• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.93-101
• /
• 2010

효율적인 네트워크 관리를 위해 중앙 집중적인 구조, 분산 관리 구조, 그리고 하이브리드 구조와 같은 다양한 관리 구조들이 연구되었지만, 어느 구조도 모든 환경에서 효율적이지는 못하다. 본 연구에서는 향후 활용이 많을 것으로 기대되는 광범위한 영역에 분포된 많은 수의 저용량 NE(Network Element)들을 유연성 있게 관리하기 위한 MA+SNMP 기반의 계층적 관리 구조를 제안한다. 제안 구조는 중간 관리 노드를 사용한 계층적 분할 관리 구조이며 관리의 유연성과 NMS의 부하 감소를 위하여 중간 관리 노드는 MA 기반의 분산 처리를 수행하고, NE의 소규모 특성을 고려하여 NE는 SNMP 기반으로 동작한다. 분석을 통해 제시된 환경에서 제안 구조가 기존 관리 구조의 취약점을 해결하여 처리 시간이 개선됨을 보인다.

• 한국공간구조학회논문집
• /
• 제21권1호
• /
• pp.79-86
• /
• 2021

Control performance of a smart tuned mass damper (TMD) mainly depends on control algorithms. A lot of control strategies have been proposed for semi-active control devices. Recently, machine learning begins to be applied to development of vibration control algorithm. In this study, a reinforcement learning among machine learning techniques was employed to develop a semi-active control algorithm for a smart TMD. The smart TMD was composed of magnetorheological damper in this study. For this purpose, an 11-story building structure with a smart TMD was selected to construct a reinforcement learning environment. A time history analysis of the example structure subject to earthquake excitation was conducted in the reinforcement learning procedure. Deep Q-network (DQN) among various reinforcement learning algorithms was used to make a learning agent. The command voltage sent to the MR damper is determined by the action produced by the DQN. Parametric studies on hyper-parameters of DQN were performed by numerical simulations. After appropriate training iteration of the DQN model with proper hyper-parameters, the DQN model for control of seismic responses of the example structure with smart TMD was developed. The developed DQN model can effectively control smart TMD to reduce seismic responses of the example structure.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제24권5호
• /
• pp.73-82
• /
• 2023

Optimization of Construction Site Layout Planning (CSLP) heavily relies on workers' travel paths. However, traditional path generation approaches predominantly focus on the shortest path, often neglecting critical variables such as individual wayfinding tendencies, the spatial arrangement of site objects, and potential hazards. These oversights can lead to compromised path simulations, resulting in less reliable site layout plans. While Deep Reinforcement Learning (DRL) has been proposed as a potential alternative to address these issues, it has shown limitations. Despite presenting more realistic travel paths by considering these variables, DRL often struggles with efficiency in complex environments, leading to extended learning times and potential failures. To overcome these challenges, this study introduces a refined model that enhances spatial navigation capabilities and learning performance by integrating workers' visibility into the reward functions. The proposed model demonstrated a 12.47% increase in the pathfinding success rate and notable improvements in the other two performance measures compared to the existing DRL framework. The adoption of this model could greatly enhance the reliability of the results, ultimately improving site operational efficiency and safety management such as by reducing site congestion and accidents. Future research could expand this study by simulating travel paths in dynamic, multi-agent environments that represent different stages of construction.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1085-1092
• /
• 2022

Travel distance is a parameter mainly used in the objective function of Construction Site Layout Planning (CSLP) automation models. To obtain travel distance, common approaches, such as linear distance, shortest-distance algorithm, visibility graph, and access road path, concentrate only on identifying the shortest path. However, humans do not necessarily follow one shortest path but can choose a safer and more comfortable path according to their situation within a reasonable range. Thus, paths generated by these approaches may be different from the actual paths of the workers, which may cause a decrease in the reliability of the optimized construction site layout. To solve this problem, this paper adopts reinforcement learning (RL) inspired by various concepts of cognitive science and behavioral psychology to generate a realistic path that mimics the decision-making and behavioral processes of wayfinding of workers on the construction site. To do so, in this paper, the collection of human wayfinding tendencies and the characteristics of the walking environment of construction sites are investigated and the importance of taking these into account in simulating the actual path of workers is emphasized. Furthermore, a simulation developed by mapping the identified tendencies to the reward design shows that the RL agent behaves like a real construction worker. Based on the research findings, some opportunities and challenges were proposed. This study contributes to simulating the potential path of workers based on deep RL, which can be utilized to calculate the travel distance of CSLP automation models, contributing to providing more reliable solutions.

