시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.306-312
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2001
In this research, we are trying to develop a framework to evaluate the prevention program for Tsunami disaster based on the Multi-agent simulation model. Tsunami has arisen by the earthquake. It happened after flew minutes or few hours when it occurred. It is clear that Tsunami will come after earthquake and from seashore. If we prevent the damage by Tsunami, we should make people who is in the seashore and lived near the seaside escape from there. Moreover we must forecast the escape activity from Tsunami. Former research of this field, some researches try to forecast the escape activity as macro level. However, people who escape from Tsunami is differ from their physical ability and ability of information processing. It needs a more accuracy model to forecast the escape activity of them. Furthermore they make a decision step by step using the various information. Therefore escape activity from Tsunami will describe using an agent based model which can only treat the information processing of human being. In this paper, we develop the evacuation model from Tsunami disaster using the Multi agent based model. The purpose of this study is to analyze the human action pattern when Tsunami occurred, and to make an accurately assessment for damages by Tsunami. The Fujisawa city government is planning and operating the various prevention program far Tsunami. However nobody assess it, because they do not have any simulation models for Tsunami disaster. If they want to set an effective prevention program for Tsunami, they should have any kinds of simulation model. The results of this study are 1) To develop the Multi agent based evacuees escape activity model. 2) Assess the damage of Tsunami in Fujisawa-City.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent´s dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless ...
군의 전투 상황을 모의하는 전투 시뮬레이션 모델을 개발함에 있어서 현대전, 미래전의 핵심인 지휘통제분야에 대한 모의가 필요하다. 본 논문에서는 교전위주의 현재 워게임 모델을 개선하기위해 군의 의사결정과정인 부대지휘절차를 지능형 에이전트를 이용하는 모의방법론을 제시하였다. 계층별 지휘본부를 대리할 수 있는 다중 에이전트의 아키텍처를 설계하고 각각 에이전트의 기본적인 구조와 모의논리를 연구하였다. 본 연구는 지능형 에이전트의 적용대상을 관으로 확대하는 방법론이 될 것이고, 기본구조를 더욱 심화 발전시키면 불확실한 전장상황을 보다 정확하게 모의할 수 있는 기초가 될 것이다.
As game industry prospers, the negative side of games becomes highlighted as well as its contributions to economy growth. In spite of strong arguments for the necessity to regulations as a means to decrease addiction or overindulgence, research has produced future suggestions rather than quantifiable evidence. In this paper, we propose adopting a simulation approach in addition to quantitative approaches to better understand optimal regulatory levels since a simulation approach can visualize unexpected side effects of regulations. In this study, we suggest the application of an agent-based model (ABM) as a smart service to measure the effects of regulatory policies. We review cases applying ABM in various domains and consider the possibility of using an ABM to understand the effectiveness of web board-game regulations. We find that the ABM approach would be useful in several areas, such as the analysis of regulatory effects that reflect a variety of characteristics, the measurement of micro-regulatory effects, and the simulation of regulations.
에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션(Agent-Based Modeling and Simulation)은 기존 시스템 수준에서의 시뮬레이션이 구현할 수 없는 에이전트의 세밀한 행동과 상호작용을 활용하여 시장이나 사회 현상의 모델링에 사용되는 기술이다. 그러나 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션은 에이전트 기반 시스템의 지식 수준에서의 합리성의 원칙에 기반하여 구현되기 때문에 스스로의 목표 달성을 저해하는 에이전트를 표현할 수 없다[1]. 에이전트 기반 소프트웨어 공학 분야에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 사회적 수준에서의 행동 법칙을 통해 해결하였으나[2], 구체적인 개발 방법론은 제시가 되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 에이전트 기반 소프트웨어 공학 방법론인 트로포스와 사회적 행동 법칙을 결합하여 사회적 행동 법칙을 반영한 새로운 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한다. 이를 위해 각 개발 단계별로 구체적인 과업을 명시하고 과업 별로 생성되는 산출물 분석을 통해 모델링 및 시뮬레이션의 과정을 설명한다. 또한 자가 적응적 스마트 그리드와 군 도메인 시스템에서의 구체적인 적용 사례와 실험을 통해 제안 방법을 검증한다.
국방 분야에서의 M&S는 무기 체계 획득 및 개발에 투입되는 비용, 시간, 노력 및 위험을 감소하기 위한 전투 효과 실험 등에 사용되며 그 중요성이 높아지고 있다. 국방 M&S에서 시뮬레이션 모델은 묘사수준에 따라 전구급, 임무급, 교전급, 공학급 모델로 분류할 수 있는데, 그 중 교전급 모델은 다양한 자원들을 가상의 전장환경에 투입하여 시뮬레이션을 수행하며, 이것을 통하여 사용자들이 예측 불가능한 국지 전장에서의 많은 상황들에 대하여 다각적인 시야로 전술을 고려할 수 있게 하는 역할을 한다. 이런 교전급 시뮬레이션을 개발할 때, 에이전트 기반 시뮬레이션 개념을 도입하면 개체의 향상된 자율성, 조합성 및 재사용성을 가질 수 있다. 그것은 시뮬레이션 모델의 개발에 소요되는 시간, 비용 및 노력을 절감할 수 있음을 의미한다. 본 논문은 쿠가 아키텍처를 활용하여 다중 에이전트 기반의 교전급 시뮬레이션 프레임워크를 설계하는데 그 목적을 둔다.
행위자 기반 시뮬레이션은 시스템을 구성하고 있는 개체들이 자율적인 판단과 기억에 의해 상호 영향을 주면서 주어진 환경에 대응할 때 일정 시간이 경과한 후 시스템에 어떠한 현상이 발생하는가를 관찰하기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 팀 결성의 행태를 분석하기 위한 행위자 기반 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 팀의 결성은 팀 구성원 개개인의 선택과 판단에 의하지만 어느 한 개인의 일방적인 의사에 의해 이루어지기 보다는 여러 구성원의 상호 관계에 의한 것이라는 점, 그리고 이렇게 구성된 팀의 성취도는 경험이 반복될수록 변화한다는 점 등이 생태학적인 접근법을 가능하게 한다. 개발한 모형은 Netlogo 4.1으로 구현하였고 모의시험을 통해 검증하였다. 모의시험의 결과는 행위자 기반 시뮬레이션의 특성인 규칙의 적용 및 판단, 기억 및 진화의 속성을 잘 묘사할 수 있음을 보여주었다. 개발한 모형을 발전시킴으로써 팀 결성의 다양한 생태학적 분석에 적용이 가능하다.
본 논문은 에이전트 기반의 시뮬레이션을 이용하여 최적의 카메라 배치 방법을 제안한다. 공간 중요도를 분석하고 공간을 효율적으로 커버하기 위해, 공간분류와 이동하는 사람의 패턴 분석기반으로 에이전트 기반의 시뮬레이션을 수행하였다. 에이전트 기반의 카메라 배치 기법은 카메라 성능뿐만 아니라 경로탐색 알고리즘으로부터 추출한 공간 중요도를 고려하여 개발하였다. 이 기법은 설치비용을 고려하여 최적의 카메라 수를 결정할 뿐만 아니라 카메라의 위치와 방향을 조정한다는 것을 보인다. 제안한 방법을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 실제 영상과 비교하였으며, 특정 공간에서 시뮬레이션한 실험 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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