• 제목/요약/키워드: Autonomous Agent

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다중 에이전트 시스템의 컨센서스를 위한 슬라이딩 기법 강화학습 (A slide reinforcement learning for the consensus of a multi-agents system)

  • 양장훈
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.226-234
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    • 2022
  • 자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.

Prevalence and Genetic Characteristics of Japanese Encephalitis Virus among Mosquitoes and Pigs in Hunan Province, China from 2019 to 2021

  • Tang, Qiwu;Deng, Zaofu;Tan, Shengguo;Song, Guo;Zhang, Hai;Ge, Lingrui
    • Journal of Microbiology and Biotechnology
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    • 제32권9호
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    • pp.1120-1125
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    • 2022
  • Japanese encephalitis virus (JEV), the causative agent of Japanese encephalitis (JE), is an importantly zoonotic, vector-borne virus widely prevalent in Asia. Although JE has been well controlled in China, its prevalence remains a huge threat to the pig industry as well as human health. Herein, we report on our molecular and serological investigations of JEV among pigs from different regions in Hunan Province of China from 2019 to 2021. Collectively, 19.27% (583/3026, 95% Confidential Interval (CI) 17.86-20.68) of sampled pigs were positive for JEV IgG antibody as revealed by indirect enzyme-linked immunosorbent assay, and the seroprevalence of JEV among pigs was significantly associated with the development stage and breeding scale (p < 0.01). Meanwhile, 10.99% (42/382, 95% CI 7.86-14.13) of tissue samples of pigs with suspected clinical symptoms of JE and 23.44% (15/64, 95% CI 13.06-33.82) of mosquito batches were JEV-positive via reverse polymerase chain reaction. In addition, the complete E gene sequences of 14 JEV strains identified in this study were amplified and sequenced. Phylogenetic analysis showed that all 14 JEV strains belonged to genotype I-b and displayed a distinct genetic relationship to the present JEV vaccine strain (SA14-14-2). In conclusion, our results revealed not only the severe prevalence of JEV in Hunan Province, but also that JEV I-b might be the predominant genotype in Hunan Province, suggesting therefore that effective measures for JE control are urgently needed.

로보택시 설계 요소 간 우선순위 분석 : AHP 방법론 적용을 중심으로 (Analysis of Priority in the Robotaxi Design Elements : Focusing on Application of AHP Methodology)

  • 하주혜;정연비;최준호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.179-193
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    • 2023
  • 로보택시에 대한 거부감을 낮추고 수용도를 높이기 위해서는, 사용자 친화적인 경험 디자인 요소를 파악하기 위한 선행 연구가 필요하다. 이 연구의 목표는 로보택시의 다양한 설계 요인 간의 우선순위를 분석하여 사용자 경험에 기반한 설계 가이드라인을 제시하는 것이다. 로보택시의 최상위 가치를 편안함과 안전감으로 설정하고, AHP 기법을 사용하여 4개의 상위 설계 요인과 16개의 하위 디자인 요소에 대한 잠재 탑승 고객들의 중요도 인식 우선순위를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 에이전트가 가장 중요한 설계 요인으로 평가되었다. 그다음 주행안내 정보설계, 내부 디자인, 외관 디자인 순으로 중요도가 평가되었다. 이 연구 결과는 로보택시 관련 전문가들에게 수요자들이 기대하는 설계 요인과 디자인 요소의 중요도 우선순위를 제시하여, 합리적 의사 결정을 지원하는 사용자 경험 기반 가이드라인으로 활용될 수 있다.

