• 인지과학
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• 제11권1호
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• pp.67-80
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• 2000

분산 협동 정보시스템은 분산. 이질적인 정보환경에서 다양한 지식원과 문제 해결 능력 등을 가지면서 이들이 서로 통합되어 사용되는 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 구성 정보를 서로 활용하고 제어할 수 있는 조정기능이 필요하고 이러한 조정기능의 역할에 따라 전체 시스템의 양태가 다양하게 결정된다. 본 논문에서는 다중에이전트 패러다임을 적용하여 분산 협동 정보시스템의 한 가지 모델을 제시하고 테스트 시스템을 구현해보았다. 제안 시스템은 분산된 구성원을 에이전트화하고 이들 간의 협동을 원활하게 할 수 있도록 조정 에이전트를 사용하고 조정 에이전트를 사용하고 있다. 본 시스템에서 제안된 조정 에이전트는 지식의 세밀도(granularity) 레벨을 이용하여 에이전트 활성화 순서를 조정한다. 즉, 처음에는 단수하면서도 빠른 속도의 지식 형태를 활용하고 그 결과에 따라 좀 더 복잡한 지식 베이스를 활용하도록 하는 것이다. 제안구조는 동일한 주제에 대하여 여러 레벨의 지식원이 존재할 때 이들을 적절히 순서화함으로써 마치 인지과정에서 의식의 초점(focusing)이 자연스럽게 바뀌는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 1999

최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.608-611
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• 1997

The soccer robot system consists of multi agents, with highly coordinated operation and movements so as to fulfill specific objectives, even under adverse situation. The coordination of the multi-agents is associated with a lot of supplementary work in advance. The associated issues are the position correction, prevention of communication congestion, local information sensing in addition to the need for imitating the human-like decision making. A control structure for soccer robot is designed and several behaviors and actions for a soccer robot are proposed. Variable zone defense as a basic strategy and several special strategies for fouls are applied to SOTY2 team.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.167-172
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• 2002

최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권3호
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• pp.358-367
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• 2003

We consider discrete-time factorial Markov Decision Processes (MDPs) in multiple decision-makers environment for infinite horizon average reward criterion with a general joint reward structure but a factorial joint state transition structure. We introduce the "localization" concept that a global MDP is localized for each agent such that each agent needs to consider a local MDP defined only with its own state and action spaces. Based on that, we present a gradient-ascent like iterative distributed algorithm that converges to a local optimal solution of the global MDP. The solution is an autonomous joint policy in that each agent's decision is based on only its local state.cal state.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.292-297
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• 1999

Evolving in artificial agent is an extremely difficult problem, but on the other hand, a challenging task. At present the studies mainly centered on single agent learning problem. In our case, we use simulated soccer to investigate multi-agent cooperative learning. Consider the fundamental differences in learning mechanism, existing reinforcement learning algorithms can be roughly classified into two types-that based on evaluation functions and that of searching policy space directly. Genetic Programming developed from Genetic Algorithms is one of the most well known approaches belonging to the latter. In this paper, we give detailed algorithm description as well as data construction that are necessary for learning single agent strategies at first. In following step moreover, we will extend developed methods into multiple robot domains. game. We investigate and contrast two different methods-simple team learning and sub-group loaming and conclude the paper with some experimental results.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.117-125
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• 2009

실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권4호
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• pp.192-196
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• 2018

The mobile agent paradigm can be exploited in a variety of ways, ranging from low-level system administration tasks to middle ware to user-level applications. Mobile agents can be useful in building middle-ware services such as active mail systems, distributed collaboration systems, etc. An active mail message is a program that interacts with its recipient using a multimedia interface, and adapts the interaction session based on the recipient's responses. The mobile agent paradigm is well suitable to this type of application, since it can carry a sender-defined session protocol along with the multimedia message. Mobile agent communication is possible via method invocation on virtual references. Agents can make synchronous, one-way, or future-reply type invocations. Multicasting is possible, since agents can be aggregated hierarchically into groups. A simple check-pointing facility has also been implemented. Another proposed solution is to use multi agent computer systems to access, filter, evaluate, and integrate this information. We will present the overall architectural framework, our agent design commitments, and agent architecture to enable the above characteristics. Besides, the each information needed a mobile agent system such as text, graphic, image, audio and video etc, constructed a great capacity multimedia database system. However, they have problems in establishing connections over multiple subnetworks, such as no end-to-end connections, transmission delay due to ATM address resolution, no QoS protocols. We propose a new connection management scheme in the thesis to improve the connection management involved of mobile agent systems.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2015년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.202-203
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• 2015

To promote the remodeling project it is important to get apartment residents' consent. It is significant variable to determine project to progress smoothly from planning stage which committee of association establishment sets up to establishment stage of association. On average, it takes about 1~1.6 year in planning phase which means before construction phase of remodeling. Therefore, it is very important issue to get apartment residents' consent in planning phase. In this research, we focused on residents' opinion and proposed solution of conflict with gathering residents' opinion to proceed remodeling project. By setting particular remodeling situation, related residents represented as agents made effort to efficient coordination to reduce total duration of decision making. Therefore, we proposed multi-agent based on fuzzy inference to simulate behavior of decision making on remodeling project effectively. From this method, optimal alternative is selected by considering each agents' attributes which represented by fuzzy set. This research will develope to further research for realizing concrete multi-agent based on fuzzy inference considering all stakeholders in remodeling project.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.3867-3886
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• 2015

This article investigates the problem of opportunistic spectrum access in dynamic environment, in which the signal-to-noise ratio (SNR) is time-varying. Different from existing work on continuous feedback, we consider more practical scenarios in which the transmitter receives an Acknowledgment (ACK) if the received SNR is larger than the required threshold, and otherwise a Non-Acknowledgment (NACK). That is, the feedback is discrete. Several applications with different threshold values are also considered in this work. The channel selection problem is formulated as a non-cooperative game, and subsequently it is proved to be a potential game, which has at least one pure strategy Nash equilibrium. Following this, a multi-agent Q-learning algorithm is proposed to converge to Nash equilibria of the game. Furthermore, opportunistic spectrum access with multiple discrete feedbacks is also investigated. Finally, the simulation results verify that the proposed multi-agent Q-learning algorithm is applicable to both situations with binary feedback and multiple discrete feedbacks.