• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.8-15
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• 2007

Freeway corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. The design of experiment, neural network, and simulated annealing are used for optimization.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.262-264
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• 2005

네트워크가 이동하는 환경을 지원하기 위하여 IETF에서는 NEMO(Network Mobility)를 제안하였다. NEMO에서는 이동 네트워크 내부에 이동하는 노드를 가질 수 있기 때문에 이동 네트워크 노드와 이동 네트워크 간의 복잡한 구조로 인하여 중첩되는 라우팅 문제가 발생한다. 이로 인하여 이동 네트워크 환경에서의 라우팅 최적화에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 라우팅 최적화는 홈 에이전트 또는 상대 노드와 직접 통신을 하기 때문에 이동 네트워크가 이동 시마다 갱신된 위치를 알려주어야 하며 이로 인하여 바인딩 갱신 폭풍 문제가 발생한다. 본 논문에서는 분산 바인딩 갱신기법을 제안하여 바인딩 갱신 폭풍으로 인하여 발생되는 대역폭 감소와 바인딩 갱신 지연 문제를 해결하고 시뮬레이션을 통하여 제안기법의 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.391-393
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• 2001

이동컴퓨팅 환경에서 호스트의 이동성으로 야기되는 멀티미디어 데이터전송 문제 해결에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다 . 멀티캐스트는 멀티미디어 데이터가 차지하는 많은 네트워크 트래픽을 수신자에게 효율적으로 분배함으로써 네트워크 트래픽을 줄일수 있다. 그러나 이동 호스트를 대상으로 하는 멀티캐스트는 무선자원의 효율적 사용을 위해 셀 반경이 작아짐에 따라 빈번하게 그룹의 멤버와 위치를 변화시키기 때문에 라우팅 경로의 최적화, 투명성 제공, 잦은 핸드오프로 인한 등록지연에 따른 서비스 단절과 패킷손실의 증가에 대한 명확한 대책이 제시되지 못하고 있다. 또한 멀티캐스트를 지원하지 않는 영역으로 이동했을 때의 데이터전송에 관한 문제점도 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결방안으로 이동컴퓨팅환경에서 Hop Counter로 정의된 서비스 범위를 하나의 그룹이라 정의하고 그룹기반의 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 제안 방법은 셀이 마이크로화됨에 따라 나타나는 Hop 증가에 따른 전송 오버로드와 터널링 문제를 해결하고, 광역 네트워크에서의 멀티캐스팅을 담당하는 에이전트의 부하를 감소시킴으로써 성능 향상을 기대할 수 있다. 또한 호스트가 이동한 FA가 멀티캐스트를 지원하지 않을 때 MA가 그룹의 특정 호스트로부터 보낸 데이터를 받기 위해서 주변에 인접해 있는 MA중 멀티캐스트를 지원하고 가장 작은 Hop을 갖은 MA를 터널의 대리자로 등록해 놓음으로써 멀티캐스팅이 지원되지 않은 환경에서의 멀티캐스팅이 이루어질 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.148-155
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• 2007

MIPv6의 경로 최적화 모드는 이동노드와 대응노드사이의 직접적인 통신을 위해 제안되었다. 그러나 경로 최적화 모드는 뛰어난 효율성에도 불구하고 다양한 보안위협을 초래하였고, 그 결과 바인딩 갱신 과정을 보호하기 위한 보안 프로토콜들이 개발되었다. 특히, 2005년도에 강현선과 박창섭이 제안한 Kang-Park 프로토콜은 홈에이전트 중심의 독창적인 보안 프록시 구조를 바탕으로 이동노드의 연산 부담을 최소화하는 동시에 보안성을 강화하였다. 이러한 장점에도 불구하고 Kang-Park 프로토콜은 보안성과 효율성측면에서 문제점을 드러내었다. 본 논문에서는 강력한 CoA 유효성 검증과 이른 바인딩 갱신 기법을 통해 Kang-Park 프로토콜의 문제점을 개선한다. 또한, 기존 프로토콜들과의 비교를 통해서 개선 프로토콜이 우수함을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.79-90
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• 2008

본 논문에서는 동기 기반의 계층적 행동 계획 시스템을 제안한다. 가상 시뮬레이션 게임 환경에서 에이전트는 행동 계획 시스템을 통해 적합한 행동을 선택하게 된다. 행동 선택 시스템은 동기를 추출하고 목표를 선택하고 행동을 생성하고 최적화를 수행한다. 동기를 평가할 때 갑작스럽게 발생하거나 누적된 이벤트에 대해 계산한다. 동기를 선택할 때는 확률 분포를 사용하여 무작위로 선택한다. 계층적 목표 트리를 탐색한 후에 목표를 실행할 수 있다. 행동들을 비교한 후 가장 적합한 행동을 선택하게 된다. 선택을 할 때 안전도 값과 만족도 값을 비교하여 최적화된 행동을 선택한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 식당경영 게임에 적용했다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.139-161
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• 2006

본 논문에서는 새로운 조합경매(combinational auction)모형인 다자간 최적화 경매모형(N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction; N-BOCA)을 제시하였다. N-BOCA는 다수의 공급자 및 다수의 구매자간 최적화된 거래를 지원하는 조합경매모형이다. 특히 아키텍처, 거래규약, 거래전략 세가지 관점에서 N-BOCA 시스템을 설계하였다. 경매시장 참여자인 경매자들과 입찰자들은 특정 아키텍처 및 거래규약하에서 최적 거래 대상자 선정을 위한 다양한 전략을 가지게 되며 이러한 거래전략에 따른 유연한 의사결정 모델링 지원을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 최적의 입찰 및 경매자 선정을 위한 Integer Programming 모형 기반의 에이전트 시스템을 제시하였다. 아울러 N-BOCA모형의 유용성을 입증하기 위해 프로토타입과 실험결과를 제시하였다. 실험결과, 기존의 일대다 조합경매 모형 대비 높은 거래 성과를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.751-756
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• 2003

개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.13-28
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• 2021

강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.693-698
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• 2016

A decentralized control method is proposed to enable a group of robots to achieve maximum performance in multisensory target tracking while avoiding collision with the target. The decentralized control was designed based on navigation function formalism. The study showed that the multiple agent system converged to the positions providing the maximum performance by the decentralized controller, based on Lyapunov and Hessian theory. An exemplary simulation was given for a multiple agent system tracking a stationary target.