• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.20-30
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• 2006

Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권4호
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• pp.339-345
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• 2012

This research aims to formulate a mathematical model and develop an algorithm for solving a location problem in emergency medical service vehicle parking. To find an optimal parking location which has the least risk score or risk priority number calculated from severity, occurrence, detection, and distance from parking location for emergency patients, data were collected from Pratoom sub-district Disaster Prevention and Mitigation Center from October 2010 to April 2011. The criteria of risk evaluation were modified from Automotive Industry Action Group's criteria. An adaptive simulated annealing algorithm with multiple cooling schedules called multi-agent simulated quenching (MASQ) is proposed for solving the problem in two schemes of algorithms including dual agent and triple agent quenching. The result showed that the solution obtained from both scheme of MASQ was better than the traditional solution. The best locations obtained from MASQ-dual agent quenching scheme was nodes #5 and #133. The risk score was reduced 61% from 6,022 to 2,371 points.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.445-454
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• 2000

의료 정보 시스템은 많은 지식과 의료 인력과의 연계가 필요하기 때문에, 멀티 에이전트 시스템의 활용 영역으로 적합하다. 본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 시스템인 MAMI(Multi-Agent system for Medical Image)의 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현 대해 기술한다. MAMI는 여러 의료 정보 중 의료 영상을 위한 멀티 에이전트 시스템이다. MAMI의 가장 중요한 구성 요소로서는 에이전트 플랫폼을 들 수 있다. 에이전트 플랫폼은 에이전트들이 동작할 수 있는 물리적 기반을 제공해 준다. MAMI는 FIPA(foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 관리 모델을 따르고 있다. MAMI에서는 COM(Common Object Model)과 XML(Extensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 의료 영역의 특성상 의사와 같은 의료 전문 인력과의 연계는 반드시 필요하다. MAMI는 이를 위해서 의료 인력을 하나의 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결한다. MAMI의 에이전트 플랫폼은 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트들이 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제 공해주어 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 해준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.980-983
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• 2005

An agent Is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. The techniques fur tackling complexity in software need to be introduced. That is decomposition, abstraction and organization. Agent-oriented model ing has the merits of decomposition. In decomposition, each autonomous unit may have a control thread. Thread is single sequential flow in program. The use of thread in agent modeling has an important meaning in the performance of CPU and the relation of autonomous units.

• 한국철도학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.350-354
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• 2007

Intelligent agent is to decide what customers need on the internet and offer them accurate information. In this paper, the system which can recommend the tourism items in terms of customer‘s needs is proposed by appling the intelligent agent to railway tourism system. Most of previous agents are focused on price. But, this study proposes the Railway tourism system which offers each customer the best suitable information based on quality of information and reputation. The customer's needs are analyzed through intelligent agent and the information which is suitable for customer's needs is obtained the Artificial Neural Network Model.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2005년도 제4회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.186-190
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• 2005

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.130-130
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• 2002

Purpose： To evaluate the liver enhancement pattern of MR images obtained after administration of manganese phthalocyanine (MnPC), which is a newly developed macromolecular MR contrast agent, In experimentally implanted VX2 tumor of rabbits and compare with G4-DTPA and Mn-DPDP.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.295-298
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• 2013

미래 전장 환경하의 복합/다종 무기체계를 대상으로 하는 군수 시뮬레이션 모델링 방법론은 기존의 에이전트 시스템에서 실시간성 및 신뢰성뿐만 아니라, 국내 군수 환경을 수용할 수 있는 모델이어야 한다. 본 논문에서는 이 같은 전장상황이라는 특수성에 맞는 다중 에이전트 기반의 모델링 방법론을 제안하다. 다중 에이전트 시스템에서 효과적으로 모델링하기 위하여 군수 시뮬레이션의 모델을 Information, Function model 로 나누고 에이전트 시스템의 중추적인 역할을 하는 Agent Management System(AMS) 을 Management model 로 구성한다. 제안하는 모델링 방법론은 다양한 도메인에서도 구성하기 적합하여 확장성과 유연성의 이점이 있으며, 각 모델이 플러그인 형식으로 구현되어 유사한 도메인에 적용할 때 재사용성이 높은 모델링 방법론을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.311-314
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• 2006

Our paper proposes an agent based automated negotiation model. The agents can perform an integrative negotiation with multi-issue in a one-to-many way. The negotiation protocol follows the offer-counteroffer principal, and an adapted offer generation strategy. With the utility theory, agent could evaluate the offers and determine the following actions. In order to yield a top-quality deal and shorten the negotiation period, agents propose multiple offers, which consist of a particular combination of issue values and lave the identical utility with the given utility. The experiment shows that the model ensures the participants could reach a better agreement in a short time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1346-1351
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• 2002

분산된 네트워크 환경에서 침입탐지시스템을 구축하는 일은 단일 환경에서보다 매우 복잡하다. 특히, 각기 다른 운영체제시스템에서 발생하는 로그데이터의 수집과 분석 등에서 많은 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 에이전트 학습 시스템을 적용한 침입탐지시스템 모델을 제시한다. 에이전트 학습을 위한 알고리즘으로는 데이터 마이닝 알고리즘을 적용한다.