In the focusing on the important of wireless internet, mobile terminal device plays a central role in tracking and coordinating terms in mobile business processing. Especially, mobile device has been considered as a key technology for embedded software and ubiquitous era. Because existing web environments is moving to wireless internet, the new concepts for wireless internet computing environments has gained increasing interest. Mobile agents provide a new abstraction for deploying over the existing infrastructures. Mobile application systems require the flexibility, adaptability, extensibility, and autonomous. New software developments methodology is required to meet the requirements. In this paper, we present an agent architectures model that allows compassable components with pluggable and independable. Our approach involves wrapping components inside a servlet. We have used the model and components to develop the PDA mobile agent.
Recently software agent has been studied as a new abstraction unit of software engineering. The agent with autonomous, adaptability and cooperation attribute is accepted as a new abstraction unit especially in distributed systems, open systems, and complex systems. However, the progress of agent research has been slow and the realization of agent programming language seems to be far distant. Because the properties of agent are diverse, the opinions of researchers can not converge to one. In this situation, software agent framework is accepted more realistic alternative solution. However the knowledge for its development doesn't have been shared among developers. So they often have to make same errors. We will help sharing of knowledge and experience by using pattern language which has been used in object technology for long times. This paper proposes a reactive agent framework pattern language and validates it based on ATAM[l] The increase of such indirect experience can reduce the waste of resource by preventing the same try and error. So agent framework developers are able to concentrate on more essential issues. Finally quality of software agent framework will be increased.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.249-254
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2001
Abstract In this paper, we propose a method of cooperative control based on artifical intelligent system in distributed autonomous robotic system. In general, multi-agent behavior algorithm is simple and effective for small number of robots. And multi-robot behavior control is a simple reactive navigation strategy by combining repulsion from obstacles with attraction to a goal. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because multi-robot behavior algorithm provide on multiple constraints and goals in mobile robot navigation problems. As the solution of above problem, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for obstacle avoidance. Here, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for their direction to avoid obstacle. Our focus is on system of cooperative autonomous robots in environment with obstacle. For simulation, we divide experiment into two method. One method is motor schema-based formation control in previous and the other method is proposed by this paper. Simulation results are given in an obstacle environment and in an dynamic environment.
This paper describes a motivation-based hierarchical behavior planning framework to allow autonomous agents to select adaptive actions in simulation game environments. The combined behavior planning system is formed by four levels of specification, which are motivation extraction, goal list generation, action list determination and optimization. Our model increases the complexity of virtual human behavior planning by adding motivation with sudden and cumulative attributes. The motivation selection by probability distribution allows NPC to make multiple decisions in certain situations in order to embody realistic virtual humans. Hierarchical goal tree enhances the effective reactivity. Optimizing for potential actions provides NPC with safe and satisfying actions to adapt to the virtual environment. A restaurant simulation game was used to elucidate the mechanism of the framework.
Autonomous mobile service medical robots (AMSMRs) are one of the promising developments in contemporary medical robotics. In this study, we consider the essential technical and intellectual abilities needed by AMSMRs. Based on expert analysis of the behavior exhibited by AMSMRs in clinics under basic scenarios, these robots can be classified as intellectual dynamic systems acting according to a situation in a multi-object and multi-agent environment. An AMSMR should identify different objects that define the presented territory (rooms and paths), different objects between and inside rooms (doors, tables, and beds, among others), and other robots. They should also identify the means for interacting with these objects, people and their speech, different information for communication, and small objects for transportation. These are included in the minimum set required to form the internal world model in an AMSMR. Recognizing door handles and opening doors are some of the most difficult problems for contemporary AMSMRs. The ability to recognize the meaning of human speech and actions and to assist them effectively are other problems that need solutions. These unresolved issues indicate that AMSMRs will need to pass through some learning and training programs before starting real work in hospitals.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.2
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pp.55-72
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2017
Autonomous Vehicles(AV) are considered as an alternative to solve various social problems. Many researches which are related to developing technologies and AV operations have been conducted vastly and on-going. However, there seem to be little studies on various influences of AI algorithm on driving installed in AV. This study aims to examine the impacts of the ethical decisions made by Utilitarianism-based AI in AV when the oncoming car crossed over the central line. It establishes scenarios about situation of encroaching a central line and analyzes traffic impacts of ethical decision made by AV. According to the results of the analyses, as th accident occurs, overall speed of traffic decrease. There is a negative impact on the traffic flow when AV made an Utilitarian-based ethical decision by changing the lane. However, when AV choose to collide head-on, there is a positive effect to relieve traffic flow with an assistance of CACC, equipped.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.2
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pp.152-163
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2022
In this paper, we present a method to enable an unmanned aerial vehicle to drop the sonobuoy, an essential element of anti-submarine warfare, in an optimal deployment. To this end, an environment simulating the distribution of sound detection performance was configured through the Unity game engine, and the environment directly configured using Unity ML-Agents and the reinforcement learning algorithm written in Python from the outside communicated with each other and learned. In particular, reinforcement learning is introduced to prevent the accumulation of wrong actions and affect learning, and to secure the maximum detection area for the sonobuoy while the vehicle flies to the target point in the shortest time. The optimal placement of the sonobuoy was achieved by applying the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm. As a result of the learning, the agent flew through the sea area and passed only the points to achieve the optimal placement among the 70 target candidates. This means that an autonomous aerial vehicle that deploys a sonobuoy in the shortest time and maximum detection area, which is the requirement for optimal placement, has been implemented.
