• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.353-363
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• 2008

단일 에이전트 환경에서는 Q-학습의 학습 시간을 줄이기 위해서 학습결과를 전파시키거나 일렬의 행동을 패턴으로 만들어 학습한다. 다중 에이전트 환경에서는 동적인 환경과 다수의 에이전트 상태를 고려해야하기 때문에 학습에 필요한 시간이 단일 에이전트 환경보다 길어지게 된다. 이 논문에서는 단일 에이전트 환경에서 시간 단축을 위해서 유한개의 행동으로 정책을 만들어 학습하는 매크로 행동을 다중 에이전트 환경에 적합한 내시 Q-학습에 적용함으로써 다중 에이전트 환경에서 Q-학습 시간을 줄이고 성능을 높이는 방법을 제안한다. 실험에서는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 이용한 에이전트와 기본 행동만 이용한 에이전트의 내시 Q-학습 성능을 비교했다. 이 실험에서 네 개의 매크로 행동을 이용한 에이전트가 목표를 수행할 성공률이 기본 행동만 이용한 에이전트 보다 9.46% 높은 결과를 얻을 수 있었다. 매크로 행동은 기본 행동만을 이용해서 적합한 이동 행동을 찾아도 매크로 행동을 이용한 더 낳은 방법을 찾기 때문에 더 많은 Q-값의 변화가 발생되었고 전체 Q-값 합이 2.6배 높은 수치를 보였다. 마지막으로 매크로 행동을 이용한 에이전트는 약 절반의 행동 선택으로도 시작위치에서 목표위치까지 이동함을 보였다. 결국 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 사용함으로써 성능을 향상시키고 목표위치까지 이동하는 거리를 단축해서 학습 속도를 향상시킨다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.313-318
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• 2002

전자 상거래와 같이 통신 보안이 요구되는 응용 분야에 에이전트 기술을 효과적으로 적용하려면 에이전트 기술과 보안 기술의 결합이 요구된다. 본 논문은 공개키 기반 구조 기술과 에이전트 기술을 결합하여, 기밀성(privacy), 완전성(integrity), 신원 확인(authentication), 부인 방지(non-repudiation)등의 보안 기능을 지원하는 다중 보안 에이전트 엔진 모델을 제안한다. 각 에이전트는 구조적으로 에이전트 엔진 계층과 에이전트 응용 계층으로 구성된다. 제안한 보안 에이전트 모델의 설계에는 자가 송수신 메시지, 보안 채널 그리고 에이전트 응용 계층에서의 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) 메시지와 에이전트 엔진 계층에서의 메시지의 구분이라는 개념들이 사용되었다. 제시된 보안 에이전트 엔진 모델이 제공하는 에이전트 언어는 기존 에이전트 언어인 KQML의 내용층 및 메시지층에 대한 아무런 수정이나 제약 조건 없이 통신 계층만을 확장하여 보안 기능을 표현하며, 에이전트간의 보안 통신은 에이전트 언어 상에서 투명하게 표현되는 보안 채널을 통해 이루어진다는 특징을 갖는다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.80-85
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• 2007

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. 한편 가정의 환경적인 특징은 open이기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템을 가진 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위해 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 이를 위해 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로서 agent를 정의하고, 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 타협(negotiation)을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.13-22
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• 2006

