해상교통 분야와 같이 선박, 항해사, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 복잡하고 넓은 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 모델링 및 시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 항해사의 인적요인에 대한 모델링이 필요하다. 즉, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해사의 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 항해사의 충돌회피를 위한 행동 분석을 수행하였으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 항해사의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델을 개발하였으며, 해상교통분석 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 위해 활용될 것이다.
In this paper, a simulation model for assessing the impact of alternative field service engineer replenishment policies is introduced. The end-to-end supply chain simulation model is created using a discrete-event and agent-based simulation model, which enables accurate description of key individual entities in the investigated supply chain, such as field service engineers. Once the model is validated with the historical data, it is used to assess the impacts of field service engineer replenishment policies for a major printing equipment manufacturing firm.In the case study, newly proposed replenishment policies for post-sale distribution supply chain are assessed for the level of service improvement to end customers.
무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.
공간정도의 생산과 수요가 본격화되고 있으나 공간정보의 본질과 응용특성을 고려한 공간정보모델링체계에 대해서는 특성화된 연구가 충분히 수행되고 있지 않다. 특히, 기존의 모델링기법들은 대부분 정보의 표현과 분석기능을 대상으로 개발되었으므로 보다 고차원적인 의사결정지원과 자율적인 업무수행을 위한 이론적 모델의 개발에 대한 논의가 최근의 지식정보화환경에서 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 공간정보시스템을 모델링하기 위한 여러 기반개념들과 모델링 유형에 대한 고찰을 통해, 기존 모델링 방법에 대한 문제점을 분석하여 효율적인 공간적 업무수행을 위한 요구사항을 도출한다. 또한, 도출된 공간정보모델링의 요구사항에 적합한 이론적인 접근방안으로서 에이전트 기반의 공간모델링 프레임워크를 제안하며, 이러한 프레임워크를 해양지리정보분야에 적용하기 위한 고려사항도 함께 제시한다.
Recent development of teachable agent provides learners with active roles as knowledge constructors and focuses on the individualization. The aim of this adaptive agent is not only to maximize the learner's cognitive functions but also to enhance the interests and motivation to learn. In order to establish the relationships among user characteristics and response patterns and to extract the algorithm among variables, we measured the individual characteristics and analyzed logs of the teachable agent named KORI (KORea university Intelligent agent) through the student modeling. A correlation analysis was conducted to identify the relationships among individual characteristics, user responses, and learning outcomes. Among hundreds of possible relationships between numerous variables in three dimensions, nine key user responses were extracted, which were highly correlated with either individual characteristics and learning outcomes. The results suggest that certain type of learner responses or the combination of the responses would be useful indices to predict the learners' individual characteristics and ongoing learning outcome. This study proposed a new type of dynamic assessment for individual differences and ongoing cognitive/motivational learning outcomes through the computation of responses without measuring them directly. The construction of individualized student model based on the ongoing response pattern of the user that are highly correlated with the individual differences and learning outcome may be the useful methodology to understand the learner's dynamic change during learning.
인구의 급속한 고령화와 더불어 국민의 복지수준이 향상됨에 따라 건강문제에 대한 효율적인 해결방안으로 병원을 방문하지 않고 의료 서비스를 받는 U-Healthcare의 필요성이 증대되고 있다. 최근 다양한 센서들을 이용하여 사용자의 생체정보 및 주변의 상황정보들을 수집하고 분석해 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 U-Healthcare 서비스를 위한 시스템들은 특정 서비스만을 대상으로 하여 다른 서비스로의 확장 및 연계가 어렵고, 다수의 사용자를 대상으로 일반화된 서비스를 제공하고 있어 사용자 개개인의 특성을 고려한 서비스를 제공 기능이 미약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멀티에이전트 기반의 상황인식 에이전트를 이용해 시스템의 확장성을 높이고, GUI 기반의 모델링 툴킷 JaUCE를 사용하여 고객 개개인의 상황에 맞는 상황 정보를 모델링 함으로써 고객들에게 가장 적합한 상황인식 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제안된 상황 인식 에이전트와 모델링 툴킷의 이용하여 상황인식 기반의 U-Silvercare 서비스를 설계하고 구현하였다.
