• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.335-338
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• 2005

로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.532-534
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• 2004

무선 단말기 보급의 증가로 PDA 또는 휴대폰 등을 통한 인터넷 접속이 증가하고 있다. 하지만 현재 대부분의 웹사이트는 페이지 크기나 용량이 데스크톱에 최적화되어 있기 때문에, 무선 단말기를 이용한 원활한 인터넷 서핑이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 개인화된 북마크를 통해 원하는 서비스에 바로 접근할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 페이지 중심의 북마크를 개선하여 웹사이트 별로 일련의 페이지들을 북마크하여 무선 단말기를 통해 제공함으로써, 웹사이트의 구조를 한눈에 쉽게 파악하고 원하는 페이지에 더욱 빠르게 접근할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 모바일 에이전트환경에서 사용자의 선호도 프로파일과 유사한 사용자들이 해놓은 사이트 단위의 북마크를 추출한 후, 사용자에게 제공해주는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.247-259
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• 2008

많은 인터넷 상점들이 다양한 사용자 편의 기능을 제공하고 있다. 이 논문에서는 그러한 편의 기능을 평가하기 위한 새로운 분석 기법을 제시하다. 제시된 기법은 에이전트 기반 모형과 메타 휴리스틱인 evolution strategy를 이용하여 고개들의 행태를 모형화하고 최적화한 후 여러가지 다양한 사용자 편의 기능을 평가해 본다. 이때 평가의 초점은 개인화된 추천 페이지에 두고 이를 인기상품 추천, 카테고리 정렬 등 여러 가지 다른 기능들과 비교해 본다. 이를 위해 가상 인터넷 상점이 구현 되며 데이터셋을 활용하여 시뮬레이션 실험 및 분석이 수행된다. 분석 결과 개인화된 서비스 기능들이 항상 고객들의 쇼핑 효율 및 효과를 항상 높여주지는 않는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.622-624
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• 2001

인터넷 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원들을 활용하여 병렬 작업들을 분산 처리하는 많은 연구들이 선행 되어왔다. 기존의 방법들은 하나의 작업을 여러 개의 작은 단위로 나누어 각각을 다수의 노드에서 분산 처리하는 방식으로 분해할 수 없는 다수의 작업에 대한 고려가 되어 있지 않다. 이러한 방법은 각 노드의 성능과 자원에 대한 고려가 없기 때문에 서로 다른 성능과 자원을 가지는 노드들로 구성된 시스템에서는 시스템을 효율적으로 사용할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동 에이전트를 이용하여 각 노드의 성능과 자원에 대한 정보를 수집하고 이를 이용하여 주어진 작업에 대해 최적의 노드를 선택하여 할당하는 방법을 제안하고 구현하였다. 분해할 수 없는 작업의 경우 최적의 노드를 선택하여 작업을 할당하는 것은 작업 처리량을 극대화하여 시스템의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.119-131
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• 2009

Existing proposals on route optimization for nested Network Mobility(NEMO) have a problem that it is difficult to optimize a route promptly in an environment where a MR moves frequently. Also, they have L3 handoff latency as well as route optimization latency until an optimized route is formed. In this paper, we propose a L3 handoff scheme that supports fast route optimization for nested NEMO without any additional optimization procedure. To achieve this, our proposed scheme is designed to include a procedure that an AR acquires address informations of a MR. After receiving binding update message from the MR, the AR performs the binding update procedure with the MR's HA on behalf of the MR. Packets are delivered to the AR only passing by the MR's HA after a bi-directional tunnel is formed between the AR and the HA. The result of our performance evaluation has shown that the proposed scheme could provide excellent performance compared with the RRH and the ONEMO.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.809-816
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• 2010

This paper proposed about a load-balanced multi-agent model in mobile distribution environment to monitor moving patients and to deal with a situation of emergency. This model was designed to have a structure based on distribution framework by expanding a mobile system, and provides healthcare services based on real time situational information on moving patients. In order to overcome the limitation of middleware when we design system, we provided an abstract layer between applications and their base network infrastructure so that balance between QoS requests and network life can be maintained. In addition, clustering was used in cells for the efficient load distribution among multi-agents. By using Clustering FCM, we got optimal resources and had solve about transmission delay.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.10
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• pp.149-157
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• 2019

Recent research has been actively carried out on systems that want to optimize resource utilization by analyzing the intended behavior and pattern of behavior of objects (users, consumers). A service system that applies information about an object's location or behavior must include a location trigger processing system for tracking an object's real-time location. In this paper, we analyze design problems for the implementation of a context-awareness based location trigger system, and present system models based on analysis details. For this purpose, this paper introduces the concept of location trigger for intelligent location tracking techniques about moving situations of objects, and suggests a mobile agent system with active rules that can perform monitoring and appropriate actions based on sensing information and location context information, and uses them to design and implement the location trigger system for context-awareness based location services. The proposed system is verified by implementing location trigger processing scenarios and trigger service and action service protocols. In addition, through experiments on mobile agents with active rules, it is suggested that the proposed system can optimize the role and function of the application system by using rules appropriate to the service characteristics and that it is scalable and effective for location-based service systems. This paper is a preliminary study for the establishment of an optimization system for utilizing resources (equipment, power, manpower, etc.) through the active characteristics of systems such as real-time remote autonomous control and exception handling over consumption patterns and behavior changes of power users. The proposed system can be used in system configurations that induce optimization of resource utilization through intelligent warning and action based on location of objects, and can be effectively applied to the development of various location service systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.217-219
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• 2000

정보의 바다라고 일컬어지는 인터넷에서 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 웹 검색엔진이 나날이 발전하고 있기는 하지만, 이들 검색엔진은 개인에게 특화된 것이 아니기 때문에 검색 결과의 양이 엄청나게 많은 뿐만아니라 원하지 않는 정보인 경우가 많다. 따라서 사용자의 기호를 반영하여 원하는 정보만을 찾아줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 기호를 반영하여 개인에게 특화된 웹 검색 시스템을 개발하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 다중에이전트 시스템을 제안한다. 실험결과 사용자 프로파일 벡터가 사용자기호에 따라 변화하여 제안한 시스템이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.549-552
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• 2023

현재 전력망에서는 불규칙하거나 낭비되는 전력 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 ESS(Energy Storage System)를 활용하는 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 업종별로 시간대에 따라 요금을 다르게 부과하는 배전망 시스템에서, 배터리를 보다 경제적으로 사용하는 동시에 여유 용량을 유지하도록 하는 DQN 기반 강화학습 기법을 제안하였다. 또한, 업종별로 다른 전력 소비 패턴을 에이전트의 동작성과 함께 그 성능을 분석하고 비교하였다.