• 한국경영과학회지
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• 제40권3호
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• pp.63-72
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• 2015

This paper presents the issue that is predicting the movement of an agent in an enclosed space by using the MDP (Markov Decision Process). Recent researches on the optimal path finding are confined to derive the shortest path with the use of deterministic algorithm such as $A^*$ or Dijkstra. On the other hand, this study focuses in predicting the path that the agent chooses to escape the limited space as time passes, with the stochastic method. The MDP reward structure from GIS (Geographic Information System) data contributed this model to a feasible model. This model has been approved to have the high predictability after applied to the route of previous armed red guerilla.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.5-14
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• 2019

본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.

• 농촌계획
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• 제27권2호
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• pp.77-89
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• 2021

To predict the level of residents' participation in rural tourism project, we used agent-based model. The decision-making mechanism which calculates the utility related to attitude, subjective norm, perceived behavioral control of planned behavior theory was applied to the residents' decision to participate. As a result of the simulation over a period of 20 years, in the baseline scenario set similar to the general process of promoting rural projects, the proportion of indigenous people decreased and the participation rate decreased. In the scenarios with different learning frequencies in perceived behavioral control, overall participation rate decreased. Learning every five years had the effect of increasing the participation rate slightly. Participation rates increased significantly in the scenario that consider economic aspects and reputation in attitude and did not decline in the scenario where population composition was maintained. The virtuous cycle effect of subjective norm according to changes in participation rate due to influence of attitude and perceived behavioral control shows the dynamic relationship.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.41-48
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• 2021

A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.221-225
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• 2015

To hoist construction workers to their working space is directly related to the productivity of building construction since hoisting tasks are carried out during the working time. In order to reduce hoisting time in the condition that the number of construction lift-cars is limited, various types of the lift-cars group operation plans such as zoning and sky-lobby have been applied. However, previous researches on them cannot be compared in the performance due to their methodological limitation, discrete-event simulation methods, and cannot be find better solution to increase the performance. Therefore, this research proposed the simulation-based optimization model combining the agent-based simulation method to the scatter search optimization methods. Using the proposed model, this paper carried out the comparison analysis on the performance of typical operation plans and also optimize an operation plans by controlling the service range of lift-cars, the size and number of service zones. In this case study, it is verified that better alternatives than typical operation plans can be exists and it is possible to increase the productivity of building construction.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.147-154
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• 2024

The continuous increase in urban population due to migration of mases from rural areas to big cities has set urban water supply under serious stress. Urban water resources face scarcity of available water quantity, which ultimately effects the water supply. It is high time to address this challenging problem by taking appropriate measures for the improvement of water utility services linked with better understanding of demand side management (DSM), which leads to an effective state of water supply governance. We propose a dynamic framework for preventive DSM that results in optimization of water resource management. This paper uses Agent Based Modeling (ABM) with Digital Twin (DT) to model water consumption behavior of a population and consequently forecast water demand. DT creates a digital clone of the system using physical model, sensors, and data analytics to integrate multi-physical quantities. By doing so, the proposed model replicates the physical settings to perform the remote monitoring and controlling jobs on the digital format, whilst offering support in decision making to the relevant authorities.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.435-436
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• 2012

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.69-78
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• 2015

다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3417-3426
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• 2000

대부분의 기존 이동에이전트 시스템들은 사용자나 혹은 프로그래머로 하여금 이동에이전트가 수행할 작업에 대해 매우 세부적인 행동 스크립트를 기술하도록 요구하며 이동에이전트는 실행 시에 단순히 이 고정 스크립트에 기술된 바대로 행동한다. 따라서 이동 에이전트 스스로 자율적으로 최종목표와 동적 상황에 맞는 계획을 수립하고 실행해나가는 것이 불가능하다. 이와 같은 기존 이동 에이전트 시스템의 제한점들을 극복하기 위한 한 가지 방법은 반응형 계획기를 포함한 지능형 이동 에이전트 시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 대표적인 반응형 계획 에이전트 구조인 JAM을 기초로 에이전트의 이동 모델과 에이전트간의 통신 모델을 설계하였다. 그리고 이 모델에 따라 에이전트의 이동과 통신을 위한 기본 동작들을 JAM에 추가 구현함으로써 스스로 계획을 세우고 실행하는 하나의 지능형 이동에이전트 시스템 IMAS를 개발하였다. IMAS 에이전트들은 기존의 이동에이전트들과는 달리 목표에 맞는 자신의 행동계획을 스스로 세울 수 있을 뿐만 아니라 동적인 환경변화에도 효과적으로 적응할 수 있다. 따라서 IMAS 에이전트들은 기존의 이동 에이전트들에 비해 보다 높은 유연성과 견고성을 보여줄 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.101-115
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• 2009

조속한 주택시장의 안정화가 우리나라의 국가적 과제가 되었다. 이를 위해 주택시장의 특성을 반영하며 새로운 정책이 주택시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 멀티에이전트 주택시장모형과 시뮬레이션시스템을 개발하고자 한다. 먼저 진주시의 지역적 주택시장을 분석한 다음, 주택선택모형, 헤도닉주택가격모형, 주거입지선택모형 등 3개의 하위 모형으로 구성된 멀티에이전트 모델을 개발하였다. 또한 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 $150{\times}100$개의 셀로 구성된 가상공간을 설정하고 모형을 프로그래밍하였다. 이 시스템으로 도시개발이 주거 입지패턴에 미치는 영향을 분석하는 시뮬레이션을 실시해 보았다. 그 결과 단순히 도로, 상업시설, 편의시설의 입지만으로는 주거가 쉽게 유입되지 않음을 알 수 있었다. 대신에 녹지를 공급함으로써 매우 많은 주거입지를 유도할 수 있어 도시개발에서 인프라와 환경적 요인이 동시에 정비되어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 멀티에이전트 모형과 시뮬레이션 시스템은 원활하게 작동하며, 다양한 정책실험과 주택시장의 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.