• 한국경영과학회지
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• 제20권2호
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• pp.159-178
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• 1995

Supervisory control is an approach based on formal language. it is used to model and control discrete event systems in which each discrete event process is represented as an automation. A supervisor is a generator that switches control patterns in such a way that a given discrete evenet process behaves in obedience to various constraints. A flexible manufacturing cell (FMC) is one of discrete evenet systems. Functions necessary for the operation of an FMC are characterized by operational components and informational compoments. The operational components can be modeled using the finite state machines and the informational components can be modeled using the abstract formalism which describes supporting operations of the cell controller. In this paper, we addressed function required for FMC control specification, software engineering aspects on FMC control based on supervisory control, a concept of event queue for resolving synchronization problem, and complexity reduction. Based on the mathematical model of an FMC. we synthesized the controller by integrating a supervisor for FMC with control specification that specifies event-driven operation of the cell controller. The proposed control scheme is stable mathematically so that the system always behaves on a controlled way even under the existence of uncontrollable events. Furthermore, using an event queue concept, we can solve a synchronization problem caused by the violation of instantaneity assumption of supervisory control theory in real life situation. And also, we can propotype a control software rapidly due to the modularity of the proposed control scheme.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권3호
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• pp.377-388
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• 2001

하나의 시험 스위티를 가지고 다중 계층 프로토콜 시험대상(Implementation Under Test: IUT)을 시험하는 방안이 제안되었다[1] 기존 방법과 비교하여 이방법은 상위 프로토콜에 적용하는 단일 계층 시험 방법과 하위 프로토콜에 적용하는 내포 시험 방법을 조합하여 적용함으로써 다중 계층 프로토콜 시험 대상을 시험한다. 그러나 논문[1]은 접근 방법만 제시하였을뿐 어떻게 시험 경우를 자동으로 도출할 것인지에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 논문[1]에 기초하여 다중 계층 프로토콜 시험 경우 자동 생성알고리즘을 제안한다. 이를 위해 시험대상 프로토콜을 두 개의 FSM으로 정의하고 두 FSM에 대하여 pre-execution 과 carried-by 로 구성되는 트랜지션의 수행 관계를 정의한다. 제안한 알고리즘을 구현하여 간략화한 TCP/IP와 B-ISDN Signaling/Service Specific Connection Oriented Protocol (SSCOP)에 적용한다. 본논문의 다중 계층 프로토콜 시험방법은 프로토콜 사이의 인터페이스가 개방되지 않은 경우에도 시험이 가능하며 기존 시험방법에 비해서 적은 시험 경우로 동이한 커버리지를 갖는다

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권3호
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• pp.179-188
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• 2008

멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.147-154
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• 2018

Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.