Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
Technological innovations over the years have accentuated the workings in corporate- connected organizations and different application platforms. Hence, a unified management information system (MIS) that can utilize the Web and propel programming developments is required. Software agents, the latest developments in computer software technology, can be utilized to rapidly and effortlessly build integrated information systems. Consequently, 59 research papers on the use of software agents in MIS were identified from top 40 MIS journals published between 2007 and 2017. Then, we reviewed and classified all the research papers according to two categories: application fields and application categories. The application fields consisted of eight sub-groups: manufacturing, telecommunication systems, traffic and transportation management, information filtering and gathering, electronic commerce, business process management, entertainment, and medical care; whereas the application categories consisted of three sub-groups: multi-agent systems, personal assistants, and multi-agent simulation. The research papers were further divided into journal and year of publication, and journal and application field. The objective of our research was to understand the trend of the use software agent technology in MIS by examining the published research paper beside to add knowledge and content to the information system academic discipline.
분산 협동 정보시스템은 분산. 이질적인 정보환경에서 다양한 지식원과 문제 해결 능력 등을 가지면서 이들이 서로 통합되어 사용되는 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 구성 정보를 서로 활용하고 제어할 수 있는 조정기능이 필요하고 이러한 조정기능의 역할에 따라 전체 시스템의 양태가 다양하게 결정된다. 본 논문에서는 다중에이전트 패러다임을 적용하여 분산 협동 정보시스템의 한 가지 모델을 제시하고 테스트 시스템을 구현해보았다. 제안 시스템은 분산된 구성원을 에이전트화하고 이들 간의 협동을 원활하게 할 수 있도록 조정 에이전트를 사용하고 조정 에이전트를 사용하고 있다. 본 시스템에서 제안된 조정 에이전트는 지식의 세밀도(granularity) 레벨을 이용하여 에이전트 활성화 순서를 조정한다. 즉, 처음에는 단수하면서도 빠른 속도의 지식 형태를 활용하고 그 결과에 따라 좀 더 복잡한 지식 베이스를 활용하도록 하는 것이다. 제안구조는 동일한 주제에 대하여 여러 레벨의 지식원이 존재할 때 이들을 적절히 순서화함으로써 마치 인지과정에서 의식의 초점(focusing)이 자연스럽게 바뀌는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것이다.
최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
The purpose of this study was to estimate the shear bond strength and observe the fractured and interfacial surfaces of various dentin bonding agents used conjunction with a visible light cured composite. The senentytwo human premolars and molars extracted due to periodontal or orthodontic reasons were used and randomely divided into six groups. All the prepared dentin surfaces were treated with Superbond D-liner, Scotchbond Multi-Purpose, All-Bond 2 and Prisma Universal Bond 3 accroding to the manufacturer's instructions. Six specimens were then demineralized in 10 % HCl for 24 hours and the other six specimens were not demineralized in order to observe the interfacial surfaces with Hitachi X-450 SEM at 25Kv. Also shear bond strength were obtained using an Instron Testing Machine with a crosshead speed of 1mm/min. The following results were obtained : 1. Although shear bond strength of Superbond D-Liner(17.35 MPa) and Scotch-bond Multi-Purpose group(17.29 MPa) were higher than the All-Bond 2(12.80 MPa) and Prisma Universial Bond 3 (13.43 MPa), there were no significant statistic differences in the shear bond strength between 4 groups.(P<0.05) As a result of etching to dentin in Prism a Universial BOND 3 experimentally, the resin tag was formed, but shear bond strength was decreased. 2. The resin tag into the opened dentinal tubule was formed in Superbond D-Liner, Scotchbond Multi-Purpose, All-Bond 2(etching) and Prisma Universial Bond 3(etching), but not in the All-Bone 2 and Prism a Universial Bond 3(non-etching). 3. Strong, durable bonds between dentin and dentinal bonding agents are essential, not only resin tag into the dentinal tubules, but also hybrid layer.
