• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.45-49
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• 2006

홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 그러나 가정의 환경적인 특징은 open되어 있기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버 보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템 환경에서 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위한 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 또한 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로 agent를 정의하고 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 (타협)negotiation을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.29-36
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• 2023

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.896-902
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• 2004

The purpose of the study of multi-robot system is to realize multi-robot system easy for the control of robot system in case robot is adapted in the complicated environment of task structure. The purpose of the study of multi-robot system is to realize multi-robot system easy for the control of robot system in case robot is adapted in the complicated environment of task structure. To make real time control possible by making effective use of recognized information in this dynamic environment, suitable distribution of tasks should be made in consideration of function and role of each performing robots. In this paper, IHMA (Intelligent Hybrid Modular Architecture) of Intelligent combined control architecture which utilizes the merits of deliberative and reactive controllers will be suggested and its efficiency will be evaluated through the adaptation of control architecture to representative multi-robot system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.703-704
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• 2008

Multi-agent technologies are essential in realizing the upcoming ubiquitous environment. In the multi-agent environment, each agent has its own set of services and stores these services in the service repository of the multi-agent system. By using this repository, the user can retrieve the most appropriate service. In this paper, we propose an efficient service repository architecture that can improve the existing agent-based service discovery.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.355-357
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• 2000

실세계에서 발생하는 복잡한 문제들을 해결하기 위한 노력으로, 다중 에이전트 시스템)Multi-Agent System) 구축에 대한 관심이 높아지고 있다. 다양한 종류의 분산 인공지능 문제들을 에이전트라는 추상적 단위와 에이전트간의 상호작용을 토대로 해결하는 시스템을 개발하기 위하여, 본 연구에서는 다중 에이전트 지향의 소프트웨어를 개발함에 있어 중요한 요소인 조정(Coordination)을 지원하는 아키텍쳐를 제안한다. 문제영역을 분석하고, 다중 에이전트 시스템의 특성을 파악하여 시스템 요소들의 조정을 지원하는 아키텍쳐 공정을 제안한다. 또한, 이를 지능형 교통정보 시스템에 적용하여 본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1047-1058
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• 2005

본 논문에서는 에이전트 지식 기반 화상회의 시스템의 유연성(flexibility)을 개선하기 위해서 기존의 서비스 조정 부분을 새롭게 설계한 전략적 지식 에이전트 아키텍처(Strategic-INTER Knowledge Architecture)를 제안한다. 제안한 아키텍처는 서비스 품질에 관한 문제에 있어서 발생한 문제의 성질이나 문제해결의 진행상황을 고려하면서 해결전략을 동적으로 변환하여 유연성 있게 해결한다 여기에서 유연성이란 시스템 내부에서 발생한 변동의 대응 및 이용자가 사용하기 편리한 서비스 제공 능력을 말한다. 한편, 제안 아키텍처를 화상회의 시스템에 적용한다. 본 아키텍처 적용에 의해서 화상회의 시스템의 에이전트 간 협조가 효과적으로 실행되었으며, 이전의 화상회의 시스템에 비해서 제약조건이 강화 된 경우에도 시스템의 유연한 대응이 가능하게 되었음을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3477-3489
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• 1999

이 연구는 웹 기반 화상회의 시스템에서 지능적인 에이전트들을 통해 회의 소집에 들이는 노력을 최소화함으로써 여러 참여자들에게 동기적 협력을 보다 편리한 형태로 지원해 주는 시스템에 대해 연구하는 것이다. 이 시스템은 멀티 에이전트 구조를 가지며, 에이전트들 사이의 통신은 KQML을 이용한다. 이것은 시스템에 새로운 에이전트를 추가할 때에 에이전트들 사이의 이형질성을 극복찬 수 있도록 해준다. 이 논문에서는 웹 화상회의 시스템을 위한 멀티 에이전트들의 전체적인 구조를 제안하고, 이들 에이전트돈 사이의 KQML 메시지들의 흐름에 대하여 자세하게 소개한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.1124-1128
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• 2005

In this paper, a plan-coordination architecture is proposed for multi-agent control in the fractal manufacturing system (FrMS). A fractal in FrMS is a set of distributed agents whose goal can be achieved through cooperation, coordination, and negotiation with other agents. Since each agent in the FrMS generates, achieves, and modifies its own plan fragments autonomously during the coordination process with other agents, it is necessary to develop a systematic methodology for the achievement of global plan in the manufacturing system. The heterarchical structure of the FrMS provides a compromised plan-coordination approach, it compromise a centralized plan-generation/execution (which mainly focuses on the maximization of throughput) with a distributed one (which focuses on the autonomy of each module and flexibility of the whole system). Plan-coordinators in lower level fractal independently generate plan fragments according to the global plan of higher level fractal, and plan-coordinators in higher level fractal mediate/coordinate the plan fragments to enhance the global performance of the system. This paper assumes that generation method of the plan fragments and the negotiation policy of the fractal is achieved by a simple process, and we mainly focuses on the information exchanging and distributed decision making process to coordinate the combinations of plan fragments within a limited exchange of information.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.117-125
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• 2009

최근 들어 지능 에이전트를 이용한 국방 M&S 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 시스템들은 아군과 대항군을 대신하는 에이전트의 수준이 스크립트 기반에 불과하기 때문에 개별적 행위 등을 묘사할 수는 있으나, 고도의 전술운용이나 다양한 전장 환경과 같은 사실적인 표현을 하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 정보장교, 함장 및 함대사령관 등 역할에 따라 지능적 기능을 수행할 수 있는 계층구조적 다중 에이전트 시스템을 성공적으로 제안하였다. 이에 대한, 타당성 검토를 위해 다중에이전트 구조를 갖는 2:2 함정전투 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 지능적이고 실질적인 다양한 전술적 행위를 묘사할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.9-24
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• 2008

본 논문에서는 홈 환경에서 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 구조의 설계에 대해 기술한다. 본 플랫폼에서의 분산객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework, DOGF)는 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화를 지원하고, 멀티 에이전트 프레임워크인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)는 사용자의 이동성과 이질적인 환경에서의 서비스를 지원한다. 플랫폼 상의 멀티 에이전트는 건강관리 및 유지와 관련된 여러 종류의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위하여 각각의 환경에 대한 정보를 수집하는 에이전트와 모바일 기기의 특징에 따라 서로 다른 서비스를 하는 에이전트 그리고 이들을 관리하는 에이전트로 분류할 수 있다. 이러한 JADE의 에이전트와 분산객체그룹 프레임워크의 동작은 모바일 프락시에서 인터페이스를 하며 정보 교환을 제공하거나 이동 패턴을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 통하여 분산객체그룹 프레임워크와 JADE가 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 멀티 에이전트에 기반을 둔 플랫폼과 서비스별 에이전트의 설계에 대해 기술하였고, 끝으로 헬스케어 상황 정보 서비스를 위한 물리적인 시스템 환경과 플랫폼 기반의 프로토타입을 보였다.