오늘날 스포츠, RTS, RPG 게임과 같이 멀티 플레이어가 한 팀을 이루는 집단형 방식의 게임은 팀 인공지능 기술이 더욱 필요하다. 기존의 독립적인 지능형 에이전트는 스스로 문제를 해결하는 자율성 향상 연구에 치중하였으나, 이는 다른 에이전트간의 협동 및 상호작용 능력이 부족하다. 이를 위해 본 논문은 다중에이전트 시스템에서 효과적인 역할 분담과 자율성을 갖는 레벨통합 접근방식을 소개한다. 복잡한 목표를 성취하기 위해 에이전트의 역할 정보를 이용하여 각자의 목표를 할당하고 각 에이전트는 맡은 역할을 동적인 환경에서 스스로 판단하고 행동한다. 팀 전체의 목표는 상호 보완된 역할 분담의 전략적인 측면에서 조정한다. 각 에이전트는 데이터보드를 이용하여 서로의 상태 정보를 공유하여 상호 협동을 유도한다. 역할이 할당된 각 에이전트는 스스로 계획기능을 갖고 있어 동적인 환경에서 적합한 행동을 취한다. 이 협동과 상호작용 과정에서 충돌의 문제점이 발생하는데 이를 제어하는 조정 에이전트의 역할을 전략적 측면에서 접근한다. 본 논문에서 제시하는 레벨통합 접근방식이 기존의 중앙 집권적 접근방식, 분권적 접근방식과 비교 실험하여 기존 방식보다 성능이 향상됨을 보인다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제50권7호
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• pp.601-605
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• 2007

The cure rate of acute lymphoblastic leukemia (ALL) in children dramatically improved over past 5 decades from zero to about 80%. The main cause of improvement is owing to the development of chemotherapy by multicenter clinical trial of large study groups with the understanding of leukemia biology. Recently, pediatric ALL protocols were applied to the treatment of adolescent and even adult ALL patients. For nearly 30 years, clinical factors have been used to risk-stratify therapy for children with ALL, so that the most intensive therapies are reserved for those patients at the highest risk of relapse. The risk groups of ALL are divided as standard- (low- plus intermediate-), high- and very high-risk group according to the prognostic factors, and treatment results improved by this risk based treatment. The factors used to risk-stratify therapy include age, gender, presenting leukocyte count, immunophenotype, cytogenetic aberrations including ploidy and translocations, and initial response after 1 to 2 weeks of therapy. But treatment efficacy is the most important determinant and can abolish the clinical significance of most, if at all, prognostic factors. Today, in the era of intensive, multiagent regimens, there is increasing evidence that we have reached the limits of prognostic significance of currently applied clinical risk factors in childhood ALL. As the cure rate of ALL is about 80%, introducing new prognostic factors such as new molecular prognostic markers, new methods of assessment about minimal residual disease, and pharmacogenetic study, with the development of stem cell transplantation and molecular targeted therapy are needed to cure residual 20% of childhood ALL patients without short and long term complications.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.425-430
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• 2005

많은 문제가 그래프로 모델링될 수 있고, 그래프 이론에 기반한 방법에 의해서 해결될 수 있다. 이 논문에서는 분산되고 중첩된 대사경로 네트워크들에 대해서 경로를 찾는 방법에 대해서 다룬다. 제안한 방법은 분산된 그래프를 통합하지 않은 채, 다중 에이전트의 협동작업을 통해서 경로를 찾는 방법이다. 각 그래프에는 해당 그래프를 책임지고 있는 에이전트가 하나씩 있어서, 해당 그래프에서 시작되는 경로검색을 주도하고, 다른 에이전트로부터 경로에 대한 정보 요청에 응답하도록 한다. 제안한 방법에서는 우선 전체 분산된 그래프에 대해서 뷰그래프라고 하는 추상화된 그래프를 형성하고, 이를 이용하여 경로를 찾기 위해 에이전트간에 어떤 방법으로 협력을 할지 알 수 있게 한다. 각 에이전트는 해당 그래프에 대한 최단경로 정보를 관리하고 있다. 어떤 에이전트가 해당 그래프의 어떤 노드에서 시작하는 경로를 찾으라는 요구를 받게 되면, 다른 에이전트로부터 정보를 받아서 목적지까지는 가는 경로를 찾게 된다.