In the companion paper, the composition and structure of the MATDYMO (Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model) were proposed. MATDYMO consists of the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. Among these systems, the road management system and the integration control system were discussed In the companion paper. In this paper, the vehicle motion control system and the driver management system are discussed. The driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving through the yielding index and passing index. According to these indices, the agents pass or yield their lane for other vehicles; the driver management system constructs the vehicle agents capable of representing the physical vehicle itself. A vehicle agent shows its behavior according to its dynamic characteristics. The vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation is conducted for an interrupted flow model and its results are verified by comparison with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The interrupted flow model simulation is implemented for three cases. The first case analyzes the agents' behaviors in the interrupted flow model and it confirms that the agent's behavior could characterize the diversity of human behavior and vehicle well through every rule and communication frameworks. The second case analyzes the traffic signals changed at different intervals and as the acceleration rate changed. The third case analyzes the effects of the traffic signals and traffic volume. The results of these analyses showed that the change of the traffic state was closely related with the vehicle acceleration rate, traffic volume, and the traffic signal interval between intersections. These simulations confirmed that MATDYMO can represent the real traffic condition of the interrupted flow model. At the current stage of development, MATDYMO shows great promise and has significant implications on future traffic state forecasting research.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
FIPA 커뮤니티는 에이전트와 관련한 표준들을 개발하고 있는데, 이들 중 가장 중요한 것은 에이전트 통신 언어(Agent Communication Language: ACL)이다. 이 언어는 명확하게 협상을 지원하도록 의도된 많은 통신 행위(communicative act)들을 포함하고 있다. 이 논문에서는 자신의 목표를 달성하기 위해 자원들을 교환하는 멀티-에이전트 환경을 고려하고, 에이전트를 계산 논리기반 형식화로 표현하고, 그리고 이러한 계산 논리기반 에이전트가 사용하는 협상을 위한 ACL을 간단히 서술한다. 특히, 여기서는 상대방 에이전트가 요청(제안)의 이유 혹은 거절(거부)의 이유를 알 수 있게 하는 몇몇 통신 행위들을 소개하고 이들을 평가한다.
The primary objective of all power systems is to maintain the reliability and to minimize outage time for fault or the others. The frequency relaying algorithm perceives a variation of system frequency and thereafter detects the unbalance between generation and load. A multi-agent system is composed of multiple interacting computing elements that are known as agents. In this paper, frequency relaying algorithm is designed by multi-agent system and is implemented by EMTP-MODELS. To verify performance of the frequency relaying algorithm based on multi-agent system, simulations by EMTP have been carried out.
오늘날 스포츠, RTS, RPG 게임과 같이 멀티 플레이어가 한 팀을 이루는 집단형 방식의 게임은 팀 인공지능 기술이 더욱 필요하다. 기존의 독립적인 지능형 에이전트는 스스로 문제를 해결하는 자율성 향상 연구에 치중하였으나, 이는 다른 에이전트간의 협동 및 상호작용 능력이 부족하다. 이를 위해 본 논문은 다중에이전트 시스템에서 효과적인 역할 분담과 자율성을 갖는 레벨통합 접근방식을 소개한다. 복잡한 목표를 성취하기 위해 에이전트의 역할 정보를 이용하여 각자의 목표를 할당하고 각 에이전트는 맡은 역할을 동적인 환경에서 스스로 판단하고 행동한다. 팀 전체의 목표는 상호 보완된 역할 분담의 전략적인 측면에서 조정한다. 각 에이전트는 데이터보드를 이용하여 서로의 상태 정보를 공유하여 상호 협동을 유도한다. 역할이 할당된 각 에이전트는 스스로 계획기능을 갖고 있어 동적인 환경에서 적합한 행동을 취한다. 이 협동과 상호작용 과정에서 충돌의 문제점이 발생하는데 이를 제어하는 조정 에이전트의 역할을 전략적 측면에서 접근한다. 본 논문에서 제시하는 레벨통합 접근방식이 기존의 중앙 집권적 접근방식, 분권적 접근방식과 비교 실험하여 기존 방식보다 성능이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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