본 논문의 목적은 복잡한 군수지원시스템의 모델링과 시뮬레이션을 위한 방법론을 제안하는 것이다. 제안하는 군수지원시스템 시뮬레이션 모델을 구성하는 요소들은 세 가지가 있다 : Logistics force agent(static model), Military supplies transport manager(function model), Military supplies state manager(dynamic model). Logistics force agent는 main function agent와function agent로 구성된다. Function agent가 다른 Logistics force agent에도 적용할 수 있도록 설계되었으며, 이는 에이전트의 높은 조합성과 재사용성을 가진다. Military supplies transport manager는 보급로에 대한 정보를 가지며 military supplies state manager로부터 받은 결정변수를 기반으로 보급로를 결정하고 군수품을 수송하는 역할을 하는 에이전트이다. Military supplies state manager는 군수품 보급을 요청받고 보급량, 우선순위 따위의 결정 변수를 military supplies transport manager에게 알려주는 역할을 한다. 본 논문에서는 군수 시뮬레이션 모델의 설계를 위해 Discrete Event Systems Specification(DEVS) formalism을 이용하였다.
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.
해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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