Network management for detail analysis can cause speed decline of application in case of lack band width by traffic increase of the explosive Internet. Because a manager requests MIB value for the desired objects to an agent by management policy, and then the agent responds to the manager. Such processes are repeated, so it can cause increase of network traffic. Specially, repetitious occurrence of sending-receiving information is very inefficient for a same object when a trend analysis of traffic is performed. In this paper, an efficient SNMP is proposed to add new PDUs into the existing SNMP in order to accept time function. Utilizing this PDU, it minimizes unnecessary sending-receiving message and collects information for trend management of network efficiently. This proposed SNMP is tested for compatibility with the existing SNMP and decreases amount of network traffic largely
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.550-554
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2002
In this paper, we design the CORBA-based Mobile-Agent Model (CMAM) which has the capability of the efficient work processing in distributed environment through sensing network traffic and searching the optimal path for migration nodes of mobile agent. In case existing mobile agent model is given various works from user, the network overhead and traffic are increased by increasing of execution module size. Also, if it happens a large quantity of traffics due to migration of nodes according to appointment of the passive host(node) muting schedule by user, it needs much cost for node search time by traffic. Therefore, in this paper, we design a new mobile agent model that assures the reliability of agent's migration through dynamic act on the specific situation according to appointment of the active routing schedule and can minimize agent's work processing time through optimal path search. The proposed model assigns routing schedule of the migration nodes actively using an extended MAFFinder. Also, for decreasing overhead of network by agent's size, it separated by mobile agent including oかy agent calling module and push agent with work executing module based on distributed object type of CORBA. Also, it can reduce the required time for round works of mobile agent through the optimal path search of migration nodes.
Kim, Ji-Su;Kim, Hong-Keun;Shim, Hyung-Bo;Back, Ju-Hoon
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.9
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pp.857-862
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2011
This paper studies the output consensus problem for a class of heterogeneous linear multi-agent systems under a fixed directed communication network. The dynamics, as well as its dimension, of each agent can widely differ from the others, but all the agents are assumed to have the same transfer matrix. In addition, only the system outputs are constrained to be delivered through the network. Under these conditions, we show that the output consensus is reached by a group of identical controllers, which is designed to achieve the state consensus for the homogeneous multi-agent system obtained from the minimal realization of the transfer matrix. Finally, an example is given to demonstrate the proposed result.
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.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.275-286
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2021
As a result of the vast amount of data that is geographically found in different locations. Distributed data mining (DDM) has taken a center stage in data mining. The use of mobile agents to enhance efficiency in DDM has gained the attention of industries, commerce and academia because it offers serious suggestions on how to solve inherent problems associated with DDM. In this paper, a novel DDM model has been proposed by using a mobile agent to enhance efficiency. The main idea behind the model is to use the Naive Bayes algorithm to give the mobile agent the ability to learn, compare, get and store the results on it from each server which has different datasets and we found that the accuracy increased roughly by 0.9% which is our main target.
Based on the Deep Q-Network(DQN) algorithm of reinforcement learning, an active fault-tolerance method with incremental action is proposed for the control system with sensor faults of the once-through steam generator(OTSG). In this paper, we first establish the OTSG model as the interaction environment for the agent of reinforcement learning. The reinforcement learning agent chooses an action according to the system state obtained by the pressure sensor, the incremental action can gradually approach the optimal strategy for the current fault, and then the agent updates the network by different rewards obtained in the interaction process. In this way, we can transform the active fault tolerant control process of the OTSG to the reinforcement learning agent's decision-making process. The comparison experiments compared with the traditional reinforcement learning algorithm(RL) with fixed strategies show that the active fault-tolerant controller designed in this paper can accurately and rapidly control under sensor faults so that the pressure of the OTSG can be stabilized near the set-point value, and the OTSG can run normally and stably.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.164-172
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2023
Sharing power data between electrical power grids is crucial in energy management. The multi-agent approach has been applied in various applications to improve the development of complex systems by making them both independent and collaborative. The smart grid is one of the most intricate systems that requires a higher level of independence, reliability, protection, and adaptability to user requests. In this paper, a multi-agent system is utilized to share knowledge and tackle challenges in smart grids. The shared information is used to make decisions that aid in power distribution management within the grid and with other networks. The proposed multi-agent mechanism improves the reliability of the power system by providing the necessary information at critical times. The results indicate that the multi-agent system operates efficiently and promptly, making it a highly promising candidate for smart grid management.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.537-538
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2021
In this paper, we consider the agent management scheme for the data gathering in the crowd group. To the critical data gathered in dangerous region, the possibility of mission failure caused by the sensor node damage can be high. Hence, we study the node processing to the danger agent node through the cooperative network method for the sensor nodes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.8
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pp.528-537
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2014
Wireless Sensor Network(WSN) is a network which consists of sensor nodes(SNs) in data collection area. It is hard for the SNs to replace battery. Thus energy and transfer efficiency is important because the energy is limited. In this paper, we propose energy-efficient data collection algorithm for wireless sensor networks by using mobile agent in distance-based cluster structure. For avoid collisions and guarantee low latency, make distance-based topology and build cluster by the topology. For performance comparison of the proposed algorithm, compare with existing mobile agent algorithm. When network constructed by 300 nodes, proposed algorithm has performance increase than existing algorithm(GCF, LCF, TBID) in network lifetime 194, 124.6, 1.46 times each and data merging energy efficiency 87.5%, 85%, 45% each.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.195-202
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2020
The control system for the efficiency of resource utilization in sensor network environment based on object detection and environmental sensor requires active control function which based on sensor data acquisition and transmission functions and server's data analysis. Using active rule-based mobile agent middleware, this paper proposes a new distributed control framework that reduces the load of central sensor data server in sensor network environment by implementing remote data sensing and Zigbee-based communication with server and data analysis method of server. In addition, we implemented a power-saving system prototype using active rule-based distributed control methods that applied consumer's demand and environmental variables, and verified the validity of the proposed system through experiments and evaluations in the mobile agent middleware environment. The proposed system is a system framework that can efficiently autonomously control distributed objects in the sensor network environment, and it can be applied effectively to the development of demand response service based on optimal power control for the smart power system in the future.
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