본 논문에서는 새로운 조합경매(combinational auction)모형인 다자간 최적화 경매모형(N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction; N-BOCA)을 제시하였다. N-BOCA는 다수의 공급자 및 다수의 구매자간 최적화된 거래를 지원하는 조합경매모형이다. 특히 아키텍처, 거래규약, 거래전략 세가지 관점에서 N-BOCA 시스템을 설계하였다. 경매시장 참여자인 경매자들과 입찰자들은 특정 아키텍처 및 거래규약하에서 최적 거래 대상자 선정을 위한 다양한 전략을 가지게 되며 이러한 거래전략에 따른 유연한 의사결정 모델링 지원을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 최적의 입찰 및 경매자 선정을 위한 Integer Programming 모형 기반의 에이전트 시스템을 제시하였다. 아울러 N-BOCA모형의 유용성을 입증하기 위해 프로토타입과 실험결과를 제시하였다. 실험결과, 기존의 일대다 조합경매 모형 대비 높은 거래 성과를 나타내었다.
본 논문에서는 이종 분산 지식기반 시스템을 구축하는데에 온톨로지가 어떤 역할을 하는지에 대해 논의한다. 먼저 다중 에이전트 시스템 기반 지식 공유와 재사용의 구조물인 지식사회에서 온톨로지와 에이전트간 관계를 논의하는데 온톨로지는 각 에이전트에 있어 지식사회에 연결되기 위한 최소한의 요구조건이다. 둘째로 지식사회에서 온톨로지가 어떻게 사용되고 있는가를 보여주기 위해 온톨로지에 의한 중재를 설명한다. 중재자라 불리는 특별한 에이전트는 주소가 없는 메시지들을 분석해서 온톨로지와 상의하고 온톨로지와 에이전트간 관계를 참고로 해서 수신후보 에이전트들을 추론한다. 셋째, 개념화 방식을 나타낼 수 있는 각 상황들의 결합으로서 온톨로지를 모델링한다. 상황통합을 의미하는 결합상황 혹은 상황선택을 의미하는 범주 상황으로서 상황들이 결합된다. 상황에 의한 온톨로지는 실세계 현상에 대한 이종 다중 기술을 허용하기 때문에 이종 지식기반시스템에게는 적합하다. 또한 다중상황을 해석하는 방식으로서 메시지 번역을 보여준다. 번역에이전트는 상황들의 종속성을 분석하여 어떤 상황을 가진 메시지를 다른 상황을 가진 메시지로 번역할 수 있다. 에이전트들을 쉽고 자연스럽게 구축하기 위해서 메시지의 중재와 번역은 중요한데 각 에이전트에 대하여 다른 에이전트들에 대한 지식이 덜 요청되기 때문이다.
본 논문은 다양한 종류의 분산 인공지능 문제들을 에이전트라는 추상적 단위와 에이전트간의 상호작용을 토대로 해결하는 다중 에이전트 시스템을 개발하는 체계적 접근방법으로서 개발 방법론의 핵심인 아키텍쳐의 개발방법을 제안한다. 목표를 기반으로 문제영역을 이해하고, 여기에서 추출된 에이전트들을 이용하여 시스템을 개발함에 있어 지침이 되는 아키텍쳐 개발공정을 다중 에이전트 시스템의 특성인 조정과 자율성을 고려하여 제안한다. 각 관점마다 적용될 수 있는 아키텍쳐 스타일과 패턴들을 정의하고, 제안한 아키텍쳐를 UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 표현하며, 아키텍쳐를 설명하는 ADL(Architecture Description Language)을 이용하여 정형화시킨다. 또한, 이를 지능형 교통시스템의 출발전 교통정보 안내 서브시스템에 적용, 구현함으로써, 제안하는 아키텍쳐를 검증해 보고, 이를 기반으로 소프트웨어를 개발하는 기초를 마련한다.
Modern manufacturing systems should cope with the frequent changes in a product model and disturbances in manufacturing process. The control system of such systems must cover a constant adaptation and high flexibility. Holonic Flexible Manufacturing Cell(HFMC) is introduced to handle these issues more successfully. It is based on the concept of autonomous co-operating agent, called 'Holon', which is a building block of a manufacturing system for transforming, transporting, storing and/or validating information and physical objects. In this paper the basic structure of the HFMC is represented by using Unified Modeling Language and Open architecture cell controller is developed for effective integration components of a manufacturing system. Also a new control model, called MuLOM(Multi-Layered Operation Model), is suggested to represent the control behaviour for a holonic flexible manufacturing cell control system.
4차 산업혁명과 더불어 드론은 빠른 속도로 성장해 왔고 산업 전반에 확산하여 군사용으로도 널리 사용하기에 이르렀다. 최근 유럽 지역에서 벌어진 전쟁에서는 드론이 전장의 게임체인저라고 평가받으며 군사용 드론의 중요성이 주목받고 있다. 대한민국 육군도 미래의 국방 전력으로 군의 제대 규모와 임무에 적합한 다양한 드론을 포함하고 있는 드론봇 체계를 기획하였다. 이러한 드론봇 체계의 키워드는 인공지능에 의한 자율화이다. 또한, 다양한드론의신속한개발을위해드론봇체계는운용플랫폼의공용화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 군사용 드론의 임무 자율화와 공용화를 위해 멀티 에이전트 시스템, 인지 아키텍처, 지식 기반의 상황 추론 등 다양한 인공지능 기술을 적용한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다.
