최근 들어 도로의 선형 개량 및 설계속도 향상으로 인해 장대터널에 대한 수요가 증가함에 따라 대피 시간의 지연과 같은 이용자 취약성이 더욱 높아지고 있다. 향후 도로터널의 장대화 경향은 심화될 전망이므로 화재에 대한 이용자 취약성을 검토하고 효율적 대피 방안을 세우지 못한다면 더 큰 인명 피해가 발생할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 적정시간 안에 이용자들이 대피해야 사상자 발생이 최소화 될 수 있다는 점을 고려해 다양한 상황 조건 아래 대피 시간을 산정하는 연구를 수행하였다. 개발된 모형에서 행위자는 이용자이며, 이들은 퇴피성, 직진성, 좌향성 등의 행위 규칙에 따라 대피를 진행하도록 모형을 설계하였다. 개발된 모형은 ODD 규약에 따라 설명하였고 시뮬레이션을 위해 NetLogo 5.2를 활용해 구현하였다. 이 모형과 두 가지 시나리오를 활용해 현행 피난연결통로 설치지침을 평가하였다. 그 결과 터널 내부의 차량이 정체 수준일 경우 현행 지침은 다소 미흡한 것으로 판명되었다.
우리나라 전력시장에서도 보다 선진화된 요금체계가 도입되어야 한다는 관점에서 가정부문에서의 선택적 전력요금제 도입이 논의되고 있다. 본 연구에서는 고정요금제, 실시간 요금제(RTP), 계시별 요금제(TOU)를 도입하였을 때의 효과를 분석하기 위해 행위자기반모형을 구축하였다. 시간대별 전력소비 유형이 다른 행위자를 설정하였으며, 전력수요와 전력가격을 연동시키기 위해 발전부문도 모형에 도입하였다. 분석 결과, 소비자 유형이 피크부하 때 덜 사용하는 경우에는 실시간 요금제인 RTP나 TOU를 택했을 때의 비용절감 효과가 컸으며, 특히 스마트 계량기 등을 이용하여 전력사용 시간을 최적화할 수 있는 경우에는 그 편익이 더욱 증가한 것으로 나타나 향후 스마트 전력소비를 위한 인프라 구축이 필요함을 알 수 있다.
본 논문은 모바일 분산 환경에서 이동형 환자를 모니터링하고 응급상황에 대처할 수 있는 부하 균형 다중 에이 전트 모델을 제안한다. 제안된 모델은 모바일 시스템에서 확장하여 분산 프레임워크 기반의 구조를 갖도록 설계하였으며, 이동형 환자들의 실시간 상황정보를 통해 헬스케어의 서비스를 제공하고 있다. 시스템 설계 시 미들웨어의 한계를 극복하기 위해 애플리케이션들과 그 기반이 되는 네트워크 인프라 사이에 추상 레이어를 제공하여 QoS 요구들과 네트워크 수명 사이의 균형을 유지시켜 주었다. 그리고 셀에서 다중 에이전트의 효율적인 부하 분산을 위해 클러스터링을 사용하였다. 클러스터링은 FCM을 사용하여, 자원들의 사용을 최적화하기 위해 전송 지연을 고려함으로써, 모든 셀에서 다중 에이전트를 효율적으로 분산시킨다.
지역적으로 분산되어 있는 지식 노동자들 간에 진보된 협업을 지원하기 위해서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 범위 내에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 전통적인 회의실 기반의 협업 환경 (편리하지 못한 시청각 자료의 공유, 협업 도구의 어려운 조작 등)에서 이미 알려진 여러 문제점 들을 해결하기 위해, 개념적인 프레임워크들이 설계되었다. 실용적이고 편리한 협업 환경 구성을 위해, 본 논문에서는 에이전트 기반의 서비스 합성 모델을 개념적으로 설계한다. 사용자 입장에서 복잡한 협업 환경의 내부 구조를 알 필요 없이, 상위 수준의 작업 지시를 하면 협업 환경에서 주어진 작업을 수행하기 위한 서비스들을 자동적으로 발견하고, 연결하기 위한 모델을 설계한다. 본 서비스 합성 모델을 기반으로 다중 에이전트 시스템 기반의 다자간 협업 환경관리 툴킷을 개발하여, 직관적인 GUI를 통해 협업 노드 상의 다양한 서비스들을 설정, 운용하는 방법을 제공하고, 주어진 작업을 수행하기 위해 필요한 서비스들을 발견하고 연결하는 기능을 제공한다. 구현된 툴킷의 실용성을 실증하기 위하여, 개발된 툴킷을 기반으로 영상 회의를 위한 기능을 제공하는 협업 서비스들을 구현한다.
