본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.
단일 에이전트 환경에서는 Q-학습의 학습 시간을 줄이기 위해서 학습결과를 전파시키거나 일렬의 행동을 패턴으로 만들어 학습한다. 다중 에이전트 환경에서는 동적인 환경과 다수의 에이전트 상태를 고려해야하기 때문에 학습에 필요한 시간이 단일 에이전트 환경보다 길어지게 된다. 이 논문에서는 단일 에이전트 환경에서 시간 단축을 위해서 유한개의 행동으로 정책을 만들어 학습하는 매크로 행동을 다중 에이전트 환경에 적합한 내시 Q-학습에 적용함으로써 다중 에이전트 환경에서 Q-학습 시간을 줄이고 성능을 높이는 방법을 제안한다. 실험에서는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 이용한 에이전트와 기본 행동만 이용한 에이전트의 내시 Q-학습 성능을 비교했다. 이 실험에서 네 개의 매크로 행동을 이용한 에이전트가 목표를 수행할 성공률이 기본 행동만 이용한 에이전트 보다 9.46% 높은 결과를 얻을 수 있었다. 매크로 행동은 기본 행동만을 이용해서 적합한 이동 행동을 찾아도 매크로 행동을 이용한 더 낳은 방법을 찾기 때문에 더 많은 Q-값의 변화가 발생되었고 전체 Q-값 합이 2.6배 높은 수치를 보였다. 마지막으로 매크로 행동을 이용한 에이전트는 약 절반의 행동 선택으로도 시작위치에서 목표위치까지 이동함을 보였다. 결국 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 사용함으로써 성능을 향상시키고 목표위치까지 이동하는 거리를 단축해서 학습 속도를 향상시킨다.
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.
Kim, Miae;Koh, Inseok;Jeon, Hyewon;Choi, Jiyeong;Min, Byung Cheol;Matson, Eric T.;Gallagher, John
Advances in robotics research
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제2권3호
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pp.201-217
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2018
Agriculture production is a critical human intensive task, which takes place in all regions of the world. The process to grow and harvest crops is labor intensive in many countries due to the lack of automation and advanced technology. Much of the difficult, dangerous and dirty labor of crop production can be automated with intelligent and robotic platforms. We propose an intelligent, agent-oriented robotic team, which can enable the process of harvesting, gathering and collecting crops and fruits, of many types, from agricultural fields. This paper describes a novel robotic organization enabling humans, robots and agents to work together for automation of gathering and collection functions. The focus of the research is a model, called HARMS, which can enable Humans, software Agents, Robots, Machines and Sensors to work together indistinguishably. With this model, any capability-based human-like organization can be conceived and modeled, such as in manufacturing or agriculture. In this research, we model, design and implement a technology application of knowledge-based robot-to-robot and human-to-robot collaboration for an agricultural gathering and collection function. The gathering and collection functions were chosen as they are some of the most labor intensive and least automated processes in the process acquisition of agricultural products. The use of robotic organizations can reduce human labor and increase efficiency allowing people to focus on higher level tasks and minimizing the backbreaking tasks of agricultural production in the future. In this work, the HARMS model was applied to three different robotic instances and an integrated test was completed with satisfactory results that show the basic promise of this research.
신경아세포종은 소아기에 발생하는 악성종양중 뇌종양 다음으로 흔히 발생하는 것으로 원발 혹은 전이된 부위에 따라 다양한 임상증상이 나타날 수 있으나 실명을 주소로 한 경우는 드물다. 본 증례는 4세된 남아의 복부에서 기원하여 사골동으로 원위전이하여 갑작스런 실명을 주소로 한 신경아세포종으로 cytoxan, vincristine, DTIC, adriamycin 및 VM-26의 병합요법으로 치료하여 실명은 그대로 있으나 복부와 사골동의 종괴는 현저히 감소하였고 환아는 건강이 양호한 상태이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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