방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.
CO₂소화장치의 CO₂노즐과 방호공간 내 벽 사이의 거리변화에 따른 유동 및 CO₂질량전달효과를 분석하기 위하여 CO₂노즐과 후측 벽 사이의 거리를 변화시키면서 전산모이실험을 3차원 비정상상태로 수행하였다. 유동장과 CO₂소화제 농도장을 계산하였다. CO₂노즐과 후측 벽 사이의 거리 증가에 따라 다른 재 순환 유동형태와 벽면제트기류가 형성되었다. CO₂ 소화제 질량전달은 모든 경우에서 각 벽으로부터 방호공간의 중앙으로 일어나지만 CO₂소화제 노즐의 전 후 영역의 CO₂질량분율은 CO₂노즐과 벽 사이의 거리 증가에 따라 높거나 낮게 나타났다.
Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.
Recently, to improve operating efficiency with the higher in-line rate in automated production lines, a lot of cases of grouping machines and material handling system together to form a cluster has shown frequently. This article addresses the job allocation and operation method of automated material handling for cluster-type production systems. First of all, the control problems of the automated material handling systems are classified into the control problem of inter-cluster material handling system and that of intra-cluster material handling system. Then, a distributed agent-based control scheme is proposed for the former, and an operational control procedure for the latter. Simulation experiment shows that the proposed method is efficient in reducing cycle times and improving utilization of material handling vehicles.
노드의 이동성과 한정된 배터리 용량으로 무선애드혹 네트워크에서는 종종 경로 단절이나 패킷 손실이 발생한다. 본 논문에서는 수신 신호 세기의 변화를 측정함으로써 경로 단절 확률과 패킷손실을 줄일 수 있는 AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector routing)에 기반을 둔 향상된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 라우팅을 결정하기 위해 노드 이동성과 경로의 홉으로 이루어진 새로운 측정 함수를 사용하고, 데이터 전송 중 노드의 움직임에 의한 경로의 단절을 방지하기 위해 새로운 경로 관리 기법을 소개한다. 이웃 노드의 움직임을 감지되면, 경로가 단절되기 전에 라우팅 에이전트는 다음 홉 노드를 이웃노드로 변경한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 라우팅 기법의 성능이 기존의 AODV 방식보다 우수함을 보인다.
AI World Cup 환경은 다수 가상 에이전트들이 팀을 이뤄서 서로 상호작용하며 대전이 가능한 가상 축구 환경이다. 본 논문에서는 AI World Cup 환경에서 멀티 에이전트기반 학습/추론 기술을 사용하여 다양한 전략과 전술을 구사하는 가상 축구 에이전트 구현과 시뮬레이션 결과를 소개한다. 먼저, 역할을 바탕으로 협동하여 상대방과 대전할 수 있는 논리 기반 추론형 멀티 에이전트 기술이 적용된 Dynamic planning 축구 에이전트 9 세트를 구현하였다. 이후, 강화학습 에이전트 기반, 단일 에이전트를 조합한 Independent Q-Learning 방식의 학습형 축구 에이전트를 구현한 후, 이를 멀티 에이전트 강화학습으로 확장하여 역할 기반 전략 학습이 가능한 가상 축구 에이전트를 구현하고 시뮬레이션 하였다. 구현된 가상 축구 에이전트들 간 대전을 통해 승률을 확인하고, 전략의 우수성을 분석하였다. 시뮬레이션 예제는 다음에서 확인할 수 있다 (https://github.com/I-hate-Soccer/Simulation).
최근 IT 기술을 전통 산업 등 다양한 분야에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 교육 분야에서는 기술을 이용하여 학습을 개선시키는 방법에 대한 관심이 높아지고 있으며, 교육에 IT 기술을 접목하는 자기주도적 학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 자동차 정비 훈련 분야에서도 이-러닝 형태의 교육이 이루어지고 있지만, 자기주도형 학습을 하기에는 어려움이 많다. 기존에 만들어진 자동차 정비 훈련 프로그램은 개발자에 의해 정해진 훈련 시나리오에 따라 미리 정해진 동작만을 차례로 수행하게 되어있다. 그러나 훈련자가 자기주도적으로 정비 훈련을 수행하기 위해서는 훈련자 스스로 여러가지 정비 동작을 수행하고 다양한 상황을 경험할 수 있어야 한다. 그러한 기능을 제공하기 위해서는 훈련자의 다양한 동작에 대해서 실제와 같은 결과가 나오도록 프로그램이 개발되어야 하지만, 그러려면 자동차의 여러가지 복잡한 전기적, 기계적 동작에 관한 매우 복잡한 계산이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 자동차 정비 훈련에서 복잡한 물리적 시뮬레이션 없이 훈련자의 다양한 동작에 따라 자동차의 동작을 시뮬레이션 함으로써 자기주도적인 학습을 할 수 있는 JESS 추론 엔진을 이용한 논리 시뮬레이션 에이전트를 구현한다.
