• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.670-675
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• 1994

Yhis paper describes a fault diagnosis simulation of the Real-Time Multiple Fault Dignosis System (RTMFDS) for forcasting faults in a system and deciding current machine state from signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault,the system developed deals with multiple fault diagnosis,comprising two main parts. One is a remotesignal generating and transimission terminal and the other is a host system for fault diagnosis. Signal generator generate the random fault signal and the image information, and send this information to host. Host consists of various modules and agents such as Signal Processing Module(SPM) for sinal preprocessing, Performence Monotoring Module(PMM) for subsystem performance monitoring, Trigger Module(TM) for multi-triggering subsystem fault diagnosis, Subsystem Fault Diagnosis Agent(SFDA) for receiving trigger signal, formulating subsystem fault D\ulcornerB and initiating diagnosis, Fault Diagnosis Module(FDM) for simulating component fault with Hierarchical Artificial Neural Network (HANN), numerical models and Hofield network,Result Agent(RA) for receiving simulation result and sending to Treatment solver and Graphic Agent(GA). Each agent represents a separate process in UNIX operating system, information exchange and cooperation between agents was doen by IPC(Inter Process Communication : message queue, semaphore, signal, pipe). Numerical models are used to deseribe structure, function and behavior of total system, subsystems and their components. Hierarchical data structure for diagnosing the fault system is implemented by HANN. Signal generation and transmittion was performed on PC. As a host, SUN workstation with X-Windows(Motif)is used for graphic representation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.9-17
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• 2021

동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1109-1116
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• 2001

본 논문에서는 사용자의 행동과 웹상에서 지능형 에이전트를 활용하여 계층적 아키텍처 아래 수행되는 행동을 모니터링 하는데 관점을 두며, 개인화 된 정보 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 메커니즘을 제시하고자 한다. 지능형 에이전트는 모니터링 기법을 포함하여, 사용자의 행동을 기록, 프로파일에 기반 한 행동 분석, 사용자의 브라우저나 혹은 메일에 지능적 에이전트에 의해 전달되는 맞춤화 된 컨텐츠의 선택 및 구성 등과 같은 일련의 과정을 포함한 개인화 된 서비스를 제공하는 자동화된 프로세스 기법 중의 하나이다. 모니터링 기술은 개인화 된 지능적 서비스를 제공하는 프로세스를 구성하는데 활용될 수 있다. 결국, 효과적인 개인화 된 서비스의 수행은 다양한 고객의 관심 및 니즈를 정의하고 정확하게 알아내며 고객이 수행한 행동들을 기록하는 것에 달려있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.105-114
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• 2004

본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.

• Smart Structures and Systems
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• 제4권4호
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• pp.439-448
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• 2008

Optical fiber sensors are by now broadly accepted as an innovative and reliable device for structural health monitoring, to be used either embedded into or bonded on structures. The accuracy of the strain measurement achievable by optical fiber sensors is critically dependent on the characteristics of the bonding of the various interface layers involved in the sensor bonding/embedding (structure material and gluing agent, fiber coating and gluing agent, fiber coating and fiber core). In fact, the signal of the bonded/embedded optical fiber sensor must correspond to the strain experienced by the monitored structure, but the quality of each involved interface can affect the strain transfer. This paper faces the characterization, carried on by both mechanical tests and morphological analysis, of the strain transfer function resulting with epoxidic and vinylester gluing agent on polyimide and acrylate coated optical fibers.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.85-90
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• 2001

최근 생체 모방 시스템과 지능 로봇 등에 대한 관심에 따라 일정한 작업을 스스로 수행하는 로봇 에이전트 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다 로봇 에이전트를 보다 인간 친화형으로 제어하기 위한 인터페이스가 요구되고 있는데 본 논문에서는 인터넷 환경에 기반한 로봇 에이전트의 원격 제어 및 모니터링을 위한 가상 3D 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 매니저-에이전트 모델로 설정하고 작업자가 원격지에 있는 매니저에서 가상의 3D사용자 인터페이스 환경하에서 마우스로 로봇 에이전트에게 작업 지시 내용에 따라 스스로 물체의 3차원 형상을 인식하고 이를 목표한 위치로 옮기는 작업을 수행하게 된다. 제안된 시스템은 이 작업의 과정을 가상의 3D 그래픽과 실제 영상을 보여주는 개선된 인터페이스를 제공함으로써 보다 쉽고 인간 친화적인 로봇 에이전트의 제어가 가능함을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.625-632
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• 2014

유헬스 서비스는 사물인터넷 장치와 스마트 기기와 같은 모바일 장치를 사용하기 때문에 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로 구성되어 있으며, 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 동시에 수행할 수 있다. 환자의 생체정보를 이동통신망 환경에서 의료진과 환자 및 환자의 가족의 스마트기기로 실시간으로 전달할 수 있도록 bluetooth HDP기반의 메시지 구조를 사용하였다. ISO/IEEE 11073 PHD 표준을 기반으로 agent와 manager 사이의 통신 방법을 정의하였다. 의료진과 환자 및 환자의 가족이 스마트 기기를 통하여 실시간으로 확인할 수 있도록 안드로이드 기반의 모니터링 애플리케이션을 구현하여 일상생활에서 사용되고 있는 스마트 기기에서 동작을 확인함으로써 생체정보의 원활한 송수신을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.98-105
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• 2010

사람들의 건강에 관련된 혈당, 혈압, 활동량 등을 생체 센서를 이용하여서 생체 정보를 획득하고, 건강상태를 모니터링하기 위한 시스템을 개발하기 위한 연구가 많이 되고 있다. 본 논문에서 생체 정보를 모니터링하여 분석하는 u-헬스 케어 에이전트 시스템을 개발하였다. 활동량 측정은 3축 가속도계 센서 기술을 이용한다. 3축 가속도 센서에서 획득되는 정보를 이용하여 활동량을 분석하여 정확한 활동량을 계산하는 알고리즘을 개발하였다. 기존 시스템들 보다 더 정확한 소모 칼로리를 계산하고, 이를 데이터베이스에 저장 관리한다. 또한 활동량과 생체 정보를 활용하여 건강 상태를 점검할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-9
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• 2001

인터넷 전자상거래 기술의 발달에 따라 인터넷 경매 시장이 급속히 성장하고 있다. 인터넷 경매를 위하여 사용자는 수시로 경매 사이트를 방문하고, 경매정보를 모니터링하며, 또한 최종 가격을 평가하려고 시도한다. 그러나 사용자가 이차 같은 일들을 수작업으로 수행하는 것은 너무 비효율적이었다. 본 논문에서는 실시간 경매에서 비교 정보 검색과 사례 베이스 검색을 위한 에이전트 시스템 RAMAS(Real-Time Auction Information Monitoring Agent System)를 구현하였다. RAMAS는 사용자에게 여러 경매 사이트로부터 실시간으로 경매 정보를 제공하며, 사례 베이스로부터 적절한 가격정보도 제공하게 된다. 본 시스템을 이용하면 판매자와 구매자는 실시간 경매정도와 적절한 가격정보를 얻을 수 있다 따라서 그들은 부당한 손실 없이, 보다 효율적으로 적절한 가격에 도달할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.63-70
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• 2018

Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.