• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.834-839
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• 2005

유비쿼터스 가정환경의 다양한 서비스들을 사용자에게 제공하기 위해서는, 사용자의 의도를 정확히 파악하여 적절한 서비스를 수행하는 지능형 에이전트가 필요하다. 기존에 서비스 선택을 위해 사용되던 명령어 기반 사용자 인터페이스와는 달리, 대화 시스템은 인간과 시스템 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만 기존의 사용자나 시스템 주도 대화 시스템은 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 기인한 다양한 표현을 다루기 어렵다. 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권5호
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• pp.151-159
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• 2009

보행교통류의 네트워크 모형은 다양한 방법으로 연구되고 있지만 특히 그 적용성과 간결성 때문에 셀 기반의 CA 모형을 이용한 분석이 다수 진행되고 있다. 최근에는 CA 모형의 후속모형으로 제시된 가스입자(Gas Lattice)모형은 확산(dissemination)하는 물질의 행태를 편이된 임의보행(Biased Random Walker)으로 반영하여 보행자의 움직임을 가정하기도 하였다. 이와 같은 모형들은 Agent 기반으로 보행자의 다양한 특성과 보행행태를 쉽게 적용할 수 있기 때문에 복잡하고 영향요소가 많은 보행을 설명하는데 미시적인(microscopic) 분석방법론으로 활용되고 있다. 하지만 보행의 행태는 보행자의 목적지와 위치에 따라 쉽게 변할 수 있기 때문에 동일한 규칙으로의 설명되는 모형들은 보행자의 행태를 반영하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 보행자의 행태가 유사한 동질구간(Homogeneous Section)을 정의하고 다방향보행자모형(MDPM: Multi-Directional Pedestrian Model)을 이용하여 현재까지 적용 및 평가되지 못하였던 임의보행과 좌/우측 통행 보행자의 보행특성을 설명할 수 있는 시뮬레이션 방법론을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.712-717
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• 2011

최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.132-133
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• 2023

재난 상황에서 사람을 안전하게 피난시키는 것은 매우 중요하다. 인명 안전을 위한 다양한 피난 시뮬레이션 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 대부분의 툴에 적용된 방식은 Map을 분석하여 최단 경로를 추출해 Agent를 결정된 경로를 따라 이동시키는 알고리즘으로 구현되었다. 이 방법은 재난 환경에 변화가 없는 조건에서 피난경로를 빠른 시간에 예측하기에 적합하다. 그러나 재난상황은 시시각각으로 변화하기 때문에 피난알고리즘은 이에 대응할 수 있어야 하지만 기존 알고리즘으로는 대응이 곤란한 실정이다. 강화학습을 기반으로 한 인공지능 기술을 활용하면 변화하는 재난에 대응 가능한 피난경로 알고리즘의 개발 가능할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 알고리즘 개발의 기초단계로서, 강화학습 기법으로 개발된 피난 알고리즘이 IMO MSC.1/Circ1533에서 요구하는 피난시뮬레이션 툴의 성능조건을 만족하는지 여부를 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8B호
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• pp.1105-1114
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• 2010

Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6)는 호스트 기반의 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 달리 망에서 Mobile Node (MN)의 이동성을 지원하는 프로토콜이다. PMIPv6는 MIPv6보다 핸드오버 지연이 짧고, 무선 자원을 효율적으로 이용할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 PMIPv6는 Local Mobility Anchor (LMA)로 패킷이 집중되는 병목현상과 PMIPv6 도메인 내에서의 지역 이동성만을 지원하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF NetLMM WG에서는 전역 이동성을 지원을 위한 PMIPv6-MIPv6 연동 방안, LMA간 시그널링을 통한 전역 이동성 지원 방안 등을 제안하고 있으나, MN이 MIPv6 프로토콜 스택을 추가로 보유해야 하는 문제점과 추가적인 시그널링으로 인한 긴 핸드오버 지연 문제들이 여전히 남아 있다. 따라서 본 논문에서는 PMIPv6에서의 새로운 망구성요소인 Global Mobility Agent (GMA)를 정의하고, 이를 이용한 신속한 망 기반 전역 이동성 관리 기술을 제안하였다. 또한 이를 확장하여 병목 현상과 삼각 라우팅 문제를 해결하고 종단간 지연을 최소화하는 Route Optimization (RO)-GMA 방안을 제안하였으며, 성능 분석을 통해 제안 방안이 IETF NetLMM의 PMIPv6 방안보다 지역/전역 이동성 지원 측면에서 짧은 핸드오버 지연을 가짐을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.94-106
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• 2018

