본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.
최근 병원 환경은 점차 유비궈터스 환경으로 변화되고 있으며, 이에 따라 응용 서비스 또한 새로운 요구사항에 직면하고 있다. 특히, 다양한 모바일 장치의 출현과 무선 센서 네트워크 기술의 도입은 u-헬스케어의 실현을 가속화 시키고 있다. 서로 다른 환경에서 구축된 정보의 통합이나 다양한 웅용 시나리오를 만족하기 위해 멀티에이전트 패러다임을 도입하고 있는 추세이다. 본 논문은 유비쿼터스 병원 정보 시스템을 위한 소프트웨어 구조와 u-응용서비스에 대해 기술한다. 또한 본 연구에서는 u-병원 정보 시스템을 위해 멀티에이전트 기반 분산 프레임워크를 구축하고 제시하고 있다. 이는 JADE와 분산객체그룹 프레임워크를 포함한다. 그리고 의사와 간호사를 위해 환자의 건강 정보와 병실 환경 정보를 제공하는 u-응용 서비스를 구현하였다. 특히 기존 관련 연구에서 강조하고 있지 않은 보안 부분에 대한 상황기반의 동적 보안 메커니즘을 적용하였으며, 본 연구에서는 각 사용자의 GUI를 통해 수행결과를 보였다.
최근에 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 제시되고 있다 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육시스템 에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습 평가 결과를 분석하고 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
유비쿼터스 환경을 위한 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 요구되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 유비쿼터스 환경팩터를 통한 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습 평가 결과를 분석하고 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.
For disaster exploration and surveillance application, this paper aims to present a novel application of a multi-robot agent based on WSN and to evaluate a multi-hop communication caused by the robotics correspondingly, which are used in the uncertain and unknown subterranean tunnel. A Primary-Scout Multi-Robot System (PS-MRS) was proposed. A chain topology in a subterranean environment was implemented using a trimmed ZigBee2006 protocol stack to build the multi-hop communication network. The ZigBee IC-CC2530 modular circuit was adapted by mounting it on the PS-MRS. A physical experiment based on the strategy of PS-MRS was used in this paper to evaluate the efficiency of multi-hop communication and to realize the delivery of data packets in an unknown and uncertain underground laboratory environment.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.145-150
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2001
A Controlled Ecological Life Support System(CELSS) is essential for man to live a long time in a closed space such as a lunar base or a mars base. Such a system may be an extremely complex system that has a lot of facilities and circulates multiple substances,. Therefore, it is very difficult task to control the whole CELSS. Thus by regarding facilities constituting the CELSS as agents and regarding the status and action as information, the whole CELSS can be treated as multi-agent system(MAS). If a CELSS can be regarded as MAS the CELSS can have three advantages with the MAS. First the MAS need not have a central computer. Second the expendability of the CELSS increases. Third, its fault tolerance rises. However it is difficult to describe the cooperation protocol among agents for MAS. Therefore in this study we propose to apply reinforcement learning (RL), because RL enables and agent to acquire a control rule automatically. To prove that MAS and RL are effective methods. we have created the system in Java, which easily gives a distributed environment that is the characteristics feature of an agent. In this paper, we report the simulation results for material circulation control of the CELSS by the MAS and RL.
멀티 에이전트 시스템은 분산 환경에서 독립된 소프트웨어 개체들의 지능형 협력 작업을 지원하기 위해 개발되었으며 많은 응용 환경에서 사용되어지고 있다. 멀티 에이전트 시스템의 협력을 위해서는 에이전트간에 미리 협의된 형태의 프로토콜인 대화 정책(Conversation Policy; Interaction Protocol)이 사용된다. 현재의 동적인 인터넷 전자시장 환경에서는 거래의 형태가 변화함에 따라 대화 정책이 자주 바뀔 수 있으며 따라서 Ad Hoc한 형태의 대화 정책의 중요성이 커지고 있다. 기존의 에이전트 플랫폼은 몇 개의 표준 혹은 미리 정해진 대화 정책만을 허용함으로써 Ad Hoc한 대화 정책에 대해서는 에이전트 시스템을 일부 새로 구현해주어야 하는 번거로움과 비효율성이 존재한다. 본 연구에서는 그러한 Ad Hoc한 대화 정책을 지원하는 에이전트 플랫폼을 설계하며 그 프로토타입 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 교환 및 해석을 위한 대화 정책 모델, 새로운 대화 정책을 처리하기 위한 메타 대화 처리 부분, 그리고 대화 정책을 런타임시에 교환하고 해석하여 실제 에이전트들이 적응성 있는 상거래 및 협력을 할 수 있도록 하는 메커니즘을 포함한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권10호
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pp.1031-1036
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2015
Proportional-integral-derivative (PID) controllers are widely used in industrial sites. Most tuning methods for PID controllers use an empirical and experimental approach; thus, the experience and intuition of a designer greatly affect the tuning of the controller. The representative methods include the closed-loop tuning method of Ziegler-Nichols (Z-N), the C-C tuning method, and the Internal Model Control tuning method. There has been considerable research on the tuning of PID controllers for single-input single-output systems but very little for multi-input multi-output systems. It is more difficult to design PID controllers for multi-input multi-output systems than for single-input single-output systems because there are interactive control loops that affect each other. This paper presents a tuning method for the PID controller for a two-input two-output system. The proposed method uses a real-coded genetic algorithm (RCGA) as an optimization tool, which optimizes the PID controller parameters for minimizing the given objective function. Three types of objective functions are selected for the RCGA, and each PID controller parameter is determined accordingly. The performance of the proposed method is compared with that of the Z-N method, and the validity of the proposed method is examined.
본 논문에서는 입력 포화가 존재하는 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 다룬다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 리더 에이전트들에 의해 형성된 convex hull 안으로 몰아넣음으로써 군집 행동을 얻는 것이다. 본 논문에서는 일정한 속도로 움직이는 리더 에이전트들을 고려한다. 움직이는 리더들을 고려한 봉쇄 문제를 해결하기 위하여 PI기반의 분산제어 알고리즘을 제안한다. 다음으로 추종 에이전트들의 목표 위치로의 수렴성을 해석한다. 구체적으로 포화 비선형성을 고려하기 위하여 적분 형태의 리아프노프 함수를 적용한다. 그리고 Lasalle's Invariance Principle을 기반으로 임의의 상수 이득들에 대하여 오차 상태들의 점근적 수렴성을 보인다. 마지막으로 고정된 리더들과 일정한 속도로 움직이는 리더들을 고려한 시뮬레이션을 진행하여 이론적 결과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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