The protection against transient instability and consequent out-of-step condition is a major concern for the utility industry. Unstable system may cause serious damage to system elements such as generators and transmission lines. Therefore, out-of-step detection is essential to operate a system safely. Also, a multi-agent system is one that consists of a number of agents, which interact with one another. Multi-agent systems(MAS) can offer the flexibility and the adaptability to the previous algorithm. In this paper, the detection algorithm of out-of-step is designed by multi-agent system and implemented by EMTP-MODELS. To verify performance of the proposed algorithm based on multi-agent system, simulations by EMTP have been carried out.
본 논문에서는 탐지 모델을 자동 생성하여 인력, 시간에서의 효율성과 오탐율을 향상시키는 학습을 통한 탐지 모델 생성 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 모델 생성 시스템은 agent 시스템과 manager 시스템으로 구성되고 agent 시스템은 탐지 모델 데이터베이스를 기반으로 센서의 역활을 수행하고 manager 시스템에서는 탐지 모델 생성과 모델 분산의 역할을 수행한다. 모델 생성은 유전적 알고리즘에 의해 기존의 정형화된 포맷의 탐지 모델을 학습시켜 모델을 생성하고 새로운 탐지 모델로 적용할 수 있다. 실험 결과에 따라 제안된 데이터 마이닝 기반의 탐지 모델 생성 시스템은 기존의 침입 탐지 시스템보다 효율적으로 침입을 탐지하였다. 구현된 시스템으로 인하여 새로운 유형의 침입 시 탐지 모델 생성과, False-Positive율의 감소를 가져와 기존 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하여 탐지모델 생성 시스템을 제안한다.
본 논문은 이산시간 장주기모델로 구성된 다개체시스템의 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 군집제어 기법을 제안한다. 이산시간 모델은 오일러(Euler) 방법을 이용하여 유도한다. 이에 대한 T-S 퍼지 모델은 피드백 선형화 기법을 통해 구성하며, 이를 점근적으로 안정화하기 위한 퍼지제어기를 설계한다. 제어기 설계조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다.
인터넷의 급속한 화산으로 인해 사용자들은 다양한 서비스를 제공받고 있다. 그러나 대부분의 사용자들은 수많은 서비스 사이트에 여러 개의 ID와 패스워드를 이용해 서비스를 이용한다. 따라서 이를 관리해야 하는 사용자와 관리자의 비효율적인 관리체계에 따른 보안적 취약점을 보완하기 위해 제안된 시스템이 SSO(Single Sign On)이다. SSO는 사용자와 관리자에게 효율성과 보안성을 높여 줄 수 있는 시스템으로써 최근 대중화된 SSO 시스템의 경우 브로커 인증 모델에 단일 에이전트를 결합한 혼합형 인증 시스템이 상용화되고 있다. 그러나 혼합 형태의 인증 시스템의 경우 사용자의 사전 등록 문제, 익명 사용자 문제뿐만 아니라 참여 개체들 간의 부인봉쇄 서비스를 제공하지 못하고 있어 보안상의 많은 취약점을 발생시키고 있다. 또한 에이전트 자체에 대한 보안 서비스를 제공해 주지 못해 사용자의 개인 정보뿐만 아니라 SSO 시스템에 많은 취약점을 노출시키고 있다. 따라서 본 논문에서는 SSO 시스템의 인증 모델 중 브로커 인증 모델에 멀티 에이전트 시스템을 결합한 인증모델을 제시하였다. 제안 방식은 기존의 혼합형 인증 시스템에 적용된 단일 에이전트의 보안적 취약점을 보완한 안전한 멀티 에이전트 시스템을 적용하여, 기존 브로커 인증 모델과 단일 에이전트의 혼합형 인증 시스템에서 제공하지 못했던 여러 가지 보안 사항을 만족할 수 있는 SSO 인증 모델을 제안하였다.
본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.
컴퓨터네트워크의 확대와 인터넷 이용자의 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위한 침입 탐지 시스템에 관한 연구가 활발하다. 이동에이전트를 이용하는 제안된 컴퓨팅 패러다임의 잇점은 네트워크의 지연시간 극복. 네트워크 부하 감소, 비동기적이고 자율적인 실행, 동적인 적합성과 이기종 환경에서의 운영이다. 많은 정보 보호 모델들은 agent-to-agent, agent-to-platform, 그리고 platform-to-agent 위험한 요소들을 완화하기 위하여 제안되었다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 개발을 통해서 이동 에이전트의 성능을 분석하여 관리함으로써 데이터가 최상의 환경을 유지하도록 하였다.
When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.
We describe a scheme for developing character-based interface within the context of an agent-based tutoring system in the Web environment. The ideas in this paper stem from original work representing aspects of human emotion in tutoring computer models, where may provide mote natural ways for students to communicate with digital learning materials. The proposed system model is a set of software services that enable developers to incorporate interactive animated characters into their Web pages designed for on-line lectures. The prototypical application is developed and shown for validating the applicability and the effectiveness of this model in real tutoring settings.
This study has tried to suggest a new model that can effectively redistribute the tickets in the online ticket resale market, while suggesting a new allocation mechanism based on an agent negotiation. To this end, this study has analyzed and simulated the secondary ticket market through System dynamics. As a result of these simulations, it has been proved that the price stability of ticket resale market leads to an increase in revenue. An agent negotiation helps to stabilize the ticket prices that are usually inclined to rise at auction, benefiting all the participants in the negotiations, consequently showing a Pareto solution.
Spare part management is very important to products that have large number of parts and long lifecycle such as automobile and aircraft. Supply chain must support immediate procurement for repair. However, it is not easy to handle spare parts efficiently due to huge stock keeping units. Qualified forecasting is the basis for the supply chain to achieve the goal. In this paper, we propose an agent based modeling approach that can deal with various factors simultaneously without mathematical modeling. Simulation results show that the proposed method is reasonable to describe demand generation process, and consequently, to forecast demand of spare parts in long-term perspective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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