역학 모델은 질병 확산에 대한 시뮬레이션 및 관련 방역대책을 수립하는데 유용하며, 개체들의 접촉을 통해 전파되는 질병의 공간 확산에 대한 자세한 이해를 가능하게 한다. 이 연구에서는 공간에서 개체 간의 상호작요에 의한 결과로 메르스 전염병의 확산을 실시간적으로 시뮬레이션하기 위해 공간 빅데이터와 통합된 행위자 기반 공간 모델을 제안하고자 한다. 설계된 모델은 모집단, 시간, 공간이라는 세 요소를 고려하여 병원간의 직접접촉을 묘사하였다. 모집단의 역학관계는 2015년 서울특별시에서 발생한 메르스 사례를 기준으로 하였으며, 도로를 이동하는 사람과 메르스 환자가 발생한 병원과의 직접접촉으로 전염병이 전파하는 것으로 설계하였다. 모델을 이용하여 메르스 발생 상황을 예측하면서 시계열별로 실제 메르스 확산과 본 모형의 결과를 비교분석 하여 모형의 타당성을 검증하였으며, 다양한 시나리오를 적용해서 모의실험을 수행하였다. 메르스 발생 상황에서 방역 전략을 선정하기 위해 제시된 방법을 이용하여 방역조치를 다양하게 실험하는 것은 메르스 확산을 통제하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-40
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• 2016

스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.131-139
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• 2024

Crew Transfer Vessels (CTVs) are primarily used for the maintenance of offshore wind farms. Despite being manually operated by professional captains and crew, collisions with other ships and marine structures still occur. To prevent this, the introduction of autonomous navigation systems to CTVs is necessary. In this study, research on the obstacle avoidance system of the autonomous navigation system for CTVs was conducted. In particular, research on obstacle avoidance simulation for CTVs using deep reinforcement learning was carried out, taking into account the currents and wind loads in offshore wind farms. For this purpose, 3 degrees of freedom ship maneuvering modeling for CTVs considering the currents and wind loads in offshore wind farms was performed, and a simulation environment for offshore wind farms was implemented to train and test the deep reinforcement learning agent. Specifically, this study conducted research on obstacle avoidance maneuvers using MATD3 within deep reinforcement learning, and as a result, it was confirmed that the model, which underwent training over 10,000 episodes, could successfully avoid both static and moving obstacles. This confirms the conclusion that the application of the methods proposed in this study can successfully facilitate obstacle avoidance for autonomous navigation CTVs within offshore wind farms.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.707-716
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• 2009

무선 센서 네트워크는 무작위로 설치된 센서 노드가 스스로 네트워크를 형성하여 수집한 환경 정보를 전송하는 네트워크이다. 센서 노드는 매우 제한된 자원으로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크는 기존 네트워크에서 사용되는 기법을 적용하기 어렵다. 특히 제한된 에너지를 가지고 동작해야 하기 때문에 전송에 소모되는 에너지를 줄이기 위한 연구와 다양한 종류의 데이터를 효율적으로 전송하여 QoS를 향상시키기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구들이 가졌던 단점을 개선하기 위해 노드에서 소모되는 에너지의 분산과 QoS를 고려한 에이전트 기반의 프레임워크를 제안한다. 에이전트의 행동을 결정하는 정책을 유전자화 시켜 각각의 에이전트가 스스로 자신의 행동을 결정하여 동작할 수 있게 하면서 유전자 알고리즘을 통해 에이전트의 정책을 최적화 할 수 있도록 하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법에 비해 본 논문에서 제안한 기법이 노드에서 소모되는 에너지를 분산시켜 네트워크의 생존시간을 연장시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 긴급한 데이터의 전송 성공률을 27%, 긴급하지 않은 데이터의 전송 성공률도 14% 향상시켜 네트워크의 QoS를 향상시켰다.

• Composites Research
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• 제29권5호
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• pp.236-242
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• 2016

본 연구에서는 유리섬유/폴리프로필렌 기반의 열가소성 복합재의 열성형 시험 평가를 위해, 성형온도에서의 인장 및 면내 전단 물성 시험을 실시하였고, 이를 비직교 구성방정식을 이용하여 정량화 하였다. 이를 통해 실험값과 잘 일치하는 고온에서의 인장 및 전단 물성값을 수식화하여 얻을 수 있었다. 열성형 시험을 위해 반구돔 시험을 실시하였고, 이형제 사용 유무 및 홀더의 무게를 달리해가며 성형품의 최종형상을 비교하였다. 그 결과 이형제를 사용하면 성형품의 대칭성이 확보되고 주름 개선 효과에 유리하다는 것을 확인하였고, 적당한 힘의 홀딩력 제어가 필수적이라는 것을 알 수 있었다. 더 나아가 비직교 구성방정식이 고려된 열성형 수치해석을 실시하여 실험 결과와 유사한 양상을 확인할 수 있었고, 홀딩력이 낮을 수록 주름이 많아지고, 마찰력이 클수록 더 많은 펀치력을 필요로 함을 확인하였다.