• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.538-541
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• 2010

상황인지 시뮬레이션이란 상황자료의 수집, 추론 및 결론 도출의 과정을 실제 환경이 아닌 가상의 시뮬레이션 환경 안에서 실험해 볼 수 있는 것을 말하며, 상황인지 기술과 DEVS(Discrete Event System Specification), 페트리-넷(Petri-Net)등의 기반 기술이 사용된다. 본 논문에서는 사용자들이 보다 편리하게 상황인지 시스템을 구축하고 실제보다 적은 시간으로 구축된 시스템을 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있는 통합 개발 프레임워크를 개발하고자 한다. 시뮬레이션 통합 개발 프레임워크 특징으로는, 첫째 상황인지를 위한 추론 기능을 가지는 에이전트와 시뮬레이션 기능들을 플러그인 및 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 통합환경 안에서 제공되는 도구들을 사용하여 사용자들이 보다 편리하게 개발 및 실험을 할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상황 아키텍처를 위한 모델 표현 계층, 멀티 에이전트 시스템을 위한 연산 계층, 환경과의 상호작용을 위한 인터랙션 계층, 그리고 시뮬레이션 계층인 4-계층구조의 통합개발환경을 연구하였다.

• 경영과학
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• 제32권2호
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• pp.111-124
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• 2015

In the management literature, it has been widely accepted among both researchers and practitioners that the level of team creativity is significantly related to the organizational performance. Besides, researchers posited with confidence that team diversity and task difficulty would affect team creativity through team members' activities of exploration and exploitation. However, empirical approaches to proving this belief suffered from lack of real data and proper methods as well. To tackle the research void like this, we propose a multi-agent simulation (MAS) mechanism. By adopting a set of parameters which validity were proven in the related literature, we conducted a series of experiments in the environment of the MAS platform named NetLogo. There sults suggest that managers can differentiate team diversity strategies according to task difficulty. In the case of a difficult task, managers need to increase team diversity so that their teams can maximize team creativity through rigorous exploration and exploitation. It is desirable to maintain an average level of team diversity when performing an easy task.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.117-125
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• 2009

실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-13
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• 2018

토목 공정 계획은 건설 공정 관리에서 중요한 과제 중 하나이다. 수학적 방법론에 기반을 둔 최적화 기법, 휴리스틱에 기반을 둔 최적화 기법 그리고 행위자 기반의 시뮬레이션 등의 방법론이 건설 공정 관리를 위해 적용되어왔다. 본 연구에서는 가상의 토목 공정 환경을 개발하고, 가상의 토목 공정 환경에서 강화학습을 이용한 시뮬레이션을 통해 토목 공정의 최적 경로를 찾는 방법을 제안하였다. 강화학습에 있어 본 연구에서는 상호작용 하며 서로 다른 행동을 하는 굴삭기와 트럭 에이전트들 에 대해 순차적 학습과 독립적 학습에 기반을 둔 두 가지의 Markov decision process (MDP)를 사용하였다. 가상의 토목 공정 환경에서 두 가지 방법 모두 최적에 가까운 토목 공정 계획을 만들어 낼 수 있음을 시뮬레이션 결과에 따라 알 수 있었으며, 이 계획은 건설 자동화의 기초가 될 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.111-120
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• 2011

가상세계에서 다중 에이전트들의 집단행동을 사실적으로 시뮬레이션하는 것은 중요하다. 대부분의 기존 연구가 개방된 공간에서의 집단행동에 초점 맞춘 반면, 본 논문은 제한된 공간에서 조종력을 이용한 집단행동에 대하여 연구한다. 에이전트들은 제한된 공간에서 하나의 공동 목적지를 가지며, 다른 에이전트와 충돌을 피하면서 목적지로 이동하여야 한다. 이러한 환경에서 세 가지 가능한 에이전트 모델을 제시 하였으며, 각 모델에 필요한 여섯 가지 조종력도 제안하였다. 제안된 모델의 올바름을 보이기 위하여 모델들을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과는 벽들과 출입구에 따라 각 에이전트가 목적지에 도착하는 시간은 달랐지만, 단순히 조종력만을 사용하는 제안된 모델들이 제한된 공간에서 잘 동작하는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.101-110
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• 2009

효율적인 자원공유 및 동적인 시스템구성을 위한 지능형 분산 접근방식에서 주로 멀티에이전트 시스템을 사용한다. 또한 객체중복은 고장허용시스템을 구축하여 시스템에 예기치 않은 결함의 문제를 해결하기 위해 흔히 사용된다. 본 논문은 동적인 객체그룹관리에 기반한 지능형 멀티에이전트 분산플랫폼을 제시하고, 제안한 filtered k-means (Fk-means)를 기반으로 하여 객체검색기법을 제시한다. 객체 결함의 경우에, 대체 객체를 검색하여 클라이언트에게 적절한 객체를 투명하게 재 연결 시켜주기 위해 Fk-means를 사용한다. 검색방법을 효율적으로 수행하고, 그룹 내의 적절한 객체를 포함시키기 위해 Fk-means의 여과 범위를 설정한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 분산객체그룹에 대해 빠르고 정확한 검색을 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.284-291
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• 2021

본 논문은 입력포화가 존재하는 다중 에이전트 시스템의 일치 문제를 연구한다. 일치 제어의 목표는 에이전트들이 정보교환을 통하여 그룹의 목표 상태로 일치되도록 함으로써 다중 에이전트 시스템의 군집 행동을 얻는 것이다. 본 논문에서는 입력포화가 존재하는 1차 역학에 의해 모델링된 에이전트 시스템들을 고려한다. 에이전트들의 전역적인 수렴성 보장을 위하여 에이전트들이 안정하다는 가정을 한다. 또한, 외란을 고려하여 일치를 달성하기 위한 PI(비례-적분) 기반의 이종 제어기법을 제안한다. 즉, 제안된 P제어기와 I제어기는 서로 다른 정보 네트워크로 구성된다. 다음으로 리아프노프 안정성 이론과 라살레 불변 법칙을 적용하여 일치를 달성하기 위한 P, I 제어기의 정보 네트워크 구성과 제어이득의 조건을 조사한다. 마지막으로 이론적 결과를 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.1-23
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• 2005

개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.92-94
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• 2012

군수 시뮬레이션 환경에서 다중에이전트를 이용한 시뮬레이션 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 전시상황에서 A* 알고리즘을 적용하여 에이전트간의 거리를 구하고, 유전알고리즘을 활용하여 제한된 물자를 효과적으로 에이전트들에게 분배하기 위한 모델링을 설계하고 구현하기 위한 방법을 제시하였으며, 시뮬레이션을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.139-146
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• 2002

로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.