• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제16권2호
• /
• pp.95-103
• /
• 2016

In a dynamic environment autonomous robots often encounter unexpected situations that the robots have to deal with in order to continue proceeding their mission. We propose an adaptive goal-based model that allows cyber-physical systems (CPS) to update their environmental model and helps them analyze for attainment of their goals from current state using the updated environmental model and its capabilities. Information exchange approach utilizes Human-Agent-Robot-Machine-Sensor (HARMS) model to exchange messages between CPS. Model validation method uses NuSMV, which is one of Model Checking tools, to check whether the system can continue its mission toward the goal in the given environment. We explain a practical set up of the model in a situation in which homogeneous robots that has the same capability work in the same environment.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.589-591
• /
• 2003

현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1038-1043
• /
• 2010

In this paper, an adaptive sliding-mode formation control and collision avoidance are proposed for electrically driven nonholonomic mobile robots with model uncertainties and external disturbances. A sliding surface based on the leader-follower approach is developed to achieve the desired formation in the presence of model uncertainties and disturbances. Moreover, by using the collision avoidance function, the mobile robots can avoid the obstacles successfully. Finally, simulations illustrate the effectiveness of the proposed control system.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권1호
• /
• pp.125-132
• /
• 2003

인터넷 예약 서비스는 가장 많이 이용되는 인터넷 서비스 중의 하나이며, 특히 에이전트를 이용하면 효과적으로 인터넷 예약 서비스를 이용 할 수 있다. 에이전트는 반복적인 예약 과정을 대신하며 가장 적합한 서비스정보를 선별하여 제공한다. 본 연구에서 인터넷을 통해 대중적으로 이용되는 교통편의 예약을 할 수 있도록 하는 사용자 적응능력을 가지는 에이전트를 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 인터페이스 에이전트와 태스크 에이전트 그리고 필터링 에이전트의 멀티 에이전트로 구성되었다. 인터페이스 에이전트는 사용자의 요구를 분석하고 에이전트들의 결과를 통합하는 시스템의 중재자 역할을 담당하고 사례를 기반으로 정보를 추론하여 사용자에 적응할 수 있는 능력을 가진다. 본 시스템에는 세 개의 태스크 에이전트가 존재하며 이들은 각각 정보를 수집하고 정보의 변화를 감시하고, 필터링 에이전트는 수집된 정보로부터 예약상황에 관련된 정보만을 추출한다. 결론적으로, 본 시스템은 기차와 항공기의 예약상황정보를 통합적으로 제공하며, 예약을 위한 단순하고 반복적인 작업 을 에이전트가 사용자를 대신하여 수행한다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권1호
• /
• pp.148-164
• /
• 2015

The use of mobile agents for collaborative processing in wireless sensor network has gained considerable attention. This is when mobile agents are used for data aggregation to exploit redundant and correlated data. The efficiency of agent-based data aggregation depends on the agent migration scheme. However, in general, most of the proposed schemes are centralized approach-based schemes where the sink node determines the migration paths for the agents before dispatching them in the sensor network. The main limitations with such schemes are that they need global network topology information for deriving the migration paths of the agents, which incurs additional communication overhead, since each node has a very limited communication range. In addition, a centralized approach does not provide fault tolerant and adaptive migration paths. In order to solve such problems, we have proposed a distributed approach-based scheme for determining the migration path of the agents where at each hop, the local information is used to decide the migration of the agents. In addition, we also propose a local repair mechanism for dealing with the faulty nodes. The simulation results show that the proposed scheme performs better than existing schemes in the presence of faulty nodes within the networks, and manages to report the aggregated data to the sink faster.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.118-120
• /
• 2009

In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.994-996
• /
• 2005

P2P 그리드 컴퓨팅 환경에서 피어의 자율성으로 인한 자원 제공의 휘발성과 피어의 이질적인 특성은 스케줄링 과정에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 이동 에이전트 기반 적응적 그룹 스케줄링 기법(Mobile Agent based Adaptive Group Scheduling Mechanism: MAAGSM)을 제안한다. 제안 기법은 피어의 특성 (즉, 자원제공자 자율성 고장, 자원제공자 가음용, 자원 제공 시간)에 따라 피어들을 동질적인 그룹(자원제공자 그룹)으로 구성한 후, 그룹에 적합한 다양한 스케줄링 알고리즘은 이동에이전트 기술을 이용하여 적용한다.

• ETRI Journal
• /
• 제32권5호
• /
• pp.665-675
• /
• 2010

Recent research on mobile Internet protocol television and digital right management (DRM) interconnections has focused on multimedia technologies designed to enhance content scalability and adaptive content distribution. However, due to the architectural and scalable limitations, recent systems are not flexible and securable with respect to their adaptive content distribution and protective policy management. Therefore, we propose a content protective multi-agent platform that provides secure multimedia services, correlation management, pattern-based management, and multi-source multi-use (MsMu)-based services. Our architecture, supported by DRM, lets us create a rich set of MsMu-based content protection and seamless multimedia services through the extension of one source multi-use (OsMu)-based content services. We have verified our platform, which provides scalable and securable services with a 17% lower service response time by using a testbed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
• /
• pp.1331-1334
• /
• 2002

Micropayment is an electronic payment system for small value transaction. It needs to use a little amount of resources, such as communication and computation due to its small value. In other words, the processing cost for the micropayment must be less than the value of the payment. Several kinds of transactions are suitable for micropayment, eg. the purchasing of train tickets or digital newspapers. Since micropayment systems are designed for small-amount payment the key factor for any micropayment system design is believed to be the minimization of resource consumption without compromising the standard security. In this paper, we propose an adaptive agent approach to credit-based micropayment system, which employs the concept of dynamic balancing between the resource consumption and the risk in the system. As a result of the dynamic balancing, our system not only solves the problem of global overspending but also uses fewer amount of resources than existing approaches. Our approach limits the amount of money spent by untrusted customers to all merchants. Thus, our approach provides a boundary of the global overspending. In addition, for trusted customers, our approach requires less scale of communication for verifying authorizations than all existing approaches.

• 지능정보연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.193-206
• /
• 2008

의료 진단 문제는 기정의된 특성치들로 표현되는 환자의 상태 데이터로부터 병의 유무를 판단하는 일종의 분류 문제로 간주할 수 있다. 본 연구는 혼용 유전자 알고리즘 기반의 분류방법을 도입함으로써 의료 진단 문제와 같은 다차원의 패턴 분류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 일반적으로 분류 문제는 데이터 패턴에 존재하는 여러 클래스 간 구분경계를 생성하는 접근방법을 사용하는데, 이를 위해 본 연구에서는 일단의 영역 에이전트들을 도입하여 이들을 유전자 알고리즘 및 국소 적응조작을 혼용함으로써 데이터 패턴에 적응하도록 유도하고 있다. 일반적인 유전자 알고리즘의 진화단계를 거친 에이전트들에 적용되는 국소 적응조작은 영역 에이전트의 확장, 회피 및 재배치로 이루어지며, 각 에이전트의 적합도에 따라 이들 중 하나가 선택되어 해당 에이전트에 적용된다. 제안된 의료 진단용 분류 방법은 UCI 데이터베이스에 있는 잘 알려진 의료 데이터, 즉 간, 당뇨, 유방암 관련 진단 문제에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 기존의 대표적인 분류기법인 최단거리이웃방법(the nearest neighbor), C4.5 알고리즘에 의한 의사 결정트리(decision tree) 및 신경망보다 우수한 진단 수행도를 나타내었다.