지능형 소프트웨어 개발을 위한 통합개발환경 및 연동 에이전트 설계 (Designing Integrated Development Environments and Integration Agents for Intelligent Software Development)

  • 서민기;정다나;조연제;신주철;김성우
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.635-642
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    • 2023
  • 드론은 인공지능 기술의 발달로 단순한 원격 조종 도구를 넘어서 자율적으로 임무를 수행하는 지능형 드론으로 진화하고 있다. 해외 군사 분쟁에서의 드론 활용 사례와, 국내에서 전망한 미래 작전환경 분석에 따라 드론의 중요성이 점차 주목받고 있다. AMAD는 지능형 드론의 신속한 개발을 위해 제안되었다. AMAD를 기반으로 지능형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 디버깅, 성능 평가, 모니터링 등의 기능을 사용자에게 지원하는 통합개발환경(IDE)이 필수적이다. 본 논문에서는 지능형 소프트웨어 개발에 필요한 개발환경의 개념들을 정립하여, 이를 IDE 및 IDE와 연동하는 AMAD의 에이전트인 SVI, MPD의 설계에 반영한 결과를 설명한다.

Green synthesis of Lead-Nickel-Copper nanocomposite for radiation shielding

  • B.M. Chandrika;Holaly Chandrashekara Shastry Manjunatha;R. Munirathnam;K.N. Sridhar;L. Seenappa;S. Manjunatha;A.J. Clement Lourduraj
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제55권12호
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    • pp.4671-4677
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    • 2023
  • For the first time Pb, Ni, and Cu nanocomposites were synthesized by versatile solution combustion synthesis using Aloevera extract as a reducing agent, to study the potential applications in X-ray/gamma, neutron, and Bremsstrahlung shielding. The synthesized Lead-Nickel-Copper (LNC) nanocomposites were characterized by PXRD, SEM, UV-VIS, and FTIR for the confirmation of successful synthesis. PXRD analysis confirmed the formation of multiphase LNC NCs and the Scherrer equation and the W-H plot gave the average crystal sizes of 19 nm and 17 nm. Surface morphology using SEM and EDX confirmed the presence of LNC NCs. Strong absorption peaks were analyzed by UV visible spectroscopy and the direct energy gap is found to be 3.083 eV. Functional groups present in the LNC NCs were analyzed by FTIR spectroscopy. X-ray/gamma radiation shielding properties were measured using NaI(Tl) detector coupled with MCA. It is found to be very close to Pb. Neutron shielding parameters were compared with traditional shielding materials and found LNC NCs are better than lead and concrete. Secondary radiation shielding known as Bremsstrahlung shielding characteristics also studied and found that LNC NCs are best in secondary radiation shielding. Hence LNC NCs find shielding applications in ionizing radiation such as X-ray/gamma and neutron radiation.

Improved Deep Learning-based Approach for Spatial-Temporal Trajectory Planning via Predictive Modeling of Future Location

  • Zain Ul Abideen;Xiaodong Sun;Chao Sun;Hafiz Shafiq Ur Rehman Khalil
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제18권7호
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    • pp.1726-1748
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    • 2024
  • Trajectory planning is vital for autonomous systems like robotics and UAVs, as it determines optimal, safe paths considering physical limitations, environmental factors, and agent interactions. Recent advancements in trajectory planning and future location prediction stem from rapid progress in machine learning and optimization algorithms. In this paper, we proposed a novel framework for Spatial-temporal transformer-based feed-forward neural networks (STTFFNs). From the traffic flow local area point of view, skip-gram model is trained on trajectory data to generate embeddings that capture the high-level features of different trajectories. These embeddings can then be used as input to a transformer-based trajectory planning model, which can generate trajectories for new objects based on the embeddings of similar trajectories in the training data. In the next step, distant regions, we embedded feedforward network is responsible for generating the distant trajectories by taking as input a set of features that represent the object's current state and historical data. One advantage of using feedforward networks for distant trajectory planning is their ability to capture long-term dependencies in the data. In the final step of forecasting for future locations, the encoder and decoder are crucial parts of the proposed technique. Spatial destinations are encoded utilizing location-based social networks(LBSN) based on visiting semantic locations. The model has been specially trained to forecast future locations using precise longitude and latitude values. Following rigorous testing on two real-world datasets, Porto and Manhattan, it was discovered that the model outperformed a prediction accuracy of 8.7% previous state-of-the-art methods.