자연적이거나 인위적인 여러 요인의 복합적인 상호작용에 의해 지표는 계속 변화해간다. 자연재해는 생태계의 다양한 군집이 서로 상호작용을 하는데 결정적 영향을 미치는 요소로 이런 변화의 직접적인 원인이 되는 특정 사건의 발생과정이나 공간적 분포에 대한 연구는 환경과 자원관리 측면에서 중요하다. 본 논문에서는 지표변화에 영향을 미치는 자연화재의 경우를 중심으로 공간적 분포를 모형화하는 방법론을 설명하였다. 자연화재는 주로 번개에 의해 발생되어 몇 주에 결쳐 수만 킬로미터의 지역을 태우면서 새롭고 다양한 서식지를 만들어 가는 주된 자연재해중의 하나로 생태계관리차원에서 연구되고 있다. 오스트리아 빅토리아사막을 예로 이곳에서의 자연화재 발생지역을 20년동안의 원격탐사자료(MSS data)로부터 추출하여 이를 바탕으로 자연화재발생에 대한 공간적 모형을 개발하였고 모형에 입각한 시뮬레이션 방법을 논의하였다. 화재발생과정은 불규칙적으로 분포된 공간상의 point pattern에 의해 특징지어질 수 있는데 이의 모형화를 위해서 Nonhomogeneous Planar Poissin Process가 이용되었다.
분산 컴퓨팅 환경에서 프로세스 사이의 상호 협력을 위한 통신으로 인격 프로시져 호출이 전통적으로 사용되고 있다. 분산 응용이 더욱 복잡해짐에 따라 최근 이동 에이전트 패러다임이 등장하였다. 이처럼 다양한 상호 협력을 위한 통신 패러다임이 등장함에 따라 각 패러다임의 성능에 대한 평가와 비교 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구에서 성능 평가를 위해 사용한 성능 모델들은 보안 서비스를 위한 평가 요소를 고려하고 있지 않기 때문에 실제 분산 환경을 제대로 반영하지 못한다. 분산 환경은 개방되어 있으므로 정보의 노출이나 도청과 같은 공격에 있어서 상당히 취약하다. 이러한 분산 환경에서 안전하게 작업을 수행하기 위해서는 여러 가지 공격으로부터 응용 프로그램이나 정보를 보호하기 위한 보안 서비스가 고려되어야 한다. 본 논문에서는 상호 협력을 위한 통신 패러다임 중 인격 프로시져 호출과 이동 에이전트의 성능을 평가하고 비교한다. 분산 응용 프로그램을 안전하게 수행하기 위해 고려해야 하는 보안 서비스에 관하여 알아보고, 이러한 보안 서비스를 적용한 새로운 성능 모델을 제시한다. N개의 데이타베이스 서버에서 사용자가 필요한 정보를 검색하는 작업을 Petri Net으로 모델링하고, 각 파라미터에 수치 값을 할당해서 수행속도를 측정하여 두 패러다임의 성능을 비교한다. 본 논문에서 안전한 통신을 위하여 보안 서비스를 적용한 두 성능 모델의 비교 결과는 다음과 같다. 원격 프로시져 호출은 연산 비용이 높은 암호화 메커니즘을 포함하는 통신 횟수와 통신량이 많기 때문에 실행 시간이 급격하게 증가하지만, 이동 에이전트 패러다임은 통신 횟수와 통신량을 줄인 수 있으므로 실행시간이 완만하게 증가하는 것을 살펴볼 수 있다.멀티미디어 제작환경을 구축하는 것이 디지털 방송 시대의 방송 사업자에게 가장 중요한 과제중의 하나가 되었다. 멀티미디어 제작환경을 구축함으로써 영상, 음성 및 다양한 부가 데이터를 포함하는 멀티미디어 프로그램을 편리하게 제작할 수 있으며, 데이터베이스로부터 필요한 영상 이미지를 자유롭게 합성, 조작하는 등, 매우 다양하고 편리한 제작기법을 활용할 수 있다. 또한 멀티미디어를 응용한 제작 분야로서 컴퓨터 그래픽스 기술은 방송의 사전제작에 커다란 기여를 하고 있으며, 이미 선거방송을 비롯한 여러가지 프로그램은 가상스튜디오와 가상캐릭터 기술을 활용하여 제작하고 있다. 방송사업자는 이러한 멀티미디어 제작시스템을 근간으로 영상검색, 영상 합성, 스크립트 편집, 가상현실 응용 등 고도의 제작 기법을 활용함으로써 사용자 친화성, 다이나믹한 표현, 실시간, 대화성을 특징으로 하는 다양한 멀티미디어 서비스를 시청자에게 제공할 수 있을 것이다.is. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the timing analysis
본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 안정적인 자원을 선택하고 활용하는 자원 관리 방법을 제안한다. 모바일 그리드에서 이동 기기를 작업 처리에 이용하고자 하는 연구들이 많이 이루어지고는 있지만 모바일 장치의 불규칙한 이동성, 서비스 탐색, 자원 공유, 기기의 다양성, 제한적인 배터리 용량 등의 제약으로 인하여 기존 유선 그리드 환경에서의 작업 처리에 비해 신뢰성이 매우 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되었고 대표적으로 프록시 기반 모바일 그리드 구조와 에이전트 기반 모바일 그리드 구조를 들 수 있다. 본 논문에서는 IP 페이징을 프록시 기반 모바일 그리드 구조에 적용하여 보다 쉽게 유휴 자원 탐색과 그리드 자원 정보를 관리하고자 한다. 그리고 모바일 기기의 작업 관리를 위하여 SIP(Session Initiation Protocol)를 이용하여 지속적으로 모바일 기기의 이동성을 관리하고 페이징 캐쉬를 이용하여 모바일 기기의 자원 변화와 배터리 용량을 관리하여 자원 예약을 통해 진행 중인 작업의 이주를 허용하고자 한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 모바일 그리드 구조가 효율적이고 안정적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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