기존의 공급망이 디지털화되고 고객과 공급자간의 파트너쉽과 정보흐름에 있어서 고성능의 네트웍을 형성하는 새로운 개념의 네트 퀀을 가치넷 (value net)으로 정의한다. 이러한 가치넷은 고객이 그 중심에 위치하며 연관되는 제조 사이트와 공급자에 이르는 정보의 배분을 원활하게 해 준다. 본 연구의 목적은 복잡한 공급사슬의 흐름과정에서 발생하는 의사결정과정을 자동화하고 효율화하기 위해서 멀티에이전트를 이용한 프레임 을 설계하고 구매업무와 관련된 영역에 대하여 본 시스템을 구현해 보고자 하는 것이다. 에이전트의 지능적 판단을 위해서는 BDI (Belief, Desire, Intension) 모델을 이용하였다. 본 연구의 결과는 B2B 및 e-Business에서 에이전트를 이용한 조달 및 획득과 관련된 업무에 적용이 될 수 있다.무에 적용이 될 수 있다.
본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.
The rapid expansion of the Internet-related technology has changed the current commercial transaction process. In the physical commercial transaction, most deals are accomplished through the negotiation process except a fixed price system. Thus, the negotiation is essential to conclude the business transactions. Especially, under the e-commerce environment, an automated negotiation system is necessary to respond quickly and flexibly to the diverse environmental changes and also to perform negotiations consistently and effectively. To this end, we develop an automated negotiation system using multi-agent technology. This new system includes such functions as creating negotiation proposals automatically, evaluating the counterpart’ proposals, and preparing counter offers.
동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 신재생에너지원을 포함하는 독립형 마이크로그리드시스템의 멀티에이전트시스템 기반의 분산에너지관리시스템 설계를 위한 통합시뮬레이션 모델을 제안한다. 멀티에이전트기반 분산에너지관리시스템은 일반적인 중앙에너지관리시스템에 비해 여러 장점들을 가지고 있으나 각 상태에 따른 설계가 비교적 복잡하여 기존의 전력시스템 도구를 이용하여 분산 에너지관리시스템을 설계하기에는 많은 어려운 점들이 있었다. 또한 설계된 에너지관리시스템을 실제 시스템에 적용하여 평가하는 것은 비능률적이기 때문에 효과적인 에너지관시스템을 설계하기 위해서는 통합시뮬레이션 모델이 필요하다. 제안된 통합시뮬레이션 모델은 Matlab/Simpowersystem 기반의 마이크로그리드시스템의 시뮬레이션 모델과 이벤트기반의 알고리즘 설계에 많은 장점이 있는 Matlab/StateFlow을 이용하여 설계된 멀티에이전트기반의 분산에너지관리시스템으로 구성되었다. 통합시뮬레이션 모델의 효용성을 보이기 위하여 특정한 동작 조건들에서 제안된 모델의 출력들을 분석하였다.
의료 정보 시스템은 많은 지식과 의료 인력과의 연계가 필요하기 때문에, 멀티 에이전트 시스템의 활용 영역으로 적합하다. 본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 시스템인 MAMI(Multi-Agent system for Medical Image)의 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현 대해 기술한다. MAMI는 여러 의료 정보 중 의료 영상을 위한 멀티 에이전트 시스템이다. MAMI의 가장 중요한 구성 요소로서는 에이전트 플랫폼을 들 수 있다. 에이전트 플랫폼은 에이전트들이 동작할 수 있는 물리적 기반을 제공해 준다. MAMI는 FIPA(foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 관리 모델을 따르고 있다. MAMI에서는 COM(Common Object Model)과 XML(Extensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 의료 영역의 특성상 의사와 같은 의료 전문 인력과의 연계는 반드시 필요하다. MAMI는 이를 위해서 의료 인력을 하나의 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결한다. MAMI의 에이전트 플랫폼은 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트들이 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제 공해주어 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 해준다.
요즘 전자상거래 고객들은 쇼핑몰에 있어 물품들의 가격 정보를 수집하는 비교쇼핑 에이전트들의 도움을 받아서 구매 비용을 절감할 수 있다. 그러나 사용자는 가격이외의 다양한 구매 조건을 만족하는 제품 정보들을 추천하는 에이전트의 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 전자상거래를 실현하기 위해 다양한 사용자 요구에 적합한 도서 정보를 검색하고 추천하는 멀티에이전트 시스템을 제안한다. 본 멀치에이전트 시스템은 온라인 서점 고객들을 돕기 위해 구현되고 테스트되었다. 실험 결과 전자상거래를 이용하는 구매자에게 여러 온라인 서점의 다양한 도서판매 조건에 대한 정보를 실시간으로 추천할 수 있게 되었다.
As manufacturing system have become complex and globalized, rapid development and production of products are essentially requisites for competitiveness. The importance of agility in manufacturing is being emphasized and a new paradigm is necessary for reduction of the time and expenses related to planning, product development and production. To meet such requirements, virtual manufacturing (VM) environment was suggested. In this paper, Multi-agent system is adopted into VM operating system. Because our system is flexible due to agent technology, agents can be added or deleted with ease. VM unit modules which were defined as DEVS models execute independent simulation of other modules in unit level and compose one VM system with other modules. They also execute simulation in system level. This research can contribute to usefulness of VM environment due to flexibility and extensibility of this system.
전자상거래가 활성화됨에 따라 제공되는 상품의 정보와 서비스의 내용이 점차 다양해지고 있다. 따라서 구매자들은 가격 정보뿐만 아니라 다양한 상품 정보들을 검색 추천해주는 에이전트 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 도서 정보 검색과 관련하여 사용자의 선호도를 프로파일 형태로 표현하고, 도서 정보를 검색 및 추출하고 이를 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 멀티 에이전트 시스템은 정보검색, 정보추천, 사용자 인터페이스, 웹 로봇과 같은 여러 개별 에이전트들의 동작들을 조정 에이전트의 설계 및 구현을 통하여 통제하고 관리한다. 본 멀티 에이전트 시스템을 윈도우즈 NT 서버에 구현하였다. 조정 에이전트의 관리 기능으로 중복된 정보 검색을 제거할 수 있었으며, 고객들에게 여러 온라인 도서 사이트의 도서 정보들을 실시간으로 제공할 수 있게 되었다.
This paper studies asymptotic consensus problem for linear multi-agent systems. We propose a distributed state feedback control algorithm for solving the problem under fixed and undirected network communication. In contrast with the conventional algorithms that use global information (e.g., graph connectivity), the proposed algorithm only uses local information from neighbors. The principle for achieving asymptotic consensus is that, for each agent, a distributed update law gradually increases the coupling gain of LQR-type feedback and thus, the overall stability of the multi-agent system is recovered by the gain margin of LQR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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