소프트웨어 에이전트를 위한 협상 결정함수에 관한 연구 (A Study on Negotiation Decision Functions for Software Agents)

  • 김중한
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.76-84
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    • 2003
  • 소프트웨어 에이전트에 의해서, 일상 업무는 자동화 되어왔으며, 그에 따라 사람이 담당하는 업무는 특정 업무범위로 축소되고 있다. 그러나 아직까지 대부분의 에이전트는 전체 업무 프로세스의 일부 단계에서만 그 역할을 수행할 뿐이다. 자동화 업무에서의 주요 단계에서 사용자들을 지원하기 위하여 특정 방향으로 협상 당사자들을 설득하는 데 있어서 소프트웨어 에이전트의 역할은 필수적이다. 사용되는 협상의 종류는 매우 여러 가지 이지만, 본 논문은 '협상에 기초한 경쟁적 비즈니스 환경' 과 같은 특정 협상행위에 중점을 두고 있다. 이러한 환경에서의 협상을 위해서 자율적 에이전트는 환경적 변수(예: 협상 경쟁자 수, 각 협상 참여자 수, 협상업무가 완료되는 최대한의 시간, 사용자의 선호도)를 중점적으로 고려하고 있다. 경쟁적 비즈니스 환경에서는 협상진행 중에 끼어 들어 계약을 성사시키는 잠재 협상 경쟁자들이 있지만 자동화된 협상을 위하여 제안된 이전의 협상 결정함수들은 단지 시간이나 정해진 수의 협상참여자들만을 변수로 사용해왔다. 따라서 본 논문은 경쟁적 시장환경에서 잠재적 경쟁자에 대한 고려가 포함된 협상 결정 함수와 그러한 고려사항이 포함되지 않은 협상 결정 함수에 대한 기능의 평가를 시도했다. 이 평가를 위해서 본 논문은 다수의 구매자와 판매자가 제한된 자원을 위해 한 공간에서 경쟁하는 전자상거래 시장을 적용 범위로 선택했다.

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큐잉모델에 기초한 자율 지능 부하 관리 시스템 연구 (A Study of Autonomous Intelligent Load Management System Based on Queueing Model)

  • 이승철;홍창호;김경동;이인용;박찬엄
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.134-141
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    • 2008
  • 본 논문은 전력회사와 수용가가 실시간으로 상호 협력하면서 효율적으로 여름철 냉방부하를 관리하여 첨두부하를 저감하기 위한 기법에 대하여 기술한다. 전력회사가 필요 관리량을 수용가 측에 요청하면 부하관리 요청을 받은 수용가, 예를 들면 대규모 아파트 단지의 중앙 지능관리 서버(Central Intelligent Management Server: CIMS)가 자율적인 관리를 통하여 요구받은 관리전력 이내로 부하율을 조정하도록 한다. 부하율을 관리하기 위한 수단으로CIMS는 필요 관리 부하전력에 따라 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 적정 수의 토큰(Token)을 발행하고 각 세대내의 냉방기를 제어할 수 있는 다수의 로컬 지능관리 서버(Local Intelligent Management Server: LIMS)들이 각 집안의 상황에 따라 냉방기를 가동하기 원할 경우에 전체 관리 서버에게 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 토큰을 요청하도록 한다. CIMS는 LIMS들의 토큰 요청을 관리하기 위한 큐(Queue)를 구성하여 관리하고 토큰을 요구한 각 LIMS들은 토큰을 할당받는 대로 자신이 담당하는 세대내의 냉방기를 가동하고 일정조건이 만족되면 자율 또는 타율로 토큰을 반납하여 큐에서 기다리는 다른 LIMS들에게도 토큰이 할당될 수 있도록 한다. 큐 운영 정책에 다양한 냉방기 운용 환경 정보를 반영하고 CIMS와 LIMS간에 원만한 상호 협력을 위하여 지능형 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템으로 구성하고 이들을 계층구조의 네트워크로 연결하였다. 제안하는 기법을 서울의 한 아파트단지의 여름철 전력수요 데이터를 예로 하여 예상되는 대기 시간과 지원 받을 수 있는 전력요금 규모를 산정해 보았으며, 비교적 적은 수용가의 불편으로 큰 부하관리 효과를 얻을 수 있는 것을 알 수 있었다.

