• Title/Summary/Keyword: 에이젠트시스템

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Application of Agent-based Modelling on Transport Systems Analysis (교통시스템분석시 에이젠트기반모헝기법의 적용)

  • 이종호
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.21 no.1
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    • pp.147-156
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    • 2003
  • 교통문제는 사회시스템이 복잡해짐에 따라 더욱 대처하기 어려운 국면으로 가고 있다. 따라서 교통시스템의 변화 예측도 용이하지 않다. 복잡계(complex system)의 하나로 볼 수 있는 교통시스템을 대처하는데 있어 전통적인 상의하달(上意下達) 접근에 한계가 있음을 부인할 수 없다. 지난 10여년 동안 물리학, 시스템공학, 컴퓨터공학 분야 등 다양한 분야에서 복잡계에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 복잡계의 해석을 위한 새로운 개념과 접근기법들이 도입되고 있는데, 그들 중 에이젠트기반모형(agent-based modelling)은 교통분야에 적용 가능한 매우 흥미를 있는 기법으로 보인다. 본 글에서는 에이젠트기반모형이 무엇이며, 어떻게 사용되고 있으며, 교통분야에서의 적용가능성을 검토하였다. 본 글에서 제시한 에이젠트기반접근은 기존 방법과는 다른 하의상달(下意上達) 방식의 기법이다. 이는 시스템의 개별 구성원인 에이젠트의 행태와 에이젠트간의 상호작응에 초점을 둔다. 에이젠트의 행태와 상호작용의 규칙이 변함에 따라 전 에이젠트시스템에 나타나는 변화를 추적할 수 있다. 오늘날 교통문제의 복잡성은 교통시스템의 더욱 세분화된 하부시스템의 다양화와 상호작용, 그리고 개별 차량 또는 운전자의 행태와 상호작용에서 기인된다고 볼 수 있다. 따라서 에이젠트기반의 접근은 아직 연구는 미흡하지만 복잡한 교통시스템의 운영과 분석에 적용잠재력이 큰 기법으로 판단된다.

Design of Intrusion Detection System Model using Attributed Agent (분산 에이젠트를 이용한 침입 탐지 시스템 모델)

  • Jeong, Jong-Keun;Kim, Young-Ho;Lee, Yun-Bae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.777-780
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    • 2000
  • 최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀 더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탄지 시스템(IDS)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안.설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이기종에서 침입 탐지에 필요한 감사 파일을 자동적으로 추출하기 위해서 분산 에이전트를 이용한다.

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A Performance Evaluation of Mobile Agent for Network Management (네트워크 관리를 위한 이동 에이전트의 성능평가)

  • 권혁찬;김흥환;유관종
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.8C no.1
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    • pp.68-74
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    • 2001
  • This paper mentions a centralized approach based on SNMP protocol and distributed approach based on mobile agent in network management s system. And it presents a few Quantitative models for systematically evaluating those two different approaches. To do this, we propose model m that is applicable under a uniform network environment, and compare network execution times of each paradigms based on parameters from s simulation. The model is then refined to take into account non-uniform networks. We show that it can reduce overall network execution times b by determining the best interaction patterns to perfo$\pi$n network management operations from this model. We believe that the model proposed h here should help us to decide appropriate paradigms and interaction patterns for developing network management applications.

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