• 한국안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.59-63
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• 2014

Smoke is one of the most critical factor when escaping from the fire since it reduces visibility and interrupts finding emergency exit lights. Therefore, it is recommended that an evacuation simulation program should incorporate the smoke factor. In addition, it is suggested that the program should include not only the unilateral damage by the smoke but also the detour evacuation by risk communication. In this study, MAS (Multi Agent System)-based simulation program which incorporates the reduced walking speed by smoke and adopts the dispersion evacuation logic during escaping from the fire. To make comparison, a commercial evacuation program, Pathfinder was used. It was found that the simulation results of MAS (Multi Agent System)-based program is better than Pathfinder in terms of safe evacuation. It means that evacuation simulation need a additional evaluation categories that include not only quick evacuation time but also safe evacuee number.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-30
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• 2007

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7451-7458
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• 2014

본 논문에서는 독립된 풍력 복합발전 시스템을 대상으로 시스템의 모델링과 다양한 환경에서 체계적으로 동작시키기 위한 멀티에이전트 기반의 제어방법을 제안한다. 멀티에이전트 제어는 풍력발전기, 디젤발전기, 배터리, 부하로 구성되는 새로운 형식의 하이브리드 제어방법이고, 풍속과 배터리의 충전상태에 따라 풍력 복합발전 시스템의 운전은 14개의 모드로 나누어 수행된다. 시뮬레이션 성능평가를 통해 제안된 알고리즘이 독립된 풍력 복합발전 시스템에서 다양한 풍속변화가 존재하는 경우에도 효율적으로 운전될 수 있음을 보여준다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.76-84
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• 2010

실내 공간과 같이 마이크로한 스케일에서의 분석을 위해 다양한 보행시뮬레이션 모델들이 연구 되어 왔으며, 이 중에는 social force 모델과 floor field 모델이 주목을 받는다. 이 중 연산이 복잡한 social force 모델보다는 CA 기반의 floor field 모델이 컴퓨터 시뮬레이션에 더 적합한 모델이라고 할 수 있다. 그러나 Kirchner 등이 제안한 floor field 모델에서는 dynamic field의 연산 시 자신의 dynamic 값에도 영향을 받을 수 밖에 없는 단점을 가지고 있으며, 본 연구에서는 이를 개선한 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 dynamic field의 데이터 구조를 변경함으로써 자신의 dynamic 값은 배제한 다른 에이젼트의 영향만을 받도록 하였으며, dynamic 값의 초기값을 할당하는 문제도 현실적으로 변경하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 테스트하는 데에는 공간 DBMS에 저장된 실제 3차원 건물모델을 사용하여 추후 실내 센서를 이용한 실시간 대피 시스템에 적용할 수 있는 기반이 되도록 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.9-19
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• 2014

완성차의 빠르고 안전한 납기를 위해 자동차 업계는 많은 노력을 기울여 왔다. 생산 후 선적까지 완성차가 조립공장내에 체재하는 시간의 감축을 통해 총 주문시간을 줄일 수 있음과 동시에 총수송비용 또한 줄일 수 있다. 전통적인 선적계획법들은 조립공장내에서 발생하는 동적인 사건들을 다루는데 한계가 있다. 본 논문은 이러한 선적과정중에 발생할 수 있는 동적 사건들을 해결하는 다중 에이전트 기반 선적 방법을 제시하고 있다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해 이러한 방법이 주문시간, 작업효율, 품질 및 수송효율의 증진을 가져올 수 있음을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.205-211
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• 2024

본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.131-142
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• 2015

자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.321-324
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement Beaming is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning(AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning(MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.91-100
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• 2003

In this paper we investigate the role that warfare played In the formation of the network of alliances between sites that are associated with the formation of the state in the Valley of Oaxaca, Mexico. A model of state formation proposed by Marcos and Flannery (1996) is used as the basis for an agent-based simulation model. Agents reside in sites and their actions are constrained by knowledge extracted from the Oaxaca Surface Archaeological Survey (Kowalewski 1989). The simulation is run with two different sets of constraint rules for the agents. The first set is based upon the raw data collected in the surface survey. This represents a total of 79 sites and constitutes a minimal level of warfare (raiding) in the Valley. The other site represents the generalization of these constraints to sites with similar locational characteristics. This set corresponds to 987 sites and represents a much more active role for warfare in the Valley. The rules were produced by a data mining technique, Decision Trees, guided by Genetic Algorithms. Simulations were run using the two different rule sets and compared with each other and the archaeological data for the Valley. The results strongly suggest that warfare was a necessary process in the aggregations of resources needed to support the emergence of the state in the Valley.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.8-15
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• 2007

Freeway corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. The design of experiment, neural network, and simulated annealing are used for optimization.