본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.
Purpose: In this research, we develop an effectiveness analysis simulation model using Agent Based Modeling with Communication Effects for the development of a new weapon system. Methods: To describe the future battlefield that has more complexity, we develop Agent Based Modeling to describe communication Effects. We use the communication theory (Path-Loss Model) and the real map. Results: We have compared simulation model with real map and simulation model without real map. The Blue Survival Ratio of simulation model with real map is worse than one without real map since the performance of communication gets lower. Conclusion: There are many studies about the effectiveness analysis of a weapon system. Most of previous researches assumed no communication error. In the real world, however, it's not appropriate assumption. Therefore, this study considers the communication error and shows that it is important factor in the effectiveness analysis.
This paper models knowledge diffusion on an inter-organizational network. Based on literatures related to knowledge diffusion, the model considers critical factors that affect diffusion behavior including nodal property, relational property, and environmental property. We examine the relationships among network structure, knowledge search, and diffusion performance. Through a massive simulation runs based on the agent-based model, we find that the average path length of a network decreases a firm's cumulative knowledge stock, whereas the clustering coefficient of a firm has no significant relationship with the firm's knowledge. We also find that there is an interaction effect of network structure and the range of knowledge search on knowledge diffusion. Specifically, in a network of a larger average path length (APL) the marginal effect of search conduct is significantly greater than in that of a smaller APL.
Identifying knowledge as the single most important asset ultimately defining organizational competitiveness, enterprises are trying to move towards knowledge-oriented practices. Such practices have given rise to learning and agile organization, This paper presents applied information technologies to realize the learning and agile organization, focusing on systems thinking. Firstly, in order to establish a framework for the systems thinking, an information systems development method based on process chain is proposed. Then, an agent-based microworld simulation approach is presented. The approaches provide visible and analytical information to knowledge workers so that they can have systems thinking capabilities eventually. Various microworlds on the top of the information system can be constructed with agents and simulated for possible business events. All decision makings are dynamic in nature. To let knowledge workers look ahead the possible outcomes of the whole relevant processes is the core capability of the approaches. Through watching, the knowledge workers would be able to acquire new insights or problem solving knowledge for the problem in hand.
최근 인터넷의 급속한 확산에 따른 전자상거래의 활성화는 조직과 규모 면에서 열세인 중소기업들의 판로 확장 및 홍보를 위한 새로운 대안으로 인식되고 있다. 그러나, 전자상거래 환경은 비약적으로 성장하고 있지만, 여전히 국내 중소기업들은 인력 및 자금의 상대적인 열세로 이러한 환경변화에 효과적으로 대응치 못하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로, 인터넷 상의 판매 에이전트를 지원할 수 있는 가상생산 에이전트(Virtual Manufacturing Agent)의 개발에 관한 내용을 담고 있다. 제품의 흥보, 주문의 선택 및 수락 여부에 대한 결정은 생산라인의 상태와 매우 밀접한 관계에 있다. 주문의 수락과 주문 조건에 대한 협상을 위해서는 제조가능성 여부, 생산 부하 및 생산일정 등에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 중소제조업체의 판매활동을 인터넷상에서 가능하게 하는 판매에이전트가 요구하는 생산정보를 적시에 제공할 수 있는 가상생산 에이전트를 설계, 구현하였고, 이를 통하여 구현된 시스템을 사출금형제조업체의 생산과정과 주문처리과정을 통하여 검증하였다.
In the manufacturing industry, dispatching systems play a crucial role in enhancing production efficiency and optimizing production volume. However, in dynamic production environments, conventional static dispatching methods struggle to adapt to various environmental conditions and constraints, leading to problems such as reduced production volume, delays, and resource wastage. Therefore, there is a need for dynamic dispatching methods that can quickly adapt to changes in the environment. In this study, we aim to develop an agent-based model that considers dynamic situations through interaction between agents. Additionally, we intend to utilize the Q-learning algorithm, which possesses the characteristics of temporal difference (TD) learning, to automatically update and adapt to dynamic situations. This means that Q-learning can effectively consider dynamic environments by sensitively responding to changes in the state space and selecting optimal dispatching rules accordingly. The state space includes information such as inventory and work-in-process levels, order fulfilment status, and machine status, which are used to select the optimal dispatching rules. Furthermore, we aim to minimize total tardiness and the number of setup changes using reinforcement learning. Finally, we will develop a dynamic dispatching system using Q-learning and compare its performance with conventional static dispatching methods.
사용자의 행위는 건축물의 질을 규정하는 가중 중요한 기준중의 하나다. 일반적으로 건축공간에서의 사용자 행위에 대한 평가는 건물이 완성된 이후에 이루어 졌으며 최근 전산기술을 통한 사전 시뮬레이션에 대한 관심과 노력이 계속되고 있는 실정이다. 그러나 현존하는 사용자 시뮬레이션은 주로 대규모 공간의 단순한 탈출 등에 관한 것이 주를 이루고 있어 건축 공간상에서 벌어지는 다양한 사용자의 행태에 대한 시뮬레이션은 불가능한 상태이다. 본 연구는 보다 고도화된 사용자 시뮬레이션을 위한 사람형상의 지능형 에이전트의 개발은 위한 연구로서 온톨로지를 이용한 NPC의 지능화에 관한 연구이다. 연구의 주안점은 온톨로지를 통하여 구현된 공간정보와 사용자 정보를 추론하여 NPC(Non-player Character)가 가상공간 상에서 보다 지능적으로 자율주행 및 행동하게 하는 것이다. 본 연구에서는 온톨로지 추론을 기술을 가상공간에 접목시키는 방법에 대하여 주로 논의하고자 한다. 또한 이를 공간정보 상에서 온톨로지를 기반으로 기술된 정보와 이의 변화를 가시적으로 확인할 수 있는 온톨로지 가시화 기술을 제시한다.
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.
함정 전투체계는 무기체계, 정보통신 등의 기술 발전으로 인한 복잡한 전장 환경에 따라 인간이 개입하여 다양한 전술을 운용해야 한다. 따라서 에이전트 기반의 국방 M&S 시스템의 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 그러나 현존하는 에이전트 기반 M&S 시스템은 고정된 전술을 적용하여 분석하는데 그치고 있다. 본 논문에서는 함정 교전에서 보다 적합한 대응을 찾기 위해 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 강화 학습 기능을 갖으며, 또한 유전 알고리즘을 이용하여 세대별 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 모델링 방법론을 제안하였다. 타당성 검증을 위해 서해상에서 벌어지는 가상의 1:1 함정교전 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 함정 교전에 있어 강화 및 진화 학습이 가능함을 검증하였다.
본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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