본 논문은 IP-USN 기반의 홈 네트워크 환경을 위한 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 기술하였다. 이 시스템은 FDA와 FSA, FRA로 구성되어 있다. FDA는 IP-USN 기반 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅킹 기법으로 결함을 감지하는 에이전트이다. FSA는 IP-USN 기반 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 결함을 공유하는 에이전트이다. FRA는 IP-USN 기반의 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 결함을 복구하기에 적합한 에이전트이다. 이 시스템은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수도 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. FRA에 대한 모델링만을 통해서 본 시스템에 대한 범위를 한정한다.
Q-learning is a recent reinforcement learning algorithm that does not need a modeling of environment and it is a suitable approach to learn behaviors for autonomous agents. But when it is applied to multi-agent learning with many I/O states, it is usually too complex and slow. To overcome this problem in the multi-agent learning system, we propose the successive Q-learning algorithm. Successive Q-learning algorithm divides state-action pairs, which agents can have, into several Q-functions, so it can reduce complexity and calculation amounts. This algorithm is suitable for multi-agent learning in a dynamically changing environment. The proposed successive Q-learning algorithm is applied to the prey-predator problem with the one-prey and two-predators, and its effectiveness is verified from the efficient avoidance ability of the prey agent.
본 논문은 소프트웨어 에이전트의 한 종류인 이동 에이전트를 이용한 검색 시스템에 관한 내용으로서, 분산된 여러 서버에 이동성이 있는 객체들을 보내어 주어진 일을 수행한 후 에이전트로 돌아와 웹서버에게 결과를 전해주고 이를 웹에서 보여주는 시스템의 설계 및 프로토타입을 제시한다. 시스템 설계는 표준화된 객체지향 모델링 언어인 UML을 이용한다. 기존의 많은 시스템에서는 분산된 자료를 얻는 데 있어 지속적인 네트워킹을 전제로 하지만 본 논문에서 제시한 시스템은 도중에 네트워킹이 되지 않아도 주어진 일을 끝까지 수행하며 나중에 네트워킹이 되면 원하는 자료를 얻을 수 있는 장점이 있다. 이 시스템의 구현을 위하여 이동 에이전트로서 IBM사의 순수 자바 제품인 AGLET을 사용한다.
최근 초고속 인터넷 사용자는 꾸준하게 증가해서 천만을 넘어섰다. 그러나 사용자 액세스 네트워크(xDSL, Cable, B-WLL 등)가 다양해지고, 고부가가치의 유무선 컨텐츠 서비스가 발전함에 따라 기존의 단순 접속만을 하던 서비스는 네트워크 대역폭 보장 및 지연 방지 등의 한계에 부딪히게 되었다. 본 논문에서 제안한 에이전트 기반의 인터네트워킹 플랫폼(Agent based Inter Networking Platform)은 계층적 객체지향 시스템으로 사용자 요구(User on Demand)에 따른 다양한 서비스(Access QoS, 맞춤 응용 서비스, 보안 서비스)를 제공할 수 있다. 이 시스템은 사용자 에이전트와 에이전트 지역관리 서버 및 중앙관리 서버로 나뉘어져 있으며, 중앙 관리 서버는 사용자 에이전트로부터 할당된 대역폭, 현재 전송 속도, 지연, 현재 서비스 등의 상태정보를 주기적으로 받아서 처리한 후, 정책을 세우고, 이를 토대로 작성된 사용자 개개인의 프로파일에 따라 서비스를 하는 것이다. 시스템의 이식성과 통합을 고려해 객체지향의 모델링 기법을 사용하교 계층화된 서버를 통하여 보안에 강한 시스템을 구현하는 방안을 제시하고자 한다.
The construction of the students knowledge in e-Learning systems, namely the student modeling, is a core component used to develop e-Learning systems. However, existing e-Learning systems have many problems to share the knowledge in a heterogeneous student model and a distributed knowledge base. Because the methods of the knowledge representation are different in each e-Learning systems, the accumulated knowledge cannot be used or shared without a great deal of difficulty. In order to share this knowledge, existing systems must reconstruct the knowledge bases. Consequently, we propose a new a Case Markup Language based on XML in order to overcome these problems. A distributed e-Learning systems fan have the advantage of easily sharing and managing the heterogeneous knowledge base proposed by CaseML. Moreover students can generate and share a case knowledge to use the communication protocol of agents. In this paper, we have designed and developed a CaseML by using a knowledge markup language. Furthermore, in order to construct an intelligent e-Learning systems, we have done our research based on the design and development of the intelligent agent system by using CaseML.
본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.
This paper models knowledge diffusion on an inter-organizational network. Based on literatures related to knowledge diffusion, the model considers critical factors that affect diffusion behavior including nodal property, relational property, and environmental property. We examine the relationships among network structure, knowledge search, and diffusion performance. Through a massive simulation runs based on the agent-based model, we find that the average path length of a network decreases a firm's cumulative knowledge stock, whereas the clustering coefficient of a firm has no significant relationship with the firm's knowledge. We also find that there is an interaction effect of network structure and the range of knowledge search on knowledge diffusion. Specifically, in a network of a larger average path length (APL) the marginal effect of search conduct is significantly greater than in that of a smaller APL.
In recent warfare, importance of counter-fire is increased. New weapon system and counter-fire have critical impact on defeating of the enemy. At an initial battle counter-fire, we need to study about striking plan against the enemy mine artillery. In this paper, we studied, using MANA(agent based model), how much cannon's hit probability and UAV-based target acquisition have influence on striking the mine artillery. We constructed MANA model based on the characteristics of a regional database of Korean peninsula. If we develop detail database of the ROK Army, the proposed MANA model can be used as a war-game model for the regimental level of the Army.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FRA는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 분산 멀티미디어 시스템 견지에서 보면, QoS의 가장 중요한 범주는 시간성, 볼륨, 신뢰성이다. 본 논문에서는 결함 허용을 통해서 신뢰성을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다. DEVS에서 하나의 시스템은 시간, 입력, 상태, 출력 및 함수들을 가지고 있다. 제시된 방법이 기존 방법에 비하여 오류 발생률과 작업 수행 시간에 있어서 더 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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