• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.460-469
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• 2006

최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동을 지원하고, 사용자 단말의 특성에 따른 적용형 멀티미디어 서비스(Adaptive Multimedia Service)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 이용하여, 단말에 적합한 서비스 이동을 제공하는 시스템을 제안하였다. 지능형 에이전트는 환경 내의 상황(Context)를 인지하고 각 상황을 추론하기 위하여 온톨로지(Ontology) 기반으로 설계 및 구현하였으며, 위치 정보를 이용하여 상황을 추론하는 시스템을 구현하였다.

• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.91-93
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• 2009

In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 추계학술대회 논문집
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• pp.473-474
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• 2010

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.35-50
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• 2000

Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1062-1072
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• 2006

최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.94-96
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• 2009

In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8B호
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• pp.716-729
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• 2003

최근 인터넷, 인트라넷 등과 같은 네트워크의 급속한 발전에 따라 많은 네트워크 구성요소를 체계적으로 관리할 필요성이 커지고 있다. 네트워크 규모의 급속한 성장은 기존의 SNMP(Simple Network Management Protocol), CMIP(Common Management Information Protocol) 등을 기반으로 한 클라이언트-서버(client-server) 관리 패러다임으로는 한계를 가진다. 따라서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위해서 최근 분산형(distributed) 패러다임인 이동에이전트(Mobile Agent)를 네트워크 관리에 이용하려는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 중앙 집중형의 SNMP, 분산형의 이동에이전트, 그리고 이들 두 접근 방법의 단점을 극복하기 위한 이동에이전트의 한 형태인 혼합모드의 해석적 모델을 제안하고 그 성능을 비교 분석한다. 제안한 해석적 모델을 네트워크 응답 시간에 중점을 두어 성능 평가한 결과 LAN에서는 대체적으로 SNMP가 유리한 반면 WAN에서는 네트워크 환경에 따라 이동에이전트 또는 혼합모드가 더 좋은 응답 시간을 보임을 알 수 있다. 또한 해석적 방법의 결과를 바탕으로 네트워크 환경, 지연(delay), 태스크(task), 관리 노드 수를 고려한 적응형 네트워크 관리 알고리즘을 제안한 후 실험하였다. 그 결과 적응형 네트워크 관리 알고리즘을 사용하였을 때, 이동에이전트 또는 혼합모드 네트워크 관리 패러다임을 사용하는 것과 비교할 때 약 10%의 성능향상이 있음을 알 수 있다.

• 한국환경성돌연변이발암원학회지
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• 제21권2호
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• pp.142-148
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• 2001

We studied adaptive response in CHL cells by benzidine dihydrochloride, a derivative of benzidine, which was a major mutagenic agent in dye industry. Chromosome aberration analysis was used for the identification of adaptive response to this mutagen. Adaptive and reactive doses were confirmed by cell proliferation rate curve. Cell proliferation rate curve was obtained from the mitotic indices of cells treated with various concentrations of benzidine dihydrochloride for 24 hours. Marked adaptive responses to benzidine dihydrochloride in the induction of chromosome aberration were observed in CHL cells by pre-treatment with low concentrations of benzidine dihydrochloride (0.0047 mg/$m\ell$ or 0.0094 mg/$m\ell$) for 24 hours following post-treatment with high concentrations (0.0187, 0.0375, 0.075, 0.15 mg/$m\ell$) for 24 hours. These adaptive responses were found mostly in the type of chromatid breaks and chromatid exchanges. There is no difference in these results between two adaptive doses, 0.0047 mg/$m\ell$ and 0.0094 mg/$m\ell$. The amount of adaptive response, however, was dependent on post-treatment doses.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.