• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 2000

에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.

• 대한약학회:학술대회논문집
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• 대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2-2
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• pp.82.1-82.1
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• 2003

The protective adaptive response to electrophiles and reactive oxygen species is mediated by enhanced expression of phase II detoxifying genes including glutathione S-transferases. ${\alpha}$-Lipoic acid, which exerts prooxidant or antioxidant activities, has been shown to activate the insulin signaling pathway and thus to induce insulin-like actions via PI3-kinase and Akt. Our previous studies have shown that PI3-kinase plays an essential role in Nrf2-or C/EBP${\beta}$-mediated glutathione S-transferase A2 (GSTA2) induction. (omitted)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권3호
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• pp.192-201
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• 2005

지난 10여년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 연구는 '언제나, 어디에서나, 어느 것이나 컴퓨팅 환경'이라는 신기술 체계의 확립을 목표로 진행되었다. 이를 통하여 칩의 소형화 기술, 장치기술, 네트워킹 기술, 인간 중심의 인터페이스 기술, 응용기술 등의 기술혁신의 필요성을 알게 되었다. 본 논문에서는 인간중심의 인터페이스 기술 측면에서 인간과 에이전트와의 상호작용 및 에이전트 스스로 인간이 원하는 서비스를 처리하고 제공하기 위하여, 다음 네 가지 단계를 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 서비스를 사용자 요구에 맞게 서비스하기 위하여 정보자원 간에 의미적 연관성을 고려한 시맨틱 웹 기술을 이용한다. 둘째, 시맨틱 웹 기술 개발에 핵심이 되는 온톨로지를 구축하여 컴퓨터가 웹 문서의 내용을 인식할 수 있도록 한다. 셋째, W3C에서 표준화 작업 중인 차세대 웹 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 컴퓨터와 컴퓨터 간에 메시지를 교환한다. 넷째, 컴퓨터로 전송된 메시지 분석 및 정보 수집을 위하여 FIPA의 JADE를 이용하여 다중 에이전트를 기능별로 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 다중 에이전트는 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 기술을 적용하여 시맨틱 상황을 추론한다. 다중 에이전트가 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 커뮤니케이션함으로써 같은 상황이더라도 사용자에 따라서 제공되는 서비스가 다르게 추론된다. 따라서 기존의 상황 정보 시스템보다 에이전트에게 보다 의미 있는 정보의 예측을 가능하게 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.180-191
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• 2005

무선 통신 기술의 급속한 발전으로 세계적으로 무선 인터넷 서비스가 점차 확대되고 있고 그중 모바일 전자상거래가 큰 비중을 차지하고 있다. 현재의 모바일 전자 상거래 서비스는 제한적인 컨텐츠와 고가의 과금 시스템, 무선 디바이스 기기의 하드웨어적 제약 등 그것의 활성화를 저해하는 여러 가지문제점을 지니고 있음에도 불구하고 차세대 인터넷 사업으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 모바일 전자상거래 서비스의 문제점을 정리하고, 이를 개선하기 위한 방안으로 유선 인터넷상의 상품정보를 자동으로 수집하여 모바일 전자상거래용으로 자동 변환하는 기능, 무선 디바이스상에서 오프라인으로 상품 검색 및 주문 등을 가능하게 하는 미들릿 애플리케이션, 개인적응형 상품 추천 기능을 가진 종합적인 해결책을 제안한다. 제안 시스템은 실제로 설계, 구현되어 그 기능과 유효성을 확인하였다

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.351-368
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• 2005

지능형 시스템에서 기존의 수작업 기반의 지식구조 구축은 많은 시간과 노력이 들어가며 환경의 변화에 적절히 적응하기가 어려운 한계가 있다 이러한 한계를 극복하기 위하여 최근 학습을 통한 동적 지식구조 구축방법이 연구되고 있다. 자율 자아 성장(AMD: Autonomous Mental Development)은 자율적 기계 학습의 새로운 패러다임으로 지능형 시스템이 변화하는 환경에 스스로 적응하도록 시도한다 대화형 에이전트에서의 대화 학습은 AMD와 동일한 맥락에서 해석할 수 있다. 본 논문에서는 화행별 템플릿과 유전자 프로그래밍을 이용한 대화형 에이전트의 대화 학습기법을 제안한다. 제안하는 에이전트는 화행별 템플릿을 기반으로 대화 지식을 획득하고 유전자 프로그래밍의 진화 방법을 통해 적절한 표현을 갖는 문장을 생성한다. 적용 사례와 사용자 평가를 통해서 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.465-470
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• 2012

This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.

