• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
• /
• pp.1117-1123
• /
• 2005

This paper deals with a new automated guided vehicle (AGV) control system for distributed control. Proposed AGV control system adapts the multi-agent technology. The system is composed of two types of controller: routing and order. The order controller is in charge of assignment of orders to AGVs. Through the bidding-based negotiation with routing controllers, the order controller assigns a new order to the proper AGV. The order controller announces order information to the routing controllers. Then the routing controllers generate a routing schedule for the order and make a bid according to the routing schedule. If the routing schedule conflicts with other AGV's one, the routing controller makes an alternative through negotiation with other routing controllers. The order controller finally evaluates bids and selects one. Each controller consists of a set of agents: negotiation agent, decision making agent and communication agent. We focus on the agent architecture and negotiation-based AGV scheduling algorithm. Proposed system is validated through an exemplary scenario.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.365-373
• /
• 2005

유비쿼터스 환경을 위한 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 요구되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 유비쿼터스 환경팩터를 통한 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습 평가 결과를 분석하고 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권9호
• /
• pp.1095-1106
• /
• 2006

전자상거래시스템의 효율적인 운영과 관리를 위해서 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 고객의 요구에 대해서 가장 적절한 상품 정보를 제공함으로서 만족을 극대화할 수 있어야 한다. 이를 위해서 많은 지능형 에이전트기술을 사용한 전자상거래시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래시스템에서 개인 상품 추천 지원을 위한 사례기반추론기법과 다중크로스 셀링기법(Multi-Crossselling)을 기반으로 한 상품 추천시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 다중크로스셀링 기법을 통해 고객패턴의 유사값에 가까운 여러 상품을 추출하고 사례기반추론기법을 통해 특정 조건에서 고객의 요구에 대해 적절한 상품 정보를 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.67-68
• /
• 2023

본 논문에서 제안한 Multi Agent Multi Action은 기존의 대화형 시스템 방식인 Single Agent Single Action 구조에 비해 확장성을 갖춘 대화 시스템을 구현하는 방식이다. 시스템을 여러 에이전트로 분할하고, 각 에이전트가 특정 액션에 대한 처리를 담당함으로써 보다 유연하고 효율적인 대화형 시스템을 구현할 수 있으며, 다양한 작업에 특화된 에이전트를 그룹화함으로써 작업의 효율성을 극대화하고, 사용자 경험을 향상 시킬 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1-23
• /
• 2005

개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.194-205
• /
• 2006

본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제12권5호
• /
• pp.136-145
• /
• 2004

In companion paper, the composition and structure of the traffic environment is derived. Rules to regulate agent behaviors and the frameworks to communicate between the agents are proposed. In this paper, the model of a driver agent which controls a vehicle agent is constructed. The driver agent is capable of having different driving styles. That is, each driver agent has individual behavior settings of the yielding index and the passing index. The yielding index can be defined as how often the agent yields in case of lane changes, and the passing index can be defined as how often the agent passes ahead. According to these indices, the agents overtake or make their lanes for other vehicles. Similarly, the vehicle agents can have various vehicle dynamic models. According to their dynamic characteristics, the vehicle agent shows its own behavior. The vehicle model of the vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted flow model. The result has shown that it is possible to express the characteristics of each vehicle and its driver in a traffic flow, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed in this paper shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제5권6호
• /
• pp.793-800
• /
• 1999

TMN Agent Platform은 망 요소의 운영상태와 자원들을 GDMO에 따라 관리객체(Managed Object : MO)로 모델링 하고, 자원들의 현재 상태를 유지하며, 관리자(Manager)로부터의 망 관리 기능 요구에 따라 조작된다. 그러므로, 에이전트의 성능향상은 전체적인 통신망 관리의 성능향상에 직접적인 영향을 미친다.본 논문에서는 TMN 에이전트의 기능요구 사항을 분석하고, 이를 토대로 성능향상을 위해 멀티스레드 기법을 사용하는 병렬 처리 구조의 TMN Agent Platform의 기능구조를 제시한다. 또한 에이전트와 다양한 자원들간의 효율적인 메시지전달을 위한 체계를 제시하며, 구현된 TMN Agent Platform의 성능을 분석한다.Abstract TMN Agent manages the operational status and real-resources of network elements, such as switching nodes and transmission systems. It performs the requested management functions from manager and maintains consistent status data of real-resource. The performance of agent system affects directly the performance of network management operation. If the agent is implemented by sequential processing scheme with single process, the agent processing can be delayed or blocked according to the status of real-resources. This problem can be solved by parallel and distributed processing scheme.To improve the processing performance of TMN Agent, we propose a TMN Agent Platform's functional architecture that is based on parallel processing with multi-tread and effective message transferring scheme between agent and various real-resource. We analyze the performance of the implemented TMN Agent Platform.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
• /
• pp.156-163
• /
• 2001

Business forecasting is vital to the success of business. There has been an increasing demand for building business forecasting software system to assist human being to do forecasting. However, the uncertain and complex nature makes is a challenging work to analyze, design and implement software solutions for business forecasting. Traditional forecasting systems in which their models are trained based on small collection of historical data could not meet such challenges at the information explosion over the Internet. This paper presents an agent oriented business forecasting approach for building intelligent business forecasting software systems with high reusability. Although agents have been applied successfully to many application domains. little work has been reported to use the emerging agent oriented technology of this paper is that it explores how agent can be used to help human to manage various business forecasting processes in the whole business forecasting life cycle.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.1046-1053
• /
• 2003

최근에 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 제시되고 있다 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육시스템 에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습 평가 결과를 분석하고 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.