보행교통류의 네트워크 모형은 다양한 방법으로 연구되고 있지만 특히 그 적용성과 간결성 때문에 셀 기반의 CA 모형을 이용한 분석이 다수 진행되고 있다. 최근에는 CA 모형의 후속모형으로 제시된 가스입자(Gas Lattice)모형은 확산(dissemination)하는 물질의 행태를 편이된 임의보행(Biased Random Walker)으로 반영하여 보행자의 움직임을 가정하기도 하였다. 이와 같은 모형들은 Agent 기반으로 보행자의 다양한 특성과 보행행태를 쉽게 적용할 수 있기 때문에 복잡하고 영향요소가 많은 보행을 설명하는데 미시적인(microscopic) 분석방법론으로 활용되고 있다. 하지만 보행의 행태는 보행자의 목적지와 위치에 따라 쉽게 변할 수 있기 때문에 동일한 규칙으로의 설명되는 모형들은 보행자의 행태를 반영하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 보행자의 행태가 유사한 동질구간(Homogeneous Section)을 정의하고 다방향보행자모형(MDPM: Multi-Directional Pedestrian Model)을 이용하여 현재까지 적용 및 평가되지 못하였던 임의보행과 좌/우측 통행 보행자의 보행특성을 설명할 수 있는 시뮬레이션 방법론을 제시하였다.
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. Optimization results are verified by comparison with the results from MATDYMO.
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.
Since the competitive market environment was introduced into the electric power industry, the structure of the industry has been changing from vertically integrated system to functionally unbundled and decentralized system composed of multiple (decision-making) market participants. So the market participants such as Gencos or LSE (load serving entity) need to forecast the market clearing price and thus build their offer or bidding strategies. Not just these market players but also a market operator is required to perform market analysis and ensure simulation capability to manage and monitor the competitive electricity market. For fulfilling the demand for market simulation, many global venders like GE, Henwood, Drayton Analytics, CRA, etc. have developed and provided electricity market simulators. Most of these simulators are based on the optimization formulation which has been used mainly for the least cost resource planning in the centralized power system planning and operation. From this standpoint, it seems somehow inevitable to face many challenges on modeling competitive market based on the method of traditional market simulators. In this paper, we propose a kind of new method, which is MAS based market simulation. The agent based model has already been introduced in EMCAS, one of commercial market simulators, but there may be various ways of modeling agent. This paper, in particular, seeks to introduce an model for MAS based market simulator.
Lee, Ji Youn;Kim, Hoyoung;Lee, Boeun;Kim, Young Ju;Lee, Yun-Sang;Jeong, Jae Min
대한방사성의약품학회지
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제1권2호
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pp.104-108
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2015
Human serum albumin (HSA) has potential for diagnosis and therapy in clinical setting. The purpose of experiments was to develop and evaluate $^{68}Ga$-HSA as a PET agent for diagnosis of acute inflammation. NOTA-HSA was synthesized by conjugating 2-(p-isothiocyanatobenzyl)-1,4,7-triazacyclononane-1,4,7-triacetic acid to HSA in 0.1 M sodium carbonate buffer (pH 9.5) and then purified using a PD-10 size-exclusion column. NOTA-HSA was labeled with $^{68}Ga$ at room temperature for 10 min, and 8.4% sodium hydrogen carbonate buffer was added for neutralization. $^{68}Ga$-NOTA-HSA was purified using alumina N plus light cartridge and $0.22{\mu}m$ syringe filter. Labeling efficiency and radiochemical purity were determined by ITLC-SG with 0.1 M citric acid. Biodistribution study was performed in a male BALB/c mice model of Carrageenan-induced acute inflammation. Animal PET study was performed in acute inflammation mice model after tail vein injection of $^{68}Ga$-HSA. This radiotracer showed high labeling efficiency (>99%) around pH 7. Biodistribution study showed higher inflamed footpad uptake than control footpad uptake. Animal PET study revealed 2 times higher uptake on inflamed footpad compared to control footpad. In these experiments, we developed $^{68}Ga$-HSA for acute inflammation PET imaging and evaluated it in a mouse disease model. The results demonstrated that $^{68}Ga$-HSA has potential as a PET imaging agent for diagnosis of acute inflammation.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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