• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권1호
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• pp.79-96
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• 2010

The organizations in the competitive business environment are under pressure of handling internal management processes as well as external supply chain issues. In addition, the paradigm of supply chain management (SCM) has been shifted from static to dynamic problems. For the efficient SCM, organizations should be a RTE (Real Time Enterprises) that views entire supply chains as a single entity. In this paper, the agent system that makes RTE and dynamic supply chains possible is developed. Then, the developed agent system is verified in the TAC SCM(Trading Agent Competition Supply Chain Management) experimental environment and a dashboard is also developed for monitoring management activities of supply chains. The contributions of this paper are as followings. First, unlike the previous agent systems, the suggested agent system in this paper provides autonomy and scalability using SOA. Second, this suggested model for dynamic environment can be applied for the development of software supporting a SCM.

• Journal of Power Electronics
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• 제15권2호
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• pp.455-468
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• 2015

A microgrid (MG) with integrated renewable energy resources can benefit both utility companies and customers. As a result, they are attracting a great deal of attention. The control of a MG is very important for the stable operation of a MG. The droop-control method is popular since it avoids circulating currents among the converters without using any critical communication between them. Traditional droop control methods have the drawback of an inherent trade-off between power sharing and voltage and frequency regulation. An adaptive droop control method is proposed, which can operate in both the island mode and the grid-connected mode. It can also ensure smooth switching between these two modes. Furthermore, the voltage and frequency of a MG can be restored by using the proposed droop controller. Meanwhile, the active power can be dispatched appropriately in both operating modes based on the capacity or running cost of the Distributed Generators (DGs). The global information (such as the average voltage and output active power of the MG and so on) required by the proposed droop control method to restore the voltage and frequency deviations can be acquired distributedly based on the Multi Agent System (MAS). Simulation studies in PSCAD demonstrate the effectiveness of the proposed control method.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.113-121
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• 2005

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 소개하고, 확장성을 가지게 하기 위하여 신경망 에이전트들이 계층적으로 구성된 다중신경망 에이전트 시스템을 제안한다. 신경망 에이전트들의 계층적 구성은 정보 검색 성능을 저하시키지 않으면서도 각 신경망 에이전트의 학습을 위한 전체 훈련 비용을 허용할 만한 범위 내에서 유지시켜 주므로 대규모 문서 데이터베이스 환경에서의 분산 정보 검색에도 신경망 에이전트를 적용할 수 있게 해준다. 제안된 신경망 에이전트를 단일 에이전트와 계층적 다중 에이전트 시스템으로 실현 환경에서 구현하여 각각의 정보 검색 성능을 기존의 통계적 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제14권3호
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• pp.53-58
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• 2005

In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.101-110
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• 2009

효율적인 자원공유 및 동적인 시스템구성을 위한 지능형 분산 접근방식에서 주로 멀티에이전트 시스템을 사용한다. 또한 객체중복은 고장허용시스템을 구축하여 시스템에 예기치 않은 결함의 문제를 해결하기 위해 흔히 사용된다. 본 논문은 동적인 객체그룹관리에 기반한 지능형 멀티에이전트 분산플랫폼을 제시하고, 제안한 filtered k-means (Fk-means)를 기반으로 하여 객체검색기법을 제시한다. 객체 결함의 경우에, 대체 객체를 검색하여 클라이언트에게 적절한 객체를 투명하게 재 연결 시켜주기 위해 Fk-means를 사용한다. 검색방법을 효율적으로 수행하고, 그룹 내의 적절한 객체를 포함시키기 위해 Fk-means의 여과 범위를 설정한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 분산객체그룹에 대해 빠르고 정확한 검색을 나타내었다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.643-648
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.115-123
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• 2007

멀티-에이전트 시스템에서 에이전트는 다른 에이전트와 협상하기 위하여 공동의 에이전트 통신 언어를 사용하여야 하고 일치에 이르도록 설계된 협상 프로토콜에 의해 행동하여야 한다. 따라서 에이전트는 위의 요구 사항들을 수용할 수 있는 적당한 아키텍쳐를 가져야 한다. 이 논문에서 우리는 유익한 에이전트 통신 언어를 정의하고, 다른 에이전트 통신 언어들 (가령, FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents) 에이전트 통신 언어와 KQML(Knowledge Query Manipulation Language))과 여기서 소개한 에이전트 통신 언어를 비교한다. 특히 여기서는 에이전트를 지식베이스와 협상 라이브러리를 가진 논리 프로그램으로 표현한다. 마지막으로 협상 라이브러리 안에 있는 계획자(planner)가 어떻게 행위들의 계획을 제공하고, 어떻게 에이전트의 지식베이스를 갱신하는가를 보인다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.281-289
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• 2010

기존의 국방 M&S 시스템에서의 에이전트는 계급과 역할에 따른 계층적인 모습을 갖추고 있지만, 상하위 에이전트는 동일한 속성을 보유함에 따라 서로 구별되는 특징이 없고, 에이전트의 의사결정 수준은 스크립트 기반 또는 유한 상태 기계 기반으로서 주변 환경의 변화에 기계적으로 반응하는 낮은 수준에 머무르고 있다. 이러한 기존 에이전트의 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 HEAP (Hierarchical Encapsulation and Abstraction Principle) 기반의 지능 에이전트를 제안한다. HEAP 기반의 지능 에이전트는 엔진베이스 모델링 방법을 사용하여 엔진모델과 지식베이스 모델을 분리시킴으로써 모델링이 용이하고 시스템의 모듈화와 추상화를 보다 유연하게 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이를 함정전투 시뮬레이션에 적용하여 타당성을 검증하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.5-149
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent´s dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless ...