• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.9-17
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• 2021

동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.93-104
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• 2007

게임과 같은 실시간이며 복잡한 다중 에이전트 환경에서는 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 반복적으로 작업 할당이 수행된다. 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 $A^*$ 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 제안한다. 제안하는 조정 에이전트는 수행 가능한 에이전트와 할당 가능한 작업으로 정제된 모든 에이전트와 작업의 조합으로 상태 그래프를 생성하고, $A^*$ 알고리즘을 이용한 평가함수를 적용하여 최적화된 작업 할당을 수행한다. 또한 실시간 재 할당에 따른 지연을 방지하기 위해 그리디 방식을 선택적으로 사용함으로써 재할당 요구에 대한 빠른 처리가 가능하다. 마지막으로 모의실험을 통해 조정 에이전트를 통한 최적화된 작업 할당 결과가 그리디 방식의 작업 할당보다 성능이 25%향상되었음을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권4호
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• pp.474-483
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• 2003

인터넷 관련 국제 표준화 기구인 Internet Engineering Task Force(IETF)에서는 이동 환경에서의 인터넷 사용을 위한 Mobile Ipv6 프로토콜을 제안하였으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 경로 최적화를 기본 원칙으로 하는 Mobile IPv6은 최적화된 경로를 따라 이동노드로 패킷의 전달을 가능하게 하지만 이를 위해서 이동 노드들은 이동시마다 자신의 위치를 HA(Home Agent)나 CN(Correspondent Node)에게 알려야 한다. 만일 빈번하게 이동하는 노드는 그 만큼 자주 위치갱신 및 등록 작업을 수행하여야 한다. 이를 보완하기 위하여 계층적 기법들이 제안되었다. 즉, 계층적 기법들은 중간 이동성 에이전트를 두어 매크로 이동성과 마이크로 이동성을 분리하여 지역성을 이용한다. 그리나 이런 계층적 기법들은 패킷 전송에 있어서 경로 최적화를 보장하지 못한다. 따라서 CN에서 이동 노드를 향하는 모든 패킷들은 반드시 중간 이동성 에이전트를 통과하여야 한다. 이는 중간 이동성 에이전트의 패킷집중과 불필요한 패킷 지연을 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 이 중간 이동성 에이전트의 패킷 집중을 완화시키고, 패킷의 지연을 줄이기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 계층 기법에 프로파일의 개념을 도입한다. 프로파일은 각 서브넷에서의 이동노드의 상주시간에 대한 기록을 보유하고 있으며 이 프로파일을 이용하여 중간 이동성 에이전트가 패킷 전송을 위해 기존의 패킷 전송 경로와 최적화된 경로중에서 이동노드에 적절한 위치정보를 CN들에게 알린다. 이렇게 함으로서 제안 기법은 최적화된 경로로 패킷을 전송할 수 있으므로 중간 이동성 에이전트로의 패킷 집중을 완화시키고, 이에 따르는 불필요한 패킷 지연을 완화시킬 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.729-733
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• 2002

지금까지의 전통적 생산시스템은 설계에서 생산까지의 영역에서 부분최적화를 추구하였으나 생산 이후의 물류 비용 및 납기의 개선이 무엇보다 중요한 비중을 차지하게 된 현재의 기업환경에서는 공급자, 생산자, 유통센터, 소매점과 고객에 이르는 전체최적화를 필요로 하게 되었다. 또한 새로운 변화에 유연하게 대처하면서 기업의 이익을 극대화시키려는 노력의 결과로 공급체인관리에 대한 관심이 집중되고 있다. 최근 몇 년간 전술적이고 운영적인 수준에서 공급체인을 관리하는 새로운 패러다임이 출현하였다. 이 새로운 패러다임은 공급체인 내에서 하나 목은 그 이상의 활동에 대해 각각 잭임을 지는 에이전트와 그 잭임을 계획하고 실행할 때 다른 에이전트들과 연동하는 일련의 지능적인 에이전트들로 구성된다. 본 연구에서는 에이전트 지향 공급체인관리 디자인에 대한 문제점을 범용 시뮬레이터를 통해 분석하고 그 해결책을 제시한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.143-154
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• 2005

공급사슬의 구성문제는 주문의 동적환경를 고려하여 전체 관점에서 스케줄링되어야 한다. 이러한 공급사슬구성문제를 본 연구에서는 에이전트 협상 방법론을 통해 해결하고자 한다. 에이전트 협상은 공급사슬망을 경쟁적 관계로 이해하고 개별목적을 가진 구성원 에이전트간의 협상과정을 통해 재스케줄링이 발생되어 공급사슬을 구성하게된다. 지금까지의 연구는 공급사슬 상에서 수직적 통합(vertical integration)을 중심으로 조직의 유연적 조정에 초점이 맞추어졌다. 그러나 본문제에서는 다수의 구매자, 제조자. 공급자간의 3 단계 과정에서 협력적 관계를 통해 개별적 이익을 최대화하면서 공급사슬 전체의 관점에서도 비용 최적화를 이룰 수 있는 다자간 협상방법론을 제안한다. 본 협상방법론의 최적화 여부와 효율성을 Branch & Bound 알고리즘과 비교하여 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.61-69
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• 2022

다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1547-1550
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• 2003

네트워크의 발달과 다양한 서비스의 요구에 따라 새로운 소프트웨어의 패러다임에 대한 요구와 함께 이동 에이전트에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 이동 에이전트의 수행에 있어 이주비용은 이동 에이전트의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서 이동에이전트의 이주비용을 최적화하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 이주기법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 네트워크 상태 및 플랫폼 상태변화에 적절하게 대응할 수 있는 동적 경로를 생성하여 에이전트 수행 효율을 높인다. 둘째, 수행할 코드를 프리패칭하여 이동 데이터량을 줄이고, 필요한 에이전트를 미리 인스턴스시켜 수행 시간을 단축한다. 셋째, 체크포인트기법을 사용하여 에이전트 수행 중에 에러가 발생할지라도 에이전트는 재 수행을 하지 않고 에러 이전의 상태로 복구하는 방법을 사용하여 수행 효율을 높인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1059-1062
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• 2008

최근 유비쿼터스 시대에 고품질의 빠른 서비스를 제공하기 위한 에이전트 시스템의 연구가 활발히 진행 중이다. 멀티 에이전트 시스템은 플랫폼 위의 에이전트들이 서로 메시지를 전송하며 자율적이고 지능적으로 일을 처리하는 시스템이다. 에이전트간 메시지 전송을 최적화 하기 위해서는 전체 에이전트와, 네트워크 토폴로지에 대한 정보 공유가 필요하다. RIP 는 전체 네트워크 상태를 공유하는 라우팅 프로토콜로서 에이전트 메시지 전송 성능 개선에 적합한 기법이다. 하지만 RIP 라우팅 프로토콜은 여러 취약점이 있다. 에이전트 메시지 전송 성능 개선을 위한 에이전트의 운용은 위같은 문제를 해결하고 효과적인 메시지 전송을 가능하게 할 것이다.