• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.83-84
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• 2007

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.194-205
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• 2006

본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.92.4-92
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• 2002

In this paper, as an ideal test bed for studies on multi-agent system, the multiple micro robot soccer playing system is introduced at first. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as sensors fusing, robot designing, vision processing, motion controlling, and especially the cooperation planning of those robots. So in this paper we want to stress emphasis on how to evolve the system automatically based on the model of behavior-based learning in multi-agent domain. At first we present such model in common sense and then apply it to the realistic experimental system . At last we will give some results showing that the proposed approach is feasi...

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2021

Scheduling the movements of trains in the modern railway system is becoming essential and important. Swiss Federal Railway Company (SBB) and machine learning researchers began collaborating to make a simulation environment and held a Flatland challenge. In this paper, the methodologies of the winners of this competition are analyzed to achieve insight and research trends. This problem is similar to the Multi-Agent Path Finding (MAPF) and Vehicle Rescheduling Problem (VRSP). The potential of the attempted methods from the Flatland challenge to be applied to various transportation systems as well as railways is discussed.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.117-128
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• 2004

전통적인 면대면 수업에 비하여 온라인 학습은 학습자에게 더 심한 고립감을 유발하며, 또한 높은 중도 탈락률을 보인다. 이러한 현상은 온라인 학습에서 학습자 간의 상호작용, 소속감, 상호의존성, 상호유대감, 지속적 학습을 가능하게 하는 사회적 환경의 부족함에서 기인한다. 그러므로 e-learning 공동체에서는 중도 탈락률을 낮추고 학습자의 고립감을 해소하도록 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는, 바람직한 학습공동체 형성을 위하여 적용될 취향검사 항목에 대한 연구를 수행하였으며, 이를 바탕으로 온라인상에서 취향검사의 동질성과 다양성을 결합한 지능적 멀티에이전트 기법에 의한 학습공동체 e-learning 그룹핑 시스템(GSE)을 개발하였다. GSE 시스템은 에이전트에 의해 개인화된 사용자 프로파일을 구축하여 사용자 취향에 따른 그룹핑을 자동적으로 수행하는 것이 특징이다. 이 시스템을 실제 테스트해 본 결과, 학습자들의 약 88%가 만족함을 나타냈으며 그룹이 계속 유지되거나 해체되지 않기를 원하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.85-87
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• 2004

유무선 인터넷 기술의 발전은 인터넷을 통한 개인 정보의 효율적인 공유 및 교환을 가능하게 하였다. 최근 이러한 분산 정보의 공유를 위한 네트워킹 기술로 P2P(Peer-to-Peer)가 많은 주목을 받고 있다. 현재 국내외의 많은 대학 및 기관에서 P2P에 관한 연구가 활발히 진행 중 이다. 하지만, 대부분의 P2P 시스템들은 파일공유 위주의 서비스를 제공하며 SETI@HOME을 필두로 한 일부 @HOME 프로젝트들만이 자원 공유 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존의 자원공유 P2P 서비스들은 특정한 목적을 위해 구성됨으로써 자원을 제공하는 일반 사용자는 단순히 자원을 제공할 뿐 그 이상의 역할을 수행할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여한 모든 사용자가 P2P의 자원 네트워크를 사용할 수 있도록 멀티 에이전트 기반의 자원 공유 P2P 시스템을 제안한다. 일반 사용자는 서비스 생성 프레임워크를 사용하여 자신에게 필요한 테스크 에이전트를 생성할 수 있으며, 스케줄러 및 분배 에이전트, 테스크 에이전트에 의해 수행되어진다. 또한 본 시스템은 group 및 peer의 관리를 위해 특성 학습 에이전트(Specific Learning Agent)의 학습기능을 사용함으로써 P2P가 가지는 불안전한 환경 및 신뢰성 문제를 해결하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2618-2629
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• 1999

In this paper, we describe the design and implementation of the FDRA(Fault Detection Recovery based on Agent) running on distributed multimedia environment. DOORAE is a good example for distributed multimedia and multimedia distance education system among students and teachers during lecture. It has primitive service agents. Service functions are implemented with objected oriented concept. FDRA is a multi-agent system. It has been environment, intelligent agents interact with each other, either collaboratively or non-collaboratively, to achieve their goals. The main idea is to detect an error by using polling method. This system detects an error by polling periodically the process with relation to session. And, it is to classify the type of error s automatically by using learning rules. The merit of this system is to use the same method to recovery it as it creates a session. FDRA is a system that is able to detect an error, to classify an error type, and to recover automatically a software error based on distributed multimedia environment.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.3-12
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발전에 따라 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육 지원서비스 분야는 교육의 주체가 되는 각 구성원에 따라 맞춤형 정보제공이요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교육 주체가 되는 각 구성원을 위한 맞춤 정보 서비스를 제공하기 위한 교육지원 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템의 구조는 모바일 에이전트들로 구성된 멀티에이전트시스템 플랫폼인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)를 기반으로 한다. 또한 시스템에서 제공하는 응용 서비스에서 동작하는 모든 에이전트들을 설계하였고 이들간의 상호작용모델을 기술 하였다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서맞춤형교육지원시스템의수행성을검증하기 위해 학교 교실에서 교사, 학생 그리고 학부모와 관리자를 위한 서비스 응용으로 사용자의 역할에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 끝으로 맞춤형 교육지원 서비스에 따라 응용 서비스의 GUI를 통해 수행결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.393-396
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• 2006

강화학습은 환경과 상호작용하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습하는 방법으로써 에이전트의 학습방법으로 많이 사용한다. 독립적인 에이전트가 아닌 상호 의사소통이 가능한 다중 에이전트 환경에서 에이전트의 학습정보를 서로 검색 및 공유가 가능하다면 환경이 거대하더라도 기존의 강화학습 보다 빠르게 학습이 이루어질 것이다. 하지만 아직 다중 에이전트 환경에서 학습 방법에 대한 연구가 미흡하여 학습정보의 검색과 공유에 대해 다양한 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 대상 에이전트 학습 정보와 주변 에이전트들의 학습 정보 사이에 편집거리를 비교하여 유사한 에이전트를 찾고 그 에이전트 정보를 강화학습 사전정보로 사용함으로써 학습속도를 향상시킨 ED+Q-Learning 시스템을 제안한다.