• 제목/요약/키워드: 먹이 추적 문제

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방향 벡터를 이용한 다중에이전트 휴리스틱 (The multi agent control heuristic using direction vector)

  • 김현;이승관;정태충
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.525-528
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    • 2004
  • 먹이추적문제(prey pursuit problem)는 가상 격자로 이루어진 공간 내에 다중의 에이전트를 이용하여 먹이를 포획하는 것이다. 에이전트들은 먹이를 포획하기 위해 $30{\times}30$으로 이루어진 격자공간 (gride)안에서 기존 제안된 지역 제어, 분산 제어, 강화학습을 이용한 분산 제어 전략들을 적용하여 먹이를 포획하는 전략을 구현하였다. 제한된 격자 공간은 현실세계를 표현하기에는 너무도 역부족이어서 본 논문에서는 제한된 격자공간이 아닌 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경을 표현하고자 하였다. 표현된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간이며, 새로운 공간에 맞는 전략은 에이전트와 먹이와의 추적 관계를 방향 벡터를 고려한 모델로 구현하였다. 기존 실험과는 차별화 된 환경에서 에이전트들은 휴리스틱을 통한 학습을 할 수 있다는 가정과 먹이의 효율적 포획, 충돌문제 해결이라는 결과를 얻었다.

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강화학습을 이용한 다중 에이전트 제어 전략 (Multagent Control Strategy Using Reinforcement Learning)

  • 이형일;김병천
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권3호
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    • pp.249-256
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    • 2003
  • 다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.

멀티에이전트 전략을 위한 방향벡터 활용과 동적 환경에 적응하는 경로 추천시스템에 관한 연구 (A research on utilizing direction vector and course recommendation system adapting dynamic environment for multi agents strategy)

  • 윤석현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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    • pp.381-384
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    • 2011
  • 본 논문은 사용자 및 동적환경의 변화를 파악하고 분석된 정보를 바탕으로 최적화된 경로를 제공하기 위한 시스템을 멀티에이전트를 이용하여 해결하고자 하였다. 멀티에이전트를 통해 설정된 목표를 찾아가는 먹이추적 문제에 적용하였고 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경에서 알고리즘의 성능을 실험하였다. 적용된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간으로 방향 벡터 함수 알고리즘을 통해 새롭게 멀티에이전트의 목표를 획득하기 위한 해법이다. 기존의 연구와 비교하여 먹이의 효율적 포획, 에이전트간의 충돌문제 해결에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있었다.

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ACS & 방향벡터 알고리즘을 이용한 비 대화형 멀티에이전트 전략에 관한 연구 (A research on non-interactive multi agents by ACS & Direction vector algorithm)

  • 김현;윤석현;정태충
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.11-18
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    • 2010
  • 본 논문에서는 비대화형 에이전트(독립에이전트)를 바탕으로 멀티 에이전트 연구의 대표적 실험 모델인 먹이추적문제(prey pursuit problem)의 해결에 대한 전략을 제안하고 있다. 먹이추적문제는 가상 격자로 이루어진 공간 내에서 4개의 멀티 에이전트가 1개의 먹이(목표)를 포획하는 실험이다. 이것은 오래전부터 대화형 에이전트, 비대화형 에이전트로 구분되어 연구 되어왔으며 우리는 비대화형 에이전트를 이용하여 문제의 새로운 해법을 찾고자 하였다. 그리고 기존의 제한된 환경과는 전혀 다른 순환구조형 격자 공간에서 ACS를 이용한 방향 벡터 알고리즘을 통해 비대화형 전략의 새로운 해법을 제안할 수 있었다. 에이전트들은 개미의 습성을 응용한 ACS를 이용하여 학습을 하고 목표인 먹이는 에이전트의 학습 속도를 증가시키는 환경변수를 이용하여 이동방향과 경로를 결정하게 된다. 이전에 제기되었던 에이전트간의 정보교환(대화형 에이전트)방식에서 벗어나 비 정보교환(비대화형 에이전트) 방식을 새롭게 적용하여 이를 해결할 수 있는 해법을 찾을 수 있었다는 것에 기존의 다른 멀티에이전트 연구와는 차별성이 있다.

강화학습을 이용한 다중 에이전트 제어 전략 (Multi-Agent Control Strategy using Reinforcement Leaning)

  • 이형일
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권5호
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    • pp.937-944
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    • 2003
  • 다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들 간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.

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강화학습을 이용한 다개체 시스템의 협조행동 구현 (Cooperative Behavior Using Reinforcement Learning for the Multi-Agent system)

  • 이창길;김민수;이승환;오학준;정찬수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.428-430
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    • 2001
  • 다수의 자율이동로봇으로 구성되는 다개체 시스템에서의 협조행동을 위해서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 환경변화에 적응할 수 있는 추론능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경 하에서 개체들이 스스로 학습하고 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시한다. 제안한 방법을 먹이와 포식자 문제에 적용하여 포식자 로봇간의 협조행동을 구현하였다. 여러 대로 구성된 포식자 로봇은 회피가 목적인 먹이로봇을 추적하여 포획하는 것이 임무이며 포식자 로봇들 간의 협조행동을 위해 각 상태에 따른 최적의 행동방식을 찾는데 강화학습을 이용한다.

