Reinforcement learning is a sub area of machine learning concerned with how an agent ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of long-term reward. In the case of multi-agent, especially, which state space and action space gets very enormous in compared to single agent, so it needs to take most effective measure available select the action strategy for effective reinforcement learning. This paper proposes a multi-agent reinforcement learning model based on fuzzy inference system in order to improve learning collect speed and select an effective action in multi-agent. This paper verifies an effective action select strategy through evaluation tests based on Robocup Keepaway which is one of useful test-beds for multi-agent. Our proposed model can apply to evaluate efficiency of the various intelligent multi-agents and also can apply to strategy and tactics of robot soccer system.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.2
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pp.203-211
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2014
In recent highly competitive business environment, collaboration has become one of the important business strategies for companies to survive and/or prosper. There are many different types of collaboration strategies, and it is crucial for companies to select the right ones according to the types of collaboration they require. To select the right type of collaboration options for business, in the past research, there have been two important criteria to classify collaboration types, namely governance (who makes key decisions - one kingpin participant or all players?) and membership (can anyone participate, or just select players?). In this research, we add a new classification criterion, recognition of collaboration purpose, which means whether collaborators know or do not know the purpose of collaboration in advance. Recently, we see many cases in which social media data are used in many unknown purposes a priori. In this research, we add such cases to develop new classification model.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.49
no.3
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pp.407-428
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2018
Metadata standard is very important element to describe a digital resource in the records lifecycle. Metadata standard is influenced by the purpose and content of tasks that are performed to a resource. But it does not reflect a task-centric viewpoint to cover the whole records-lifecycle because metadata is defined and designed from a resource-centric viewpoint. In other words, to cover the whole records-lifecycle using metadata, it is necessary to properly select and combine metadata property from a task-centric viewpoint. Therefore, we proposed a task-centric metadata application profile that can combine and select appropriate metadata properties according to requirements and tasks performed on resource.
Kim, Seong-Hun;Park, Seong-Wook;Lee, Kyoung-Hoon;Yang, Yong-Su
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.48
no.1
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pp.10-19
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2012
The mesh selectivity of a drift net for yellow croaker (Larimichthys polyactis) was examined in field experiments with six different net mesh size (40, 45, 50, 55, 60 and 65mm) from April to December, 2008 in the coastal areas of Jeollanam-do in Korea. The total catch of 6,748 consisted of yellow croaker (n=6,310; 89.1% of total catch), common mackerel (n=158; 5.6%) and other species (n=280; 9.6%). The selectivity curve for yellow croaker was fit by the models of selectivity curve in SELECT method. The optimal mesh size for 50% retention for minimum landing size (191mm) of yellow croaker was estimated as 49.6mm-51mm by selectivity curves. And the bi-normal model for the selectivity curve was found to fit the data best.
Seonghun KIM;Hyungseok KIM;Sena BAEK;Jaehyung KIM;Pyungkwan KIM
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.59
no.2
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pp.99-109
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2023
In this study, a comparative test operation was conducted through the alternate haul method to examine the selectivity of the four mesh sizes (60 mm, 90 mm, 110 mm, and 130 mm) of the trawl codend. The selectivity was analyzed using the SELECT model considering the fishing efficiency (split parameter) of each fishing gear in the comparative test fishing operation in the trawl and the maximum likelihood method for parameter estimation. A selectivity master curve was estimated for several mesh sizes using the extended-SELECT model. As a result of analyzing the selectivity for silver croaker based on the results of three times hauls for each experimental gear, it was found that the size of the fish caught increased as the size of the mesh size increased. When the selectivity for each mesh size analyzed by the SELECT model considering the split ratio was evaluated based on the size of the AIC value, the estimated split model was superior to the equal split model. Based on the master curve, the 50% selection length value was 2.893, which was estimated to be 136 mm based on the mesh size of 60 mm. In some selectivity models, there was a large deviance between observed and theoretical values due to the non-uniformity of the distribution of fished length classes. As a result, it is considered that appropriate sea trials and selectivity evaluation methods with high reliability should be applied to present trawl fishery resource management methods.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.169-174
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2009
In this paper, We define convert rules objects and relation presented in object model to the state and operation domain in formal specification. we implement simulation tool in order to verification method of formal specification and to consistency verified model between user's requirement. It is possible to select the suitable model and reduce the costs and efforts on software development.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.18
no.2
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pp.108-116
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2017
It is expected that the maintenance cost of domestic bridges will increase considerably due to the increase of bridge service time. In response to this situation, the government and relevant ministries are focusing on developing ways to efficiently allocate limited budgets and to rationally select maintenance bridge. In this study, to develop a risk - based bridge maintenance priority decision model, 14 common risk factors causing damage to bridges were extracted and AHP analysis was performed to select 5 important factors. Based on the existing literature review and expert consultation, we derive the evaluation criteria and the impact weights of the selected factors, and based on this, I presented risk based bridge maintenance priority model. Using this model in combination with existing maintenance priority methods will lead to more reasonable bridge maintenance priorities.
In this paper, we suggest multi colony interaction ant reinforcement learning model. This method is a hybrid of multi colony interaction by elite strategy and reinforcement teaming applying Temporal Difference(TD) learning to Ant-Q loaming. Proposed model is consisted of some independent AS colonies, and interaction achieves search according to elite strategy(Intensification, Diversification strategy) between the colonies. Intensification strategy enables to select of good path to use heuristic information of other agent colony. This makes to select the high frequency of the visit of a edge by agents through positive interaction of between the colonies. Diversification strategy makes to escape selection of the high frequency of the visit of a edge by agents achieve negative interaction by search information of other agent colony. Through this strategies, we could know that proposed reinforcement loaming method converges faster to optimal solution than original ACS and Ant-Q.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.486-492
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2019
The system-based approach is needed to select an optimal mix of weapon systems and ship platform among a variety of design alternatives with the uncertainties of the initial required operational capability. In the early-phase design, which included a feasibility study and concept design, it is possible to cause problems when a review of the operational concept, database development, and systematic design are not done, thereby producing uncertain and unstable requirements. To select the best solution without trial-and-error, the U.S. navy has applied the set-based method for the early-phase design of a new ship-to-shore connector. The ship synthesis model plays an important role in applying the set-based method, but only a few countries possess this model and have prohibited this model from being transferred to other countries. This paper suggests a set-based method using a genetic algorithm and decision-making theory through benchmarking existing ship data. The algorithm was verified using the DDG-51 class ship synthesis model to optimize the weapon system design, which has been released for research purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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