의료 정보 시스템은 많은 지식과 의료 인력과의 연계가 필요하기 때문에, 멀티 에이전트 시스템의 활용 영역으로 적합하다. 본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 멀티 에이전트 시스템을 이용하여 지능형 의료 영상 정보를 제공하기 위해 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 에이전트 플랫폼 모델을 따르고 있다. 윈도우 기반에서 컴포넌트 활용을 위해 COM(Common Object Model)과 XML(Extensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 치료 영역의 특성상 의료 전문 인력과의 연계가 아주 중요한 요소이기 때문에, 의료 인력을 하나의 휴먼 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결하고, 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트들이 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제공하여 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 한다.
사용자 성향을 학습하는 기존의 지능형 에이전트는 사용자의 정보가 일정 수준 이상으로 축적되어 있거나 충분한 훈련 시간을 통하여 사용자의 성향을 학습하였다. 이러한 지능형 에이전트를 유비쿼터스 환경에 적용하였을 때, 사용자는 지능형에이전트가 학습까지의 시간을 기다려아 하며, 필요한 서비스를 적절히 지원받지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 가지고 있는 자원을 공유함으로써 사용자의 성향을 실시간으로 학습할 수 있는 지능형 P2P 모바일 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 평가를 위해 4개의 장소에서 사용자들의 컨텍스트를 공유시키고, 유가한 사용자들을 피어그룹으로 설정하였다. 그리고 이 피어 그룹에서 상관계수가 가장 놀은 사용자의 서비스를 제공한 결과, $80\%$이상의 서비스 만족도를 보였다.
This paper describes the development of the pilot plant of distributed intelligent management system for a microgrid. For optimal control and management of microgrids, intelligent agents area applied to the microgrid management system. Each agent includes intelligent algorithms to make decisions on behalf of the corresponding microgrid entity such as distributed generators, local loads, and so on. To this end, each agent has its own resources to evaluate the system conditions by collecting local information and also communicating with other agents. This paper presents key features of the data communication and management of the developed pilot plant such as the construction of mesh network using local wireless communication techniques, the autonomous agent coordination schemes using plug-and-play functions of agents and contract net protocol (CNP) for decision-making. The performance of the pilot plant and developed algorithms are verified via real-time microgrid test bench based on hardware-in-the-loop simulation systems.
This paper addresses an Intelligent Agent-based Open Architecture Cell Controller for Intelligent Manufacturing System(IMS). With an Intelligent Agent approach, the IMS will be a independent, autonomous, distributed system and achieve a adaptability to change of manufacturing environment. As the development methodology of Open Architecture Cell Controller, an object-oriented modeling technique is employed for building models associated with IMS operation, such as resource model, product model, and control model. Intelligent Agent-based Open Architecture Cell Controller consists of two kinds of dependant agents, that are the active agent and the coordinator agent. The Active agent is contributed to control components of IMS in real-time. The coordinator agent has great role in scheduling and planning of IMS. It communicates with other active agents to get information about status on system and generates the next optimal task through the making-decision logic and dispatch it to other active agent.
Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.792-812
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2022
Multi-agent systems often need to achieve the goal of learning more effectively for a task through coordination. Although the introduction of deep learning has addressed the state space problems, multi-agent learning remains infeasible because of the joint action spaces. Large-scale joint action spaces can be sparse according to implicit or explicit coordination structure, which can ensure reasonable coordination action through the coordination structure. In general, the multi-agent system is dynamic, which makes the relations among agents and the coordination structure are dynamic. Therefore, the explicit coordination structure can better represent the coordinative relationship among agents and achieve better coordination between agents. Inspired by the maximization of social group utility, we dynamically construct a factor graph as an explicit coordination structure to express the coordinative relationship according to the utility among agents and estimate the joint action values based on the local utility transfer among factor graphs. We present the application of such techniques in the scenario of multiple intelligent vehicle systems, where state space and action space are a problem and have too many interactions among agents. The results on the multiple intelligent vehicle systems demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed methods.
In this paper, I developed an intelligent multi agents based softPLC(IMPLC). In IMPLC, the standard IEC 1131-3 PLC languages(LD, SFC, FBD, ST) programmed by a user are converted to IL, which is one of intermediate codes, in order to make them interactions. And then the IL is converted to the standard C code regarding some extension and transplanting, which can be used in a commercial editor such as visual C++. In IMPLC, the logical errors and syntax errors occurred by users are detected, so that the optimal PC control based softPLC can be possible. IMPLC provide easy programming platform to such beginner as well as professionals. The study of code conversion is firstly tried in the world as well as KOREA. I applied IMPLC to 3 steps conveyer belt system. The simulation results say that the debugging steps by IMPLC using multi agents are decreased than the conventional softPLC's.
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
The user-centric broadcasting environment includes the agent system and personalized broadcasting services for user-adaptive TV watching. In this paper, we propose broadcasting environment consisting of personalized broadcasting services and a multi-agent broadcasting system for the services. The proposed system employs the intelligent agent technology of the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) as well as metadata technology of MPEG-7 and TV-Anytime Forum (TVAF). To verify the usefulness of the proposed environment, we implemented a test-bed and demonstrated the proposed agent system with three services including intelligent user-information management service, information mobility service, and content retrieval service.
이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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