• 지능정보연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.47-61
• /
• 2007

기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.73-89
• /
• 2004

인터넷의 발전과 더불어 사람들이 더 많은 상품 정보에 접근할 수 있게 됨에 따라, 소비자 간(C2C) 전자시장의 거래 규모도 더욱 빨리 성장하고 있다. 시장 경제의 활성화를 위한 소비자 간 전자상거래의 역할이 더욱 강조됨에 따라 소비자 간 전자상거래를 효율적으로 지원할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 이러한 연구들은 단순히 시간 흐름에 따라 동일한 상품의 가격만을 협상하는 것에 초점을 맞추고 있다. 협상의 대상을 서로 다른 유사한 상품으로 확장하기 위하여 고객은 가격 외에도 배송 시간이나 결제 방법 등 거래 행위와 관련된 속성까지 포함한 상품의 다양한 속성들에 대하여 협상할 수 있어야 한다. 이 요건을 만족시키기 위해, 본 연구에서는 고객을 대행하는 에이전트가 판매자 및 구매자 양측의 효용을 높이기 위해 가격 외에도 상품 및 거래의 다양한 속성들에 대해 협상할 수 있는 자동협상 방법론과 이러한 방법론을 적용하는데 기반이 되는 에이전트 마켓플레이스를 제안한다. 제안된 e-마켓플레이스와 에이전트를 지원하기 위한 프로토콜과 관련된 시스템 구조들도 동시에 개발하였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.105-113
• /
• 2015

조경은 스스로 환경적 지위를 확보하기 위해 환경윤리를 이론으로 흡수하였다. 그러나 환경윤리는 자연 보전에 집중한 나머지 조경을 인공물로 취급하며 도덕 대상에서 배척하였다. 그 과정에서 조경은 인간과 자연의 중도적 입장을 주장하나 도덕적 정체성을 의심하게 한다. 오히려 조경은 '자연의 대리인'으로 자처하며 '인간을 위한' 조경의 전통적 도덕관을 밀어내고 있다. 따라서 본 연구는 환경윤리의 비판적 해석을 통해 인간중심으로서 조경의 도덕적 위치의 재정립을 연구의 목적으로 삼는다. 환경윤리의 여러 분파 중 하그로브의 '약한 인간중심주의'는 조경처럼 자연미학을 윤리적 덕목으로 삼는다. 그러나 상이한 자연관 때문에 환경윤리는 조경을 비판적 대상으로 삼는다. 그러한 이유로 필자는 하그로브의 조경 비판 내용을 살펴보고 그에 대한 반론을 도덕적, 미학적, 조경적 입장에서 살펴본다. 비판 내용은 다음과 같다. (1) 자연은 존재 자체로서 미적이고 도덕적인 반면 조경은 모조품으로서 자연에 대한 완화된 태도를 취한다. (2) 자연은 자기창조적이기에 완전한 미적 실체인 반면 조경은 상상을 통해 인간적 결함을 감추는 설계된 자연이다. (3) 자연에 기술을 부여하는 환경관리는 무의미하기에 도덕적 허무주의를 발생한다. 이에 대한 반론으로 환경윤리는 '도덕적 자율성'을 배제하고 '도덕적 선'을 단순화함으로써 조경이 내포하고 있는 자연을 넘어선 도덕적 실천 능력, 창조와 상상의 폭 넓은 도덕적 의미, '돌봄'으로서 환경관리의 도덕적인 면을 간과하고 있다. 그 결과, 현실에서 자연의 문제는 인간의 삶과 분리할 수 없기에 더 이상 보전만이 미덕이 될 수 없다. 또한 조경은 '선한 삶'을 기반으로 하기 때문에 중도적 위치보다는 인간중심적 도덕적 위치가 타당하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권1호
• /
• pp.59-73
• /
• 2007