요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.
행위자 기초 모형을 이용하여 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구를 수행하였다. 이때 가중치를 금융시장에서 행위자 간의 공유하는 정보의 영향력의 크기로 사용하였으며 가중치의 크기와 분포가 수익의 변동에 기여하는 것을 관찰하였다. 행위자들의 가중치의 크기가 평균적으로 클수록 가격의 변동의 크기도 같이 증가함을 알 수 있었으며 가중치의 크기뿐만 아니라 가중치의 분포에 따라서도 수익의 분포가 변하게 된다. 이는 신흥시장과 성숙한 시장에서 관찰되는 분포의 차이와 관련하여 유사성을 찾아볼 수 있을 것이라는 가능성을 제공한다. 행위자의 정보의 영향력은 항상 일정하지 않고 그 영향력이 행위자의 시장 예측에 대한 적중률에 따라 변하게 된다. 이렇게 변화하는 행위자들의 정보의 영향력의 분포는 결국 소수의 큰 영향력을 갖는 행위자와 다수의 영향을 거의 끼치지 못하는 행위자들로 분포되게 된다. 그 분포는 초기의 행위자들의 영향력 분포가 어떻게 되었든 간에 충분히 시간이 흐르면 모두 멱법칙을 따르는 분포를 갖게 된다.
상황인식 서비스는 유비궈터스 환경의 핵심으로 동적 환경에서 지능적이고 민감하게 동작하기 위해 상황과 서비스간의 연관관계를 명확하게 분류하기 위한 방법론이 요구된다. 기존의 모델링 방법들은 시나리오 중심의 상황정보 수집, 관리 그리고 표현에 초점이 맞추어 있다. 따라서 설계할 때 다양한 실제환경에 적용하여 상황인식 서비스 모델의 적합성을 검증하기는 힘들다. 본 논문에서는 colored Petri-Net을 응용한 모델링 방법을 제시한다. 모델은 상황 정보의 변화와 흐름의 표현과 평가에 초점을 두고 시간을 추가하여 수행시간제약에 대한 표현 및 평가가 가능하도록 하였다. 또한 상황 모델링 툴킷과 에이전트 기반의 상황인식 엔진 그리고 상황정보 시뮬레이터를 활용하여 에이전트 기반의 상황인식 서비스를 개발하였다. 본 논문에서 제안한 모델링 방법은 Usilvercare에 적용하여 실용성을 검증하였다.
시스템 다이나믹스는 전통적인 단선론적 인과론을 극복하고 시스템의 동태적 특성을 파악하는데 상당한 공헌을 하였다. 그러나 이러한 시스템의 특성을 방정식에 의존하는 시뮬레이션 기법(Equation-Based Simulation:EBS)을 이용하여 분석하는 경우 방정식으로 묘사하기 어려운 복잡적응시스템(Complex Adaptive System)에서는 한계를 갖고 있다. 따라서 시스템의 동태적 특성을 좀더 정확히 파악을 하기 위해서는 시스템을 구성하는 개체(agent)들의 행동이 시스템 전체에 미치는 영향들을 모형화 함으로써 파악하는 것이 바람직하다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 개체지향 시뮬레이션(Agent-eased Simulation: ABS)의 기법을 복잡성과학의 패러다임을 소개함으로써 그 중요성을 설명하고자 한다. 특히 카오스 이론으로부터 복잡성과학으로의 발전 과정을 개념을 중심으로 논의함으로서 복잡적응시스템의 이해를 돕고자 한다. 또한 ABS가 실제로 전통적인 EBS가 묘사하는 생태계 시스템의 변화를 잘 묘사할 수 있다는 사실을 보여주기 위하여 3개체가 있는 Lotka-Voltera 모형을 Cellular Automata 라는 ABS에 기반 한 시뮬레이션 기법을 활용하여 그 사용가능성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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