In this paper, we developed an editor and running engine for the SoftPLC. LD is the most popular standard IEC 1131-3 PLC language in Korea and used over 90% among the 5 PLC languages. In this paper, we have developed the ISPLC(Intelligent Agent System based Software Programmable Logic Controller). In ISPLC system, LD programmed by a user is converted to IL, which is one of intermediate codes, and IL is converted to the standard C code which can be used in a commercial editor such as visual C++. In ISPLC, the detection of logical error in high level programming(C) is more efficient than PLC programming itself. ISPLC provide easy programming platform to such beginner as well as professionals. The study of code conversion of LD-> U->C is firstly tried in the world as well as KOREA.
IEC1131-3의 PLC(Programmable Logic Controller) 프로그래밍 언어는 프로그래밍이 복잡하여 디버깅이 어려우며 범용성이 없을 뿐 아니라 국내는 PC기반 소프트웨어 PLC 연구개발이 매우 미약하다. 따라서 본 논문은 국제 PLC 표준언어로 제정된 5가지 언어 중 국내에서 90%이상을 사용하고 있는 PLC 언어인 LD언어에 대한 표준규격을 연구하고, LD를 기존 상용화된 편집기(Visual C++)에서 활용 가능한 C코드로 변환하여 LD에 익숙한 사용자나 고급언어에 익숙한 사용자 모두 사용할 수 있는 지능적 에이전트 기반의 통합 시스템 ISPLC(Intelligent Agent System based Software Programmable Logic Controller)를 개발하였다. ISPLC에서는 LD에서보다 C에서 논리오류 검출기능이 훨씬 효율적이며, GUI 기반 인터페이스를 제공하며 에이전트에 의한 프로그래밍 코드를 제공한다. ISPLC는 초보자는 물론 PLC에 익숙한 사용자들에게도 효율적인 프로그래밍 플랫폼을 제공한다. 이러한 LD에서 IL로, IL에서 C로의 코드변환체제에 관한 연구는 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. ISPLC를 실제 실시간 교통량 제어 시스템에 적용하여 시뮬레이션한 결과 ISPLC가 오류검색 뿐 아니라 프로그래밍 시간을 기존 소프트에어 PLC에 비해 단축시켜줌을 알 수 있었다.
컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념의 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션에 응용되어 중요시되고 있지만, 소프트웨어 테스트 분야에 에이전트의 개념이 적용되는 것은 드문 일이었다. 테스트 에이전트 시트템 (TAS)은 에이전트 개념을 소프트웨어 테스트 분야에 적용한 새로운 도구로, 'User Interface Agent', 'Test Case Selection & Testing Agent'그리고'Regression Test Agent'로 구성되어 있다. 이들 세개의 에이전트들은 각각 지능성을 나타내는 규칙들을 가지고 객체 지향 프로세스를 딸라 자율적으로 테스트를 진행한다. 이 시스템은 두 가지 측면에서 장점을 가지고 있다. 첫째는 자율적으로 테스트 진행시켜 테스터의 간섭을 최소화한다는 것이고 둘째는 지능적으로 중복이 없고 일관성이 있는 효율적인 테스트케이스를 선택하여 테스트 시간을 감소시키면서 오류검출능력은 향상된다는 것이다. 본 논문에서는 사례를 중심으로 실행과정을 기술하여 TAS를 구성하는 세 개의 에이전트들의 자율적인 행동으로 테스트가 진행되는 것을 보여 TAS가 테스트의 간섭을 최소화한다는 것을 보인다. 그리고 4가지유형의 실험을 수행하여 테스트 시간의 단축과 오류 검출 효과향상을 기술한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.151-155
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2001
Mobile agent technology has been the subject of much attention in the last few years, mainly due to the proliferation of distributed software technologies combined with the distributed AI research field. In this paper, we present a design of communication networks of agents that cooperate with each other for forwarding messages to the specific mobile agent in order to make the overall system location transparent. In order to make the material accessible to general intelligent system researchers, we present the general ideas abstractly in terms of the graph theory. In particular, a proxy network is defined as a directed acyclic graph satisfying some structural conditions. In turns out that the definition ensures some kind of reliability of the network, in the sense that as long as at most one proxy agent is abnormal, there agent exists a communication path, from every proxy agent to the target agent, without passing through the abnormal proxy. As the basis for the implementation of this scheme, an appropriate initial proxy network is specified and the dynamic nature of the network is represented by a set of graph transformation rules. It is shown that those rules are sound, in the sense that all graphs created from the initial proxy network by zero or more applications of the rules are guaranteed to be proxy networks. Finally, we will discuss some implementation issues.