An agent-centric event planning method is proposed for providing pedagogical experiences in an immersed environment. Two-level planning is required at in a macro-level (i.e., inter-event level) and an intra-event level to provide realistic experiences with the objective of learning declarative knowledge. The inter-event (horizontal) planning is based on search, while intra-event (vertical) planning is based on hierarchical decomposition. The horizontal search is dictated by several realistic types of association between events besides the conventional causality. The resulting schematic plan is further augmented by conditions associated with those agents cast into the roles of the events identified in the plan. Rather than following a main story plot, all the events potentially relevant to accomplishing an initial goal are derived in the final result of our planning. These derived events may progress concurrently or digress toward a new main goal replacing the current goal or event, and the plan could be merged or fragmented according to their respective lead agents' intentions and other conditions. The macro-level coherence across interconnected events is established via their common background world existing a priori. As the pivotal source of event concurrency and intricacy, agents are modeled to not only be autonomous but also independent, i.e., entities with their own beliefs and goals (and subsequent plans) in their respective parts of the world. Additional problems our method addresses for augmenting pedagogical experiences include casting of agents into roles based on their availability, subcontracting of subsidiary events, and failure of multi-agent event entailing fragmentation of a plan. The described planning method was demonstrated by monitoring implementation.
Trade between nations has been globalized since establishing the WTO(World Trade Organization). By lowering trading barriers under the WTO's system, trade in goods has been gradually increased It requires global logistic system that transports goods in between nations. To save cost of product, cargo of product is containerized and container ships to carry container cargo is going to be bigger: In the market, there are many vendors to provide artificial intelligent modules to operate container terminal. In order to integrate automated container terminal system easily and successfully, this thesis proposes high-level XML/ JMS( eXtensive Markup Language/Java Message Service) communication model and multi-agent based system architecture to share knowledges, solve problems, and active objectives by cooperating between autonomous and intelligent agents that are developed by 3rd party companies in the market. This thesis analyzed current situation of advanced automated container terminal with case studies on implemented systems and difficulties to develop automated container terminal system, reviewed technologies of intelligent agent, communication and automation that unmaned automated container terminal is required.
Kim, Kwang-Jong;Ko, Hyun;Kim, Young-Ja;Lee, Yon-Sik
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.117-124
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2006
In this paper, we propose the optimal migration path searching method including path adjustment and reassignment techniques for an efficient migration of mobile agent which has an autonomous ability for some task processing. In traditional agent system, if the various and large quantify of task processing were required from the users, it could be derive excessive network traffic and overload due to increasing the size of agent. And also, if an agent migrates from node to node according to routing schedules specified by the user at which the most of network traffic occurs, it could not actively cope with particular situations such as communication loss and node obstacles and required much cost for node traversal Therefore. this paper presents the migration method of agent which can try to adjust and reassign path to the destination automatically through the optimal path search using by network traffic perception in stead of the passive routing schedule by the user. An optimal migration path searching and adjustment methods ensure the migration reliability on distributed nodes and reduce the traversal task processing time of mobile agent by avoiding network traffic paths and node obstacles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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