최근 웹 서비스 분야는 SOA(Services-Oriented Architecture)에 대한 관심의 증가와 B2B 시장의 성장으로 인해 차세대 IT 패러다임으로 급부상하고 있다. UDDI(Universal Description, Discovery and Integration)를 통한 서비스 발견은 오직 기능적 측면에만 기반을 두기 때문에, 서비스의 사용 빈도와 상호간의 신뢰성에 미치는 영향은 고려하지 않았다. 즉, 웹 서비스의 비기능적 측면인 품질은 소비자와 제공자 상호간에 성공을 위한 중요한 요인이 될 것이며, 이에 품질을 고려한 웹 서비스 선정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 서비스 소비자의 입장에서 소비자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처와 선정 프로세스를 제안한다. 웹 서비스와 같이 분산되고 이질적인 환경에서 에이전트에 관한 이론들은 널리 받아들여지고 있으므로 제안하는 시스템 아키텍처에 적합하다. 본 논문에서는 웹 서비스 선정에 관한 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 평가과정에서 QoS와 CoS를 고려하였으며, 평가 방법으로 다기준 의사결정 기법들 중에서 웹 서비스 선정에 가장 적합하다고 판단된 PROMETHEE(Preference Ranking Organization MeTHod for Enrichment Evaluations)를 사용하였다. PROMETHEE는 비교 서비스들이 추가되거나 삭제되더라도 이원비교를 다시 수행해야 하는 문제를 극복할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제시한 선정 프로세스를 검증하기 위하여 서비스 조합 시나리오를 갖는 사례 연구를 제시하였다. 사례 연구에서 웹 서비스 선정 프로세스는 소비자 관점의 품질 측정값과 정의된 서비스 레벨을 바탕으로 의사 결정 문제를 기술하였다.
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.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
층간소음의 문제가 가장 크게 대두되고 있는 현재 층간소음 저감 방법으로 뜬바닥 구조에 적용되는 차음재등이 연구되고 있으나 이러한 방법의 경우 경량충격음에는 효과적이나 중량 충격음을 저감하기에는 재료 및 기술적 한계에 다다르고 있다. 중량충격음 저감을 위해서는 슬래브의 중량을 증가시켜 충격에 대해 바닥은 진동하기 어렵게 하여 충격에 의한 발생음을 저감시키거나, 슬래브의 강성을 높여 충격점의 유효 질량을 높여 중량충격음을 저감하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 중량 충격음을 저감하기 위한 한 방편으로 고중량, 고강성 기포콘크리트 제조함으로서 바닥충격음을 저감하기 위한 기술을 개발하고자 하였다. 연구 결과 기포제 종류 및 혼입량과 경량골재 종류 및 투입량과 관계없이 유동성은 190 mm이상으로 매우 우수한 것으로 나타났다. 밀도 및 압축강도 측정 결과 기포콘크리트의 경우 기포 혼입율 50%에서만, 경량골재 기포콘크리트의 경우 모든 배합에서 목표 밀도 및 압축강도를 만족하는 것으로 나타났다. 열전도율 측정 결과 기포콘크리트의 경우 VS50을 제외하고는 모두 만족하는 것으로 나타났으며, 경량골재 기포콘크리트의 경우 Type A 골재의 경우 대체율 25%, Type B의 경우 모든 배합에서 목표를 만족하는 것으로 나타났다.
인터넷의 발전과 더불어 사람들이 더 많은 상품 정보에 접근할 수 있게 됨에 따라, 소비자 간(C2C) 전자시장의 거래 규모도 더욱 빨리 성장하고 있다. 시장 경제의 활성화를 위한 소비자 간 전자상거래의 역할이 더욱 강조됨에 따라 소비자 간 전자상거래를 효율적으로 지원할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 이러한 연구들은 단순히 시간 흐름에 따라 동일한 상품의 가격만을 협상하는 것에 초점을 맞추고 있다. 협상의 대상을 서로 다른 유사한 상품으로 확장하기 위하여 고객은 가격 외에도 배송 시간이나 결제 방법 등 거래 행위와 관련된 속성까지 포함한 상품의 다양한 속성들에 대하여 협상할 수 있어야 한다. 이 요건을 만족시키기 위해, 본 연구에서는 고객을 대행하는 에이전트가 판매자 및 구매자 양측의 효용을 높이기 위해 가격 외에도 상품 및 거래의 다양한 속성들에 대해 협상할 수 있는 자동협상 방법론과 이러한 방법론을 적용하는데 기반이 되는 에이전트 마켓플레이스를 제안한다. 제안된 e-마켓플레이스와 에이전트를 지원하기 위한 프로토콜과 관련된 시스템 구조들도 동시에 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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