정보가전제어를 위해 Havi, Jini, LonWorks, UPnP, SLP 등 여러 미들웨어들이 현존하고 있음에도 불구하고, 홈네트워크가 계속 진화함에 따라 다양한 정보가전들에 대해 특화된 새로운 미들웨어들이 계속해서 등장할 것으로 예상된다. 본 논문은 홈네트워크 상에서 이질적인 미들웨어간의 상호 연동을 위한 통합 구조 방식에 대해 고찰하고, 효율적인 홈오토메이션을 위하여 기존 방식과는 달리 이질적인 미들웨어를 통합하는 시나리오 기반의 사용자 중심 통합 구조를 제안하고 구현한다. 본 논문에서 제안한 HOMI 구조(HOmenetwork Middleware for Interoperability)는 사용자가 서비스 연동 시나리오를 스크립트 방식의 인터프리터 언어인 HOMIL(HOMI Language)를 이용하여 직접 작성하고 변경할 수 있는 인터페이스를 제공한다. HOMI는 이러한 인터페이스를 통하여 기존의 통합 미들웨어 구조와는 다르게 사용자들이 직접 시나리오를 작성하고 구성함으로써 홈오토메이션을 위한 이기종 가전들간 연동의 효율성과 편리성을 향상시켰다. HOMI는 연동 서비스를 시간 문맥, 동기 문맥, 비동기 문맥 등 3가지로 분류하고, 특정 이벤트가 발생하였을 때 문맥을 고려하여 다음 서비스가 수행되도록 지원한다. HOMI는 변경된 시나리오가 댁내의 홈네트워크 환경에 즉각적으로 반영될 수 있도록 함으로써 사용자들이 새로운 시나리오 적용을 위해 새로운 응용을 설치하거나 서버를 갱신하고 재부팅하는 과정 없이 계속적으로 서비스들을 받을 수 있도록 지원한다. 마지막으로 HOMI는 통합 미들웨어를 위한 중앙 집중형 구조에서 발생하는 부하 문제를 Agent들을 여러 장치에 분산할 수 있도록 함으로써 해결하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.73-94
• /
• 2010

개방병원에 환자의 입원을 의뢰한 담당 의사들은 환자들의 상태와 제대로 된 간호서비스를 받고 있는지에 대한 정보를 간호기록을 열람함으로써 확인할 수 있다. 하지만 간호기록은 병원의 내부자료로써 외부기관에 쉽게 공개할 수 없는 자료이고 표준화가 확립되어 있지 않아 병원별로 다르게 작성되고 있어 필요한 정보를 공유하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 개방병원 간호기록의 작성과 공유를 지원하기 위한 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 우선 간호기록을 실제로 작성하는 간호사의 편의성을 고려하여 간호기록항목사전을 설정하게 하고 간호사와 의사간의 지능형 에이전트를 이용한 협상으로 작성과 공개의 항목을 확정하도록 하였다. 이 모든 과정은 의료기관간의 네트워킹을 지원할 수 있도록 웹기반시스템으로 설계되었고 실제 구현을 통하여 실현가능성을 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.113-122
• /
• 2010

In this study, 150MPa ultra-high-strength concrete was manufactured, and its performance was reviewed. As technically meaningful autogenous shrinkage reportedly occurs at a W/B ratio of 40% or less, although it occurs in all concrete regardless of the W/B ratio, the effects of the use of expansive admixture and shrinkage reducer, or of the friction and restraint of forms that may result in the effective reduction of autogenous shrinkage, were reviewed. As a result, considering the flow and strength characteristics, it was found that the slump flow time was shorter with expansive admixture, and shortest with shrinkage reducer. All specimens with $30kg/m^3$ expansive admixture showed high strength at early material age. Their strength decreased due to the expansion cracks when there was excessive use of expansive admixture, and the use of shrinkage reducer did not influence the change in the strength according to the material age. The expansive admixture had a shrinkage reduction effect of 80%, while the shrinkage reducer had a shrinkage reduction effect of 30%, indicating that the expansive admixture had a stronger effect. It seems that mixing the two will have a synergistic effect. The shrinkage reduction rate was highest when the W/B ratio was 20%. The form suppressed the expansion and shrinkage at the early period, and the demolding time did not significantly influence the shrinkage. The results of the study showed that the excessive addition of expansive admixture leads to expansion cracks, and the expansive admixture and shrinkage reducer have the highest shrinkage reduction effect when they are mixed.