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멀티에이전트 전략을 위한 방향벡터 함수 활용과 동적 환경에 적응하는 경로 추천시스템에 관한 연구 (The Application of Direction Vector Function for Multi Agents Strategy and The Route Recommendation System Research in A Dynamic Environment)

  • 김현;정태충
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권2호
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    • pp.78-85
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    • 2011
  • 본 논문에서는 운전자의 특성, 도로상황, 경로 추천을 담당하는 에이전트와 같은 동적환경정보(DEI:Dynamic Environment Information)를 반영하여 실시간으로 운전자에게 경로를 추천할 수 있는 시스템을 위해 멀티에이전트에 관한 연구를 수행하였다. DEI는 n개의 멀티 에이전트이며 운전자에게 최적화된 경로를 제공할 수 있는 경로추천시스템에 활용되는 환경변수이다. DEI가 반영되는 경로추천 시스템은 멀티 에이전트 연구의 새로운 연구 분야라 할 수 있겠다. 이를 위하여 멀티에이전트 연구의 대표적 실험 환경인 먹이추적문제를 이용하여 새로운 해법을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 기존의 먹이추적 실험은 현실성이 결여된 멀티에이전트 연구였기에 기존의 실험환경과 달리 현실세계와 비슷한 실험환경을 제안을 하며 새로운 전략인 Ant-Q 학습을 적용한 알고리즘과 기존의 방향벡터를 활용한 전략과의 비교를 통해 새로운 환경에서의 성능의 향상을 입증할 수 있었다.

안정동위원소비 분석 기법의 이해: 시료의 전처리, 분석 및 자료의 해석과 적용 (Analytical Methodology of Stable Isotopes Ratios: Sample Pretreatment, Analysis and Application)

  • 김민섭;황종연;권오상;이원석
    • 생태와환경
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    • 제46권4호
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    • pp.471-487
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    • 2013
  • 안정동위원소 분석기법(SIA)은 생태학 및 환경학적 측면에서 유기물의 기원 추적 및 생지화학적인 문제를 해결함에 있어서 유용하기 때문에 그 사용이 꾸준히 증가되고 있다. C, N, S, H, O 등의 원소는 모두 하나 이상의 동위원소를 가지고 있으며, 동위원소 조성비는 질량분석기를 이용하여 매우 정밀하게 측정할 수 있다. 이러한 동위원소 조성비는 물리적, 화학적, 생물학적 반응을 통한 분별작용으로 인하여 예측 가능한 방식으로 변경된다. 더 나아가 안정동위원소 기법은 생태와 환경 학문에서 유기물의 기원을 밝히고, 생태계내 먹이망 구조를 밝히고, 영양염 등의 질산염 순환을 이해하고, 동물의 이동경로를 밝히고, 오염원을 추적하는 등 매우 강력한 도구로서 사용할 수 있다. 그러므로 생태학 및 환경학 분야에서 안정동위원소의 활용이 매우 유용하다.

종격동경을 이용한 식도절제수술 -1례- (Esophagectomy with Operating Mediastinoscope)

  • 윤용한;이두연;이성수
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제31권11호
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    • pp.1110-1115
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    • 1998
  • 식도절제와 식도와 위의 문합 혹은 식도와 대장의 문합등의 수술은 통상적으로 식도절제를 위한 개흉절개와, 식도 및 주위 림프절 절제, 광범위한 개복수술과 위 혹은 대장의 박리 등을 포함하고 있다. 또한 박리된 위 혹은 대장은 경부절개후 경부식도에 문합하게 된다. 1978년 Orringer 와 Sloan 등이 개흉술을 하지 않고 식도절제술을 최초로 시행한 이래 흉강내시경과 종격동경등을 이용한 여러 가지 수술방법이 개발되었다. 반면에 종격동 내시경을 이용한 식도박리(endoscopic microsurgical dissection of the oesophagus : EMDO) 1989년 이들 수술수기 개발자인 Buess, Kimfmuller, Naruhn과 Melzer 등에 의해 EMDO로 명명되었으며 Buess와 Becker에 의해서 임상에 응용되었다. 본 증례는 150cc의 빙초산을 먹은 후 식동협착(esophageal striture) 로 진단 받은 20세된 여자환자에서 종격동경(Operating Mediastinoscope)을 이용하여 식도를 박리 하면서 동시에 위와 식도를 문합할수 있게 박리하고 GIA 90을 이용하여 위문부와 식도부위를 절제한 후 점막이 보존되어있는 상부식도 부위에서 식도를 절제하고 위를 1이용하여 경부에서 식도와 위를 문합하였다. 수술 후 특이한 합병증 없이 수술 후 17일째 퇴원하였으며 현재 별다른 문제없이 외래 추적관찰중이다.

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