• 한국경제지리학회지
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• 제13권3호
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• pp.416-441
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• 2010

클러스터에 관한 경제지리학, 클러스터 사고 틀과 지표에 관한 기존의 사례와 연구에 대한 비판적 검토를 통해 본 연구는 행위주체 클러스터 사고 틀에 기반한 일반적인 클러스터 지표를 개발하고 이를 제시한다. 기존의 연구와는 달리, 클러스터가 기업뿐만 아니라 다양한 공공, 민간 행위주체 간의 복잡한 조정 메커니즘을 수반하여 이들 간의 학습 시스템으로서 클러스터가 이해될 수 있다는 점에서, 본 연구는 개별 또는 집합적인 행위주체가 수행하는 적응적이고 전향적인 역할을 강조한다. 이를 바탕으로 사용 가능한 클러스터 사고 틀과 지표들이 기존 연구들에 대한 수정과 보완을 통해 제시된다. 이러한 지표는 매우 포괄적이고 확정적인 것은 아니지만, 클러스터 정책입안자나 주요 행위주체들에게 해당 클러스터 발전의 적정한 측정과 그에 따른 발전방향을 제시하는 유용한 척도로서 기능할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.77-79
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• 2012

MSN 라우팅 프로토콜 설계에서 노드의 이동성 정도를 반영하는 것은 중요한 문제이며 다른 네트워크 인자의 특성들과 통합적으로 고려되어야 한다. 하지만, 기존 라우팅 기법들은 이동성의 고려가 미미하거나 다른 환경 인자들과 통합적인 고려가 되지 않았다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크(MSN)에서 신뢰성 있고 에너지 효율적인 라우팅 기법을 제안한다. 먼저 동적인 네트워크 환경에서 이동성과 패킷발생율에 따른 에너지 소모 패턴 분석을 하였다. 분석된 결과를 바탕으로 제안 기법은 다양한 환경 인자에 따라 에이전트들이 싱크를 중심으로 자율적으로 구성하고 통신한다. 이러한 에이전트 기반의 라우팅 기법은 신뢰성 있고, 에너지 효율적인 통신을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존 기법에 비해 노드의 이동성의 변화가 심한 환경에서 에너지 효율적임을 보인다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제24권1호
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• pp.47-52
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• 2020

We previously demonstrated that Bordetella bronchiseptica (B. bronchiseptica) antigen (Ag) enhances the Mycoplasma hyopneumoniae Ag-specific immune response. The focus of this study was whether acellular bacterin of B. bronchiseptica could be used as an adjuvant to increase antigen-presenting capability of dendritic cells (DCs) by increasing the level of activation. The metabolic activity of DCs was increased by B. bronchiseptica, similar to lipopolysaccharide (LPS). Flow cytometry analysis revealed that B. bronchiseptica increases the expression of major histocompatibility complex class-2, cluster of differentiation (CD)40, CD54, and CD86 which are closely related to DC-mediated immune responses. B. bronchiseptica enhanced the production of cytokines related to adaptive immune responses. Furthermore, the survival rate of B. bronchiseptica-injected groups was 100% at 15 and 20 mg/kg doses, whereas that of LPS-injected groups was only 20%, 0% at 15 and 20 mg/kg doses respectively, and so B. bronchiseptica is likely to be safer than LPS. Taken together, these results indicate that B. bronchiseptica can be used as an adjuvant to enhance the antigen-presenting capability of DCs. B. bronchiseptica is a candidate for producing vaccines, especially in case of DC-mediating efficacy and safety demands. This study provides researchers and clinicians with valuable information regarding the usage of B. bronchiseptica as a safe bacteria-derived immunostimulating agent for developing efficient vaccines.