Various techniques have been proposed for detection and tracking of targets in order to develop a real-world computer vision system, e.g., visual surveillance systems, intelligent transport systems (ITSs), and so forth. Especially, the idea of distributed vision system is required to realize these techniques in a wide-spread area. In this paper, we develop a ubiquitous vision system for location-awareness of multiple targets. Here, each vision sensor that the system is composed of can perform exact segmentation for a target by color and motion information, and visual tracking for multiple targets in real-time. We construct the ubiquitous vision system as the multiagent system by regarding each vision sensor as the agent (the vision agent). Therefore, we solve matching problem for the identity of a target as handover by protocol-based approach. We propose the identified contract net (ICN) protocol for the approach. The ICN protocol not only is independent of the number of vision agents but also doesn't need calibration between vision agents. Therefore, the ICN protocol raises speed, scalability, and modularity of the system. We adapt the ICN protocol in our ubiquitous vision system that we construct in order to make an experiment. Our ubiquitous vision system shows us reliable results and the ICN protocol is successfully operated through several experiments.
인터넷이 널리 보급되면서 지능형 검색 에이전트들이 사용자의 요구를 만족시키기 위해 일반화되어 사용되고 있다. 그러나 이러한 지능형 멀티에이전트들은 서로 독립적으로 사용되어 멀티에이전트들 간의 분산된 정보를 원활하고 효율적으로 처리하기 위한 상호 협력 작용이 부족해 정보의 신뢰성이 낮고 동적으로 변화하는 분산 환경에 대처하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 멀티에이전트간의 효율적인 상호 협력과 빠른 정보처리를 위해 브로커 에이전트에 에이전시를 생성하고 신경망을 이용해 멀티에이전트들의 에이전시들을 분류하여 더욱 신속·정확한 정보를 사용자에게 제공하도록 한다. 또한 정보의 신뢰성을 위해서 에이전트 관리기법을 제안하여 기존의 검색 시스템이 가지고 있는 정보갱신문제를 향상시키고, 시뮬레이션을 통해 본 연구의 성능을 평가한다.
현재 병원에서 구축되어 사용되는 PACS 시스템은 대용량의 데이터를 취급하고, 의료 영상 정보의 관리도 서버에 집중되어 이루어짐으로 서버의 부하가 크다. 의료 영상은 DICOM 표준을 따라 만들어지고 운용되는데 크기가 크고 이동 빈도가 높은 의료 영상 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 의료 정보의 분산된 관리 체계를 제시한다. 의료 정보의 분산 관리 및 전송은 네트워크의 부하와 서버의 부하를 줄여서 효율적 자원의 사용과 서버 시스템의 성능 향상이라는 효과를 가져올 것이다. DICOM PC to PC 컴포넌트는 요청한 질의를 처리하는 서비스 매니저와 파일의 전송을 담당하는 커뮤니케이션 매니저, 그리고 데이터의 저장과 시스템 동작을 담당하는 DICOM 매니저로 구성되어 있다. 각 컴포넌트는 에이전트로 구현이 되었다. 각 컴포넌트 간의 메시지 통신은 에이전트 통신 언어로 코드화된 XML 문서를 사용한다. 본 시스템은 기존의 DICOM 서버에서 요청 받은 질의를 수행하여 중앙집중적으로 처리했던 파일관리와 전송 방법을 각각의 PC에서 파일 관리 및 전송을 분산적으로 처리함으로써 서버가 처리하던 일의 과중을 분산 시켜서 의료 영상 전송과 관리에의 효율을 증대시킨다.
웹을 이용한 교수-학습모형인 WBI 학습을 촉진시키기 위해서 교육전문가에 의해 검증된 학습자료를 효율적으로 관리하는 시스템을 구축하고, 사용자가 원하는 문서를 추정하여 제시한다. 사용자가 참조한 문서들에 대하여 에이전트가 추가, 삭제 등을 자율적으로 하며, 참조 문서간의 유사도를 측정한다. 이 유사도를 이용하여 적합한 문서를 추정하고 제시함으로서 사용자의 불명확한 정보요구에도 적합한 문서를 제공할 수 있다. 따라서, 사용자의 정보수집을 지원하고 웹을 통한 학습환경을 개선하여 WBI 학습을 촉진시킬 수 있다.
분산 환경에서의 자원 및 서비스를 활용하여 응용 시스템을 구축하기 위한 패러다임으로서 다중 에이전트 구조가 많아 연구되어 왔다. 이 논문에서는 다양한 자원 및 서비스를 개방적으로 활용하기 위해, 웹서비스의 개방적인 환경을 활용하여 에이전트 및 웹서비스 객체를 효과적으로 이용할 수 있도록 하는 개방형 다중 에이전트 시스템 구조에 대해서 소개한다.
International journal of advanced smart convergence
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제2권2호
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pp.10-15
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2013
An expert network administrator is not always stationed as disasters happen. In that case, it is desirable that a novice administrator is capable of taking part in network recovery operations as well. In this paper, an agent-based network management system in emergency situations is presented. We use the Active Information Resource based Network Management System (AIR-NMS) to relieve the human administrator from parts of her management tasks and present an interface that remotely can control this management system. The effectiveness of the system is demonstrated by experiments using a prototype system.
This paper proposes a new resource allocation system where overall performance can be improved using production smoothing method. In economic point of view, market price is determined by the market mechanism that is subject to the law of demand and supply. Similarly, agents determine whether to allocate tasks to machines by profit and loss or not. In existing resource allocation system, tasks are exclusively allocated to agents with better manufacturing conditions, because they are evaluated by the only currency. But in the proposed resource allocation system, agents are evaluated by not only a currency but also machine specifications. Hereby, the production smoothing is achieved and we expect to improve system performance In this study, we propose a resource allocation system with consideration of Production Smoothing.
An objective of Automated Highway Systems (AHS) is to increase the safety and throughput of the existing highway infrastructure by introducing traffic automation. AHS is an example of a large scale, multiagent complex dynamical system and is ideally suited for a hierarchical hybrid controller. We discuss a design issue of efficient hybrid controllers for the platoon maneuvers on AHS. For the modeling of a hybrid system including the merge and split operations, a safety distance policy is introduced for the merge and split operations. After that, the platoon system will be modeled by a hybrid system In addition, a hybrid controller for the proposed merge and split operation models is presented. Finally, the performance of the proposed hybrid control scheme is demonstrated via scenarios for platoon maneuvers.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권2호
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pp.147-152
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1999
It is an interesting area in the field of artifical intelligence to find an analytic model of cooperative structure for multiagent system accomplishing a given task. Usually it is difficult to design controllers for multi-agent systems without a comprehensive knowledge about the system. One of the way to overcome this limitation is to implement an evolutionary approach to design the controllers. This paper introduces the use of a genetic algorithm to discover a fuzzy logic controller with rules that govern emergent agents solving a pursuit problem in a continuous world. Simulation results indicate that, given the complexity of the problem, an evolutionary approach to find the fuzzy logic controller seems to be promising.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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