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.
Kim, HyunJoo;Yoo, ChangKyoo;Ryu, Jun-Hyung;Lee, In-Beum
Korean Chemical Engineering Research
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v.46
no.2
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pp.369-375
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2008
To achieve zero-emission, one of the main goals of an eco-industrial park (EIP), it is needed to develop an effective water exchange network. The network includes various subsystems and decision making processes, which make the modeling process extremely complicated. Agent-based modeling was used to simulate water exchange network in an EIP. Firm agents were created based on the behavior pattern of firms, and an agent-based model (ABM) was made with the agents, showing the growth of the exchange network. An existing steel and iron making industrial park was chosen as a case study, and the ABM model shows eco-efficient behavior with a decreased environmental cost. Water reuse network based on the ABM model results in 35% decrease of the fresh water supply and 50% reduction of the wastewater generation in EIP. A case study shows that agent-based model can be a powerful tool in modeling and designing complex eco-industrial parks, especially when a part of the system needs to be changed.
In order to mitigate the damage caused by accidents in nuclear power plants (NPPs), evacuation strategies are usually managed on the basis of off-site effects such as the diffusion of radioactive materials and evacuee traffic simulations. However, the interactive behavior between evacuees and the accident environment has a significant effect on the consequential gap. Agent-based modeling (ABM) is a method that can control and observe such interactions by establishing agents (i.e., the evacuees) and patches (i.e., the accident environments). In this paper, a radiological emergency evacuation model is constructed to realistically check the effectiveness of an evacuation strategy using NetLogo, an ABM toolbox. Geographic layers such as radiation sources, roads, buildings, and shelters were downloaded from an official geographic information system (GIS) of Korea, and were modified into respective patches. The dispersion model adopted from the puff equation was also modified to fit the patches on the geographic layer. The evacuees were defined as vehicle agents and a traffic model was implemented by combining the shortest path search (determined by an A * algorithm) and a traffic flow model incorporated in the Nagel-Schreckenberg cellular automata model. To evaluate the radiological harm to the evacuees due to the spread of radioactive materials, a simple exposure model was established to calculate the overlap fraction between the agents and the dispersion patches. This paper aims to demonstrate that the potential of ABM can handle disaster evacuation strategies more realistically than previous approaches.
The purpose of this paper is to propose applying agent-based model(ABM) for analyzing logistics system. Logistics problems become more complex and multi-faceted. As a result, the behavior of the system becomes more and more difficult to predict, we see the limitations of the traditional top-down approach in handling complexity. The ABM, that is the bottom-up approach, provides new modeling framework in system modeling. The ABM focuses on the interactions of subsystem or agents in whole system. Then the macroscopic picture of the whole system behavior is emerged as the microscopic interactions of agents are aggregated. The ABM assumes that each agent acts based on simple rules learned from dynamic interactions among other agents or its surrounding environment. The ABM has a great advantage in understanding emergent phenomenon that cannot be explained only through considering individual attributes. The ABM is an extremely useful method to analyze complex system such as logistics system. Therefore, the great research efforts and applications on the ABM to logistics system are encouraged in future.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.1
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pp.25-34
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2021
Availability is one of the important factor for developing weapon system, because it indicates the mission capability and sustainable life cycle management of weapon system. Recently, as weapon system becomes more advanced and more complex, availability estimation becomes more important to reduce the life cycle cost of weapon system. Modeling and simulation(M&S) is useful method to describe the availability of complex weapon system applying operational environment and maintenance plan. Especially agent based model(ABM) has the strength to describe interactions between agents and environments in complex system. Therefore, this paper presents the availability estimation of weapon system using agent based model. The sample data of part list and reliability analysis is applied to build availability estimation model. User agent and mechanic agent are developed to illustrate the behavior of operation and maintenance using formal specification. Storage reliability is applied to describe failure of each parts. The experimental result shows that this model is quite useful to estimate availability of weapon system. This model may estimate more reasonable availability, if full scale data of weapon system and real field data of operation is provided.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.2
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pp.304-313
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2012
Uncertainty increases as a result of environment change and change of individual decision-making in extreme weather. This study consider individual decision-making which has been not covered until now. The purpose of this study is making Agent-Based Model to predict it more accurate that how much change travel demand in heavy rain and heavy snow. Through this model, it can be utilized to forecast travel demand, changes in travel behavior and traffic patterns. It will be also possible to predict discomfort index and risk of accidents.
Sultan Alamri;Muhammad Saad Qaisar Alvi;Imran Usman;Adnan Idris
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.147-154
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2024
The continuous increase in urban population due to migration of mases from rural areas to big cities has set urban water supply under serious stress. Urban water resources face scarcity of available water quantity, which ultimately effects the water supply. It is high time to address this challenging problem by taking appropriate measures for the improvement of water utility services linked with better understanding of demand side management (DSM), which leads to an effective state of water supply governance. We propose a dynamic framework for preventive DSM that results in optimization of water resource management. This paper uses Agent Based Modeling (ABM) with Digital Twin (DT) to model water consumption behavior of a population and consequently forecast water demand. DT creates a digital clone of the system using physical model, sensors, and data analytics to integrate multi-physical quantities. By doing so, the proposed model replicates the physical settings to perform the remote monitoring and controlling jobs on the digital format, whilst offering support in decision making to the relevant authorities.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.851-854
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2010
유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1361-1364
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2009
최근 몇 년동안 지속가능하고 효과적인 수자원 관리는 전체적인 접근방법이 요구되고 있으며, 사회와 경제발전과 생태계 보호 및 토지이용과 수자원 이용의 적절한 관리와 연결된 개념이 필요하다. 이러한 관점에서 유역을 간단한 고정된 지역적인 문제라고 생각하는 것보다 전체로서의 유역 기능을 개선하는데 노력이 필요하다. 또한 사회와 경제발전으로 인해 도시화, 여가 관광지역 및 사회기반시설의 확장 그리고 자연환경의 변화가 발행하고 있다. 효과적인 토지이용 배분과 자연지역의 보호도 중요하지만 잠재적인 홍수피해 저감도 중요한 문제이다. 토지이용의 변화는 많은 이해관계자들로부터 유발되는 문제이기 때문에 거시적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 논문은 다양한 관계자와 자연환경과의 연결과 상호작용 유형을 이해하고 다양한 정책선택과 자연환경 상태가 토지이용 변화에 미치는 영향을 이해하고자 한다. 인간의 활동으로 인해 발생하는 토지이용의 변화를 모의하기 위해서 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 접근하고자 한다. ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하기 위해서 홍수위험, 자연개발 및 비용과 같은 유역관리의 영향을 설명하는 통합된 유역모델이다. 여기서 토지이용은 경제적, 지형학적 상황, 공간계획 및 홍수방어정책에 좌우되며, 토지의 속성과 규칙을 통해 토지이용이 선택되게 된다. 본 모형을 통해 공간적으로 분포된 행위자의 운영을 기반으로 종합적인 토지이용 패턴을 분석하였다, 이를 통해 토지이용 결정에 영향을 주는 인자를 추정하여 통합홍수관리 목적에 맞는 관리 대책의 결정 및 설계를 가능토록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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