본 논문에서는 강화학습에 기반한 새로운 뉴로-퍼지 제어기를 제안한다. 시스템은 개체의 행동을 결정하는 뉴로-퍼지 제어기와 그 행동을 평가하는 동적 귀환 신경회로망으로 구성된다. 뉴로-퍼지 제어기의 후건부 소속함수는 강화학습을 한다. 한편, 유전자 알고리즘을 통하여 진화하는 동적 귀환 신경회로망은 환경으로부터 받는 외부 강화신호와 로봇의 상태로부터 내부강화 신호를 만들어낸다. 이 출력(내부강화신호)은 뉴로-퍼지 제어기의 교사신호로 사용되어 제어기가 학습을 지속하도록 만든다. 제안한 시스템은 미지의 환경에서 제어기의 최적화 및 적응에 사용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 자율 이동로봇의 장애물 회피에 적용하여 그 유효성을 확인한다.
본 연구는, 무선랜 네트워크 내에서 인프라 스트럭쳐가 제공하는 정보를 이용하여 에이전트 단말의 위치를 결정하는 위치정보 제공 시스템을 개발, 제시하였다. 본 시스템은 일반적인 ESS(Extended Service Set)형의 무선랜 구성에서 AP(Access Point) 컨트롤러를 통해 실시간 위치 측위 엔진을 구성하였으며, 측위 엔진은 SNMP(Small Network Management Protocol)을 이용하여, 각각의 AP에 접속하여 통신 패킷을 송수신하는 에이전트 단말의 정보를 AP 컨트롤러로부터 수집하여 위치 기반 서비스용 Cell ID.정보로 활용하게 된다. 실제 사무실 환경에서 구현해 본 결과, 평균 62.5%의 AP간 로밍 성공률을 보였으나 AP내 단말정보의 업데이트 시간은 평균 11초로서, 정확한 위치정보와 함께 긴급성이 덜 필요로 하는 위치기반 서비스에의 적용 가능성을 보였다.
최근 주 5일 근무의 시행범위가 확대되면서 여가활동에 대한 관심이 증대되고 있다. 또한 인터넷과 모바일 인프라가 널리 보급되어 특정 정보를 필요로 하는 사용자들은 검색 엔진을 이용하여 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 공유되는 정보의 양이 급속하게 증가함에 따라, 검색되는 정보는 많지만 사용자가 원하는 정확한 정보만을 제공받기는 쉽지 않다. 단적인 예로, 여행 정보의 경우사용자들은 자신이 필요한 정보를 검색하지만, 그 결과로는 수많은 여행 상품의 광고들을 보게 된다. 이 논문에서는 정보 수집 에이전트를 이용하여 여행 정보 검색 시스템(TIRS)을 설계하고 구현한다. 정보 수집 에이전트는 포털 사이트의 여행 관련 카테고리 페이지와 주요 언론사들의 여행 기사 페이지를 주기적으로 방문하여 여행과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보를 데이터베이스에 저장한다. 이를 이용하여 사용자들은 여행에 관련된 정보를 얻기 위해 여러 광고들에 둘러싸일 필요 없이 TIRS의 질의서버를 통하여 필요한 정보를 간편하게 검색할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2895-2921
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2018
Security has become one of the major concerns in mobile adhoc networks (MANETs). Data and voice communication amongst roaming battlefield entities (such as platoon of soldiers, inter-battlefield tanks and military aircrafts) served by MANETs throw several challenges. It requires complex securing strategy to address threats such as unauthorized network access, man in the middle attacks, denial of service etc., to provide highly reliable communication amongst the nodes. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) undoubtedly is a crucial ingredient to address these threats. IDPS in MANET is managed by Command Control Communication and Intelligence (C3I) system. It consists of networked computers in the tactical battle area that facilitates comprehensive situation awareness by the commanders for timely and optimum decision-making. Key issue in such IDPS mechanism is lack of Smart Learning Engine. We propose a novel behavioral based "Smart Multi-Instance Multi-Label Intrusion Detection and Prevention System (MIML-IDPS)" that follows a distributed and centralized architecture to support a Robust C3I System. This protocol is deployed in a virtually clustered non-uniform network topology with dynamic election of several virtual head nodes acting as a client Intrusion Detection agent connected to a centralized server IDPS located at Command and Control Center. Distributed virtual client nodes serve as the intelligent decision processing unit and centralized IDPS server act as a Smart MIML decision making unit. Simulation and experimental analysis shows the proposed protocol exhibits computational intelligence with counter attacks, efficient memory utilization, classification accuracy and decision convergence in securing C3I System in a Tactical Battlefield environment.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 그러나 아직까지 컨텍스트 정보의 필터링에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 컨텍스트 정보의 필터링을 위해서는 전자상거래 등에서 많이 사용되고 있는 협력적 필터링을 사용할 수가 있다. 이와 같은 협력적 필터링을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 필터링에 사용하기 위해서는 초기 평가 문제, 희소성 문제, 축적된 자료의 문제 등이 해결되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컨텍스트 정보의 타입을 이용한 협력적 필터링 기법을 제안하였다. 그리고 이 필터링 기법을 P2P 모바일 에이전트 시스템인 MAUCA에 적용해 본 결과, 서비스 지원 성능 평가 면에서 평균적으로 7.7% 정도 우수함을 보였다.
미래의 산업으로 부각되고 있는 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)은 실시간 데이터의 원활한 전송을 위하여 차량과 노변장치 간의 고속 무선통신 방식인 단거리전용통신(DSRC) 방식을 적용하고 있다. 그러나, DSRC 방식은 실시간 환경에 적합한 축약된 3계층(물리, 데이터링크, 응용계층) 구조로 이뤄져 있으며, 통신영역간에 로밍이나 핸드오프 기능이 결여되어 있어 일반적인 데이터서비스를 제공하기에는 여러 가지 문제점을 안고 있다. 이에, 본 연구에서는 이러한 문제점을 분석하고, DSRC 상에서 효율적인 데이터서비스를 제공할 수 있는 이동에이전트 아키텍처를 제안하였다.
무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.
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.
최근에 커뮤니티 컴퓨팅에서 그룹형성과 그룹 의사결정에 관한 이슈가 제기되고 있다. 그러나 기존의 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에서는 그룹의 욕구를 인지함에 있어서 임시적인 방법으로 그룹을 형성하지 못하고 있다. 임시적인 방법의 그룹형성은 유비쿼터스 컴퓨팅의 의사결정지원 시스템과 서비스에서 중요한 특성 가운데 하나이다. 따라서 본 연구에서는 유목 커뮤니티 컴퓨팅에서 임시적으로 욕구를 인지하고 그룹을 형성할 수 있는 NAMA-US 에이전트 중심의 다중 에이전트 방법론을 제시하고자 한다. 이 방법론은 어떤 커뮤니티에서 상대적으로 작은 그룹의 복수의 개별 사용자의 그룹의사결정을 지원할 때 다음과 같은 세 가지 특성을 만족하고자 한다. 첫째 임시적인 그룹형성과, 둘째 상황인지 그룹 욕구인지, 그리고 셋째 실내. 외에서 동작 가능한 모바일 장비의 활용이다. RFID 기반의 프로토타입 시스템인 NAMA-US는 본 연구에서 제시하는 이런 개념을 실현시키기 위해 구축되었다.
로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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