• 대한소아치과학회지
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• 제28권2호
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• pp.316-322
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• 2001

감각신경아세포종으로 생후 1년 6개월부터 약 1년간 6주기의 화학요법과 생후 1년 6개월에 29회에 걸친 방사선 조사(AP 4540 R+LAT 1080 R : total 5620 R)를 받은 후, 후유증으로 상악치아 및 상악골의 발육장애를 보이는 10세 남아의 임상적, 방사선학적 관찰 및 치료 후 다음과 같은 지견을 얻었기에 보고하는 바이다. 1. 성장중인 어린이에서 악성종양의 치료를 위한 방사선 조사는 연조직 및 경조직(골, 연골, 치아)등의 성장장애를 유발할 수 있으므로 시술 전 충분한 고려가 필요하다. 2. 치배의 손상은 치관 및 치근의 형성장애를 유발하고 이에 따라 치조골의 성장장애가 나타나므로 치근이 없는 치아일지라도 치조골의 흡수를 억제하기 위하여 hawley type의 부분의치 등을 이용하여 잔존시켜야 한다. 3. 향후 성장이 완료된 이후(만 18세 이상)에 무치근 치아 및 무치악 부위에 틀니(denture)나 임플란트 등의 보철수복이 필요할 것으로 여겨진다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제2권1호
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• pp.259-264
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• 1985

신경아세포종은 소아기에 발생하는 악성종양중 뇌종양 다음으로 흔히 발생하는 것으로 원발 혹은 전이된 부위에 따라 다양한 임상증상이 나타날 수 있으나 실명을 주소로 한 경우는 드물다. 본 증례는 4세된 남아의 복부에서 기원하여 사골동으로 원위전이하여 갑작스런 실명을 주소로 한 신경아세포종으로 cytoxan, vincristine, DTIC, adriamycin 및 VM-26의 병합요법으로 치료하여 실명은 그대로 있으나 복부와 사골동의 종괴는 현저히 감소하였고 환아는 건강이 양호한 상태이다.

• 공학논문집
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• 제7권1호
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• pp.17-28
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• 2005

분산제약조건만족문제는 다수의 자율적으로 동작하는 에이전트들의 상호작용과 그들 간의 협조에 의해 모든 에이전트들이 갖고 있는 변수들의 값과 그들 간에 존재하는 제약 조건들이 일치(Consistency)하는 값을 효율적으로 찾기 위한 양질의 알고리즘 개발에 관한 연구 분야로서 최근에 와서는 멀티에이전트 시스템을 이용하여 분산 제약조건만족문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 비동기/병행적인 탐색 과정에서 모든 에이전트들이 그들의 시험적인 값들을 조건에 일치하는 값으로 변경하기 위해 각 에이전트의 우선순위를 동적으로 변경할 수 있게 함으로써 불 일치된 변수의 값을 탐색이 진행되는 동안에도 수정이 가능하도록 하여, 기존 비 동기 되돌림 알고리즘의 개선 대상인 되돌림(backtracking)의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 멀티에이전트의 동적 우선순위탐색 알고리즘을 제안하였다.

• Advances in robotics research
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• 제2권3호
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• pp.201-217
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• 2018

Agriculture production is a critical human intensive task, which takes place in all regions of the world. The process to grow and harvest crops is labor intensive in many countries due to the lack of automation and advanced technology. Much of the difficult, dangerous and dirty labor of crop production can be automated with intelligent and robotic platforms. We propose an intelligent, agent-oriented robotic team, which can enable the process of harvesting, gathering and collecting crops and fruits, of many types, from agricultural fields. This paper describes a novel robotic organization enabling humans, robots and agents to work together for automation of gathering and collection functions. The focus of the research is a model, called HARMS, which can enable Humans, software Agents, Robots, Machines and Sensors to work together indistinguishably. With this model, any capability-based human-like organization can be conceived and modeled, such as in manufacturing or agriculture. In this research, we model, design and implement a technology application of knowledge-based robot-to-robot and human-to-robot collaboration for an agricultural gathering and collection function. The gathering and collection functions were chosen as they are some of the most labor intensive and least automated processes in the process acquisition of agricultural products. The use of robotic organizations can reduce human labor and increase efficiency allowing people to focus on higher level tasks and minimizing the backbreaking tasks of agricultural production in the future. In this work, the HARMS model was applied to three different robotic instances and an integrated test was completed with satisfactory results that show the basic promise of this research.