본 논문에서는 지리정보 라우팅 프로토콜 중 가장 잘 알려진 GPSR의 성능을 향상시키기 위한 에이전트 기반의 로드 분산 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 싱크 노드 주변 노드 중에 하나를 에이전트 노드로 설정하고 데이터 패킷을 싱크로 직접 전송하는 대신에 에이전트 노드에게 전송하고 이 패킷들은 에이전트 노드에 의하여 싱크로 전달되게 하게 함으로써 트래픽의 분산을 자동적으로 유도한다. 또한, 데이터 포워딩시에는 위치 정보뿐만 아니라 주변 노드의 현재 버퍼 사용량을 기준으로 다음 홉을 선택하게 함으로써 혼잡을 효율적으로 예방함으로써 로드 분산을 수행한다. 이러한 기능들은 패킷의 손실의 줄이게 되고 결국 패킷 전송 성공률이 높아지게 된다. 제안된 메커니즘의 성능 평가를 위하여 싱크노드로의 연결 수와 홉 수에 따른 패킷 전송 성공율을 측정한 결과 기존 GPSR 프로토콜에 비하여 향상된 성능을 확인하였다.
오늘날의 네트워크는 다양한 애플리케이션이 수행되고 있는 많은 수의 서버와 라우터들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 에이전트와 방화벽 에이전트가 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해서 서로 연동할 수 있는 구조를 디자인하고 구축하였다. 계약망 프로토콜은 분산 시스템과 같은 이기종의 컴퓨터 시스템의 효과적인 연동을 위한 방법으로서 여러 에이전트들이 모여 서로 협력하며 하나의 문제를 해결하게 된다. 계약망 프로토콜 내의 커멘드 콘솔은 매니저로서 침입 탐지를 수행하는 계약자들을 수행시키거나 제어하는 역할을 수행한다. 지식 기반의 네트워크 보안 모델링을 위해서 각 모델은 계층적으로 잘 구성된 DEVS (Discrete Event system Specification)에 의해서 구성하려다. 본 논문에서는 계약망 프로토콜에 의해서 운용되는 지식 기반의 침입 탐지 에이전트의 추론 주기를 향상시키기 위한 rete 패턴 매칭 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구는 rete 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 계약망 프로토롤의 성능과 특성을 평가해 본다.
본 연구는 개별 운전자의 행태가 교통 시스템 전체에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 도로 통제 정보의 전파 정도가 교통 혼잡에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위해 에이전트 기반 교통 모델을 구축하였고 GIS 데이터를 교통 모델에 직접 활용할 수 있는 방안과 모의실험 결과의 처리과정을 제시하였다. 도로 통제 정보 제공이 교통 흐름에 미치는 영향을 분석한 결과, 전체 운전자의 30~70%에 해당하는 운전자에게 정보를 제공할 때 평균속도가 저하되지 않는 것으로 나타났다. 이에 반해 20% 이하 또는 80% 이상의 운전자에게 정보가 전달되면 전체 운전자의 평균속도가 저하되었다. 연구 결과를 종합해 볼 때, 도로 통제 정보의 제공은 교통의 흐름에 영향을 미치며 우회차량으로 인해 국지적 정체가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 향후 도로 교통 정책의 방향 설정을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
인간이 개입하지 않는 UAV 시스템은 다양한 행동을 자율적으로 수행하여 임무를 달성해야하는 어려움이 있다. 그러나 인간이 개입하지 않는 환경에서의 실제 실험은 많은 위험과 비용이 발생한다. 따라서 실제 환경 실험에 앞서 시뮬레이션 실험을 통한 검증이 필요함은 자명하다. 본 논문에서는 에이전트 기반 자율 UAV의 실험을 위한 3차원 가상환경과 이산사건 시뮬레이션 환경 구축하고 연동한 시스템을 제안한다. 재난 상황에서의 UAV 3기를 이용한 구조임무 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 검증 하였다.