지능형 방송 서비스는 시청자의 방송 프로그램 선호도 및 프로그램 관련 정보를 기반으로, 사용자가 원하는 방송 프로그램을, 원하는 때에 원하는 형태의 프로그램으로 제공하는, 새로운 방송 환경을 의미한다. 이러한 지능형 방송은 맞춤형 방송 또는 personal casting 방송환경을 제공하며, 미래의 사용자 중심의 방송에 근간으로 자리잡을 것이다. 본 논문에서는 소프트웨어 에이전트 국제표준화 단체인 FIPA(foundation fur Intelligent Physical Agents)의 에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트 기반 개인형 맞춤 및 지능형 멀티미디어 방송 프레임워크 구축에 대한 연구 결과를 제안한다. 방송프로그램 서버 에이전트와 사용자 단말 에이전트 사이의 통신(메시지 교환)은 FIPA 에이전트 통신 언어인 Agent Communication Language를 이용하였으며 사용자 취항 정보는 MPEG-7 MDS(Multimedia Description Schemes)의 사용자 선호도 기술구조(user preference description scheme)를 따랐다.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
This paper presents a framework for controlling mobile multiple robots connected by communication networks. This framework provides novel methods to control coordinated systems using mobile agents. The combination of the mobile agent and mobile multiple robots opens a new horizon of efficient use of mobile robot resources. Instead of physical movement of multiple robots, mobile software agents can migrate from one robot to another so that they can minimize energy consumption in aggregation. The imaginary application is making "carts," such as found in large airports, intelligent. Travelers pick up carts at designated points but leave them arbitrary places. It is a considerable task to re-collect them. It is, therefore, desirable that intelligent carts (intelligent robots) draw themselves together automatically. Simple implementation may be making each cart has a designated assembly point, and when they are free, automatically return to those points. It is easy to implement, but some carts have to travel very long way back to their own assembly point, even though it is located close to some other assembly points. It consumes too much unnecessary energy so that the carts have to have expensive batteries. In order to ameliorate the situation, we employ mobile software agents to locate robots scattered in a field, e.g. an airport, and make them autonomously determine their moving behaviors by using a clustering algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO). ACO is the swarm intelligence-based methods, and a multi-agent system that exploit artificial stigmergy for the solution of combinatorial optimization problems. Preliminary experiments have provided a favorable result. In this paper, we focus on the implementation of the controlling mechanism of the multi-robots using the mobile agents.
The dynamic nature of the World Wide Web challenges Information Retrieval System to find information relevant and recent. Intelligent agents can complement the power of search engines to deal with this challenge. In this paper, we explain in manner of building Information Retrieval System based on intelligent agent technology. We present a tool called Websearcher. It was performed in Java environment. The object-oriented nature of Java and built-in facilities for multi-thread decreased our implementation effort. A modular software design makes it easy to configure the system for various experiments.
요즘 전자상거래 고객들은 쇼핑몰에 있어 물품들의 가격 정보를 수집하는 비교쇼핑 에이전트들의 도움을 받아서 구매 비용을 절감할 수 있다. 그러나 사용자는 가격이외의 다양한 구매 조건을 만족하는 제품 정보들을 추천하는 에이전트의 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 전자상거래를 실현하기 위해 다양한 사용자 요구에 적합한 도서 정보를 검색하고 추천하는 멀티에이전트 시스템을 제안한다. 본 멀치에이전트 시스템은 온라인 서점 고객들을 돕기 위해 구현되고 테스트되었다. 실험 결과 전자상거래를 이용하는 구매자에게 여러 온라인 서점의 다양한 도서판매 조건에 대한 정보를 실시간으로 추천할 수 있게 되었다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.207-216
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2000
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 is composed of following component layers : 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. In the data mining agent layer, that plays a key role as a system engine, extracts strategy from the historic negotiation is extracted by competitive learning in neural network. In negotiation agent layer, we propose the autonomous negotiation process model that enables to estimate the strategy of opponent and achieve interactive settlement of negotiation. ANISIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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