가상 인간의 목표 선택을 위한 동기 결정 기법 (A Motivation Decision Technique for Goal Selection of Virtual Humans)

  • 박준석;이창숙;엄기현;조경은
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.105-116
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    • 2009
  • 인간의 동기는 목표를 세우고 행동으로 옮기는 원인을 제공한다. 때문에 인간과 유사한 에이전트의 행동을 실현하기 위하여 동기를 활용한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재 연구에서 동기를 활용한 연구는 정적 환경에서의 연구로서, 동적 환경에서의 예기치 못한 상황에 대처가 어렵다. 동적인 환경에서는 에이전트 스스로 목표 설정이 가능해야 한다. 또한 최종으로 선택되는 목표가 명확하고 빠르게 설정되어야 한다. 이 연구에서는 에이전트 스스로 목표를 설정하기 위해 동기를 이용한 동기 결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 환경을 인지하여 발생된 동기를 단계별로 비교하여 최종 동기를 추출한다. 추출된 동기는 에이전트의 목표 설정 및 실행에 이용한다. 제안한 기법의 타당성을 위해 가상환경 내에서 각기 다른 특성을 가진 에이전트의 행동을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 여러 동기가 발생 했을 경우 에이전트에 따라 현재 상황에서 가장 적합한 동기를 찾아 작용하는 것을 확인하였다. 이를 통해 각각의 에이전트가 동기 결정을 통해 추출된 최종 동기를 이용해 동적 환경에서 상황에 따라 행동할 수 있는 최적의 목표 설정이 가능함을 알 수 있었다.

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MAGED4 Expression in Glioma and Upregulation in Glioma Cell Lines with 5-Aza-2'-Deoxycytidine Treatment

  • Zhang, Qing-Mei;Shen, Ning;Xie, Sha;Bi, Shui-Qing;Luo, Bin;Lin, Yong-Da;Fu, Jun;Zhou, Su-Fang;Luo, Guo-Rong;Xie, Xiao-Xun;Xiao, Shao-Wen
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제15권8호
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    • pp.3495-3501
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    • 2014
  • Melanoma-associated antigen (MAGE) family genes have been considered as potentially promising targets for anticancer immunotherapy. MAGED4 was originally identified as a glioma-specific antigen. Current knowledge about MAGED4 expression in glioma is only based on mRNA analysis and MAGED4 protein expression has not been elucidated. In the present study, we investigated this point and found that MAGED4 mRNA and protein were absent or very lowly expressed in various normal tissues and glioma cell line SHG44, but overexpressed in glioma cell lines A172,U251,U87-MG as well as glioma tissues, with significant heterogeneity. Furthermore, MAGED4 protein expression was positively correlated with the glioma type and grade. We also found that the expression of MAGED4 inversely correlated with the overall methylation status of the MAGED4 promoter CpG island. Furthermore, when SHG44 and A172 with higher methylation were treated with the DNA demethylating agent 5-aza-2'-deoxycytidine (5-AZA-CdR) reactivation of MAGED4 mRNA was mediated by significant demethylation in SHG44 instead of A172. However, 5-AZA-CdR treatment had no effect on MAGED4 protein in both SHG44 and A172 cells. In conclusion, MAGED4 is frequently and highly expressed in glioma and is partly regulated by DNA methylation. The results suggest that MAGED4 might be a promising target for glioma immunotherapy combined with 5-AZA-CdR to enhance its expression and eliminate intratumor heterogeneity.