Call centers do not simply play a role of responding to customers' calls, but they have developed into a core unit for maintaining competitiveness through services, marketing, or sales. Since the service quality of call centers heavily affects customer satisfaction, organizations have focused on enhancing it by reducing waiting time and increasing service level. One of the techniques, which improve the service quality of call centers, is to employ multi-skilled agents that can handle more than one type of calls. This study deals with three issues relevant to multi-skilled agents. First, we analyze how the way of allocating a specific group of agents to a set of skills affects the performance of call centers. Secondly, we investigate the relationship between the number of multi-skilled agents and the performance of call centers. Finally, we examine the impact of agent selection rules on the performance of call centers. Two selection rules are compared : the first rule is to assign a call to any available agent at random while the other rule is to assign a call preferably to single-skilled agents over multi-skilled agents when applicable. Based on simulation experiments, we suggest three implications. First, as the length of cycles in the agent-skill configuration network becomes longer, call centers achieve higher service level and shorter waiting time. Secondly, simulation results show that as the portion of multi-skilled agents increases, the performance of call centers improves. However, most of the improvement is attained when the portion of multi-skilled agents is relatively low. Finally, the agent selection rules do not significantly affect the call centers' performance, but the rule of preferring single-skilled agents tends to distribute the workload among agents more equally.
이 논문은 IP 멀티캐스트 상에서 핸드오프 지연을 줄이기 위해 Multicast Handoff Agent(MHA)라는 에이전트에 기반을 둔 새로운 멀티캐스트 랜드오프 메커니즘을 제안한다. MHA는 기지국에서 이동 호스트의 Internet Group Management Protocol (IGMP)에 대한 프록시로서 동작되고 셀 내의 멀티캐스트 그룹의 구성원에 대한 정보를 유지하는 역할을 한다. 이동 호스트가 다른 셀로 이동할 때, MHA는 IGMP query 메시지를 기다리지 않고 즉시 리포트 메시지를 전송한다. 제안하는 메커니즘은 시뮬레이션과 분석을 통해 성능평가 되고 마이크로 이동성과 IGMP 트래픽에 대하여 IGMPv2와 비교분석 한다. 시뮬레이션 결과로서 마이크로 이동성에 대한 랜드오프 지연이 크게 줄일 수 있고 또한 그룹의 구성원으로 있는 동안 무선 링크상의 IGMP 제어 트래픽을 제거될 수 있음을 보인다. 따라서 제안하는 메커니즘은 마이크로 이동성에 대해 기존의 메커니즘보다 뛰어나고, IGMP 질의에 대한 응답이 불필요하여 배터리 지속시간이 오래갈 수 있다.
In recent warfare, importance of counter-fire is increased. New weapon system and counter-fire have critical impact on defeating of the enemy. At an initial battle counter-fire, we need to study about striking plan against the enemy mine artillery. In this paper, we studied, using MANA(agent based model), how much cannon's hit probability and UAV-based target acquisition have influence on striking the mine artillery. We constructed MANA model based on the characteristics of a regional database of Korean peninsula. If we develop detail database of the ROK Army, the proposed MANA model can be used as a war-game model for the regimental level of the Army.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권3호
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pp.170-175
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2001
Q-learning is a kind of reinforcement learning where the agent solves the given task based on rewards received from the environment. Most research done in the field of Q-learning has focused on discrete domains, although the environment with which the agent must interact is generally continuous. Thus we need to devise some methods that enable Q-learning to be applicable to the continuous problem domain. In this paper, an extended fuzzy rule is proposed so that it can incorporate Q-learning. The interpolation technique, which is widely used in memory-based learning, is adopted to represent the appropriate Q value for current state and action pair in each extended fuzzy rule. The resulting structure based on the fuzzy inference system has the capability of solving the continuous state about the environment. The effectiveness of the proposed structure is shown through simulation on the cart-pole system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.270-276
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2012
With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.
This paper proposes a new fault restoration method which adopts the recloser as top agent to release the problems of the data concentration and fault processing delay of the existing DAS(distribution Automation System) under the ubiquitous distribution system. In proposed method, top agent collects the data based on the multi-casting communication with the tie switches of the interconnection point, and then selects a closed switch(tie switch) to transfer the sound outage load to other feeders based on the heuristic search strategy step by step until the load transfer work is finished. Here, a new heuristic rule is developed which can guarantee the relational load balancing and line loss from the collected voltage data. Finally, the several faults are simulated for typical multi-section and multi-interconnection distribution system to prove the effectiveness of the proposed strategy, in particular, for each simulation cases, the load balancing index and line loss index of the obtained solution from the proposed method is compared with those of all of feasible solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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