• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.101-115
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• 2009

조속한 주택시장의 안정화가 우리나라의 국가적 과제가 되었다. 이를 위해 주택시장의 특성을 반영하며 새로운 정책이 주택시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 멀티에이전트 주택시장모형과 시뮬레이션시스템을 개발하고자 한다. 먼저 진주시의 지역적 주택시장을 분석한 다음, 주택선택모형, 헤도닉주택가격모형, 주거입지선택모형 등 3개의 하위 모형으로 구성된 멀티에이전트 모델을 개발하였다. 또한 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 $150{\times}100$개의 셀로 구성된 가상공간을 설정하고 모형을 프로그래밍하였다. 이 시스템으로 도시개발이 주거 입지패턴에 미치는 영향을 분석하는 시뮬레이션을 실시해 보았다. 그 결과 단순히 도로, 상업시설, 편의시설의 입지만으로는 주거가 쉽게 유입되지 않음을 알 수 있었다. 대신에 녹지를 공급함으로써 매우 많은 주거입지를 유도할 수 있어 도시개발에서 인프라와 환경적 요인이 동시에 정비되어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 멀티에이전트 모형과 시뮬레이션 시스템은 원활하게 작동하며, 다양한 정책실험과 주택시장의 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.390-397
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• 2013

This paper presents a consensus algorithm for uMAS (uncertain Multi-Agent Systems). Unlike previous results in which only nominal models for agents are considered, it is assumed that the uncertain agent model belongs to a known polytope set. In the middle of deriving the proposed algorithm, a convex set is found which includes all uncertainties in the problem using convexity of the polytope set. This set plays an important role in designing the consensus algorithm for uMAS. Based on the set, a consensus condition for uMAS is proposed and the corresponding consensus design problem is solved using LMI (Linear Matrix Inequality). Simulation result shows that the proposed consensus algorithm successfully leads to consensus of the state of uMAS.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-30
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• 2007

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.71-79
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• 2020

현대사회의 도시화 추세가 지속됨에 따라 인구의 집중으로 주거환경에 대한 도시문제의 중요성이 대두되고 있다. 다양한 도시문제 중에서 대표적인 문제 중 하나는 쓰레기 문제로 시민들의 주거환경 악화의 원인이 되며 시정 만족도에 대해 직접적으로 영향을 미치는 요인이다. 이와 같은 쓰레기 문제는 단순히 주거지역의 쓰레기 배출량에 대한 분석으로는 정확히 예측할 수 없으며 쓰레기의 주거지역에 분포하고 있는 거주민의 생활양식과 특징에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 주거지역 내의 거주민의 분포에 따라 발생할 수 있는 쓰레기 문제와 이에 대한 만족도 분석을 수행하기 위하여 이산사건 시스템 형식론을 활용한 에이전트 기반 거주민 모델링과 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안하는 연구는 주거민의 시계열적인 특성을 표현하기 위하여 원자모델을 사용하였으며 시뮬레이션 모델의 재사용성을 증대시키기 위한 결합모델을 사용하여 다가구와 다가구 주택을 모의하였다. 또한, 본 연구는 다가구 주택지역에 대한 시뮬레이션 모델링을 진행하고, 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과로 다가구 주택지역의 시뮬레이션에서는 거주민의 특성을 고려한 결과와 그렇지 않은 결과 사이에 뚜렷한 차이점을 발견할 수 있었으며 지역 문화적 특성과 시간적 특성을 고려한 시뮬레이션이 필요함을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.91-100
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• 2003

In this paper we investigate the role that warfare played In the formation of the network of alliances between sites that are associated with the formation of the state in the Valley of Oaxaca, Mexico. A model of state formation proposed by Marcos and Flannery (1996) is used as the basis for an agent-based simulation model. Agents reside in sites and their actions are constrained by knowledge extracted from the Oaxaca Surface Archaeological Survey (Kowalewski 1989). The simulation is run with two different sets of constraint rules for the agents. The first set is based upon the raw data collected in the surface survey. This represents a total of 79 sites and constitutes a minimal level of warfare (raiding) in the Valley. The other site represents the generalization of these constraints to sites with similar locational characteristics. This set corresponds to 987 sites and represents a much more active role for warfare in the Valley. The rules were produced by a data mining technique, Decision Trees, guided by Genetic Algorithms. Simulations were run using the two different rule sets and compared with each other and the archaeological data for the Valley. The results strongly suggest that warfare was a necessary process in the aggregations of resources needed to support the emergence of the state in the Valley.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.205-211
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• 2024

본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제58권9호
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• pp.1681-1688
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• 2009

This paper proposes a new fault restoration method which adopts the recloser as top agent to release the problems of the data concentration and fault processing delay of the existing DAS(distribution Automation System) under the ubiquitous distribution system. In proposed method, top agent collects the data based on the multi-casting communication with the tie switches of the interconnection point, and then selects a closed switch(tie switch) to transfer the sound outage load to other feeders based on the heuristic search strategy step by step until the load transfer work is finished. Here, a new heuristic rule is developed which can guarantee the relational load balancing and line loss from the collected voltage data. Finally, the several faults are simulated for typical multi-section and multi-interconnection distribution system to prove the effectiveness of the proposed strategy, in particular, for each simulation cases, the load balancing index and line loss index of the obtained solution from the proposed method is compared with those of all of feasible solutions.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.9-19
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• 2014

완성차의 빠르고 안전한 납기를 위해 자동차 업계는 많은 노력을 기울여 왔다. 생산 후 선적까지 완성차가 조립공장내에 체재하는 시간의 감축을 통해 총 주문시간을 줄일 수 있음과 동시에 총수송비용 또한 줄일 수 있다. 전통적인 선적계획법들은 조립공장내에서 발생하는 동적인 사건들을 다루는데 한계가 있다. 본 논문은 이러한 선적과정중에 발생할 수 있는 동적 사건들을 해결하는 다중 에이전트 기반 선적 방법을 제시하고 있다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해 이러한 방법이 주문시간, 작업효율, 품질 및 수송효율의 증진을 가져올 수 있음을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.76-84
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• 2010

실내 공간과 같이 마이크로한 스케일에서의 분석을 위해 다양한 보행시뮬레이션 모델들이 연구 되어 왔으며, 이 중에는 social force 모델과 floor field 모델이 주목을 받는다. 이 중 연산이 복잡한 social force 모델보다는 CA 기반의 floor field 모델이 컴퓨터 시뮬레이션에 더 적합한 모델이라고 할 수 있다. 그러나 Kirchner 등이 제안한 floor field 모델에서는 dynamic field의 연산 시 자신의 dynamic 값에도 영향을 받을 수 밖에 없는 단점을 가지고 있으며, 본 연구에서는 이를 개선한 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 dynamic field의 데이터 구조를 변경함으로써 자신의 dynamic 값은 배제한 다른 에이젼트의 영향만을 받도록 하였으며, dynamic 값의 초기값을 할당하는 문제도 현실적으로 변경하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 테스트하는 데에는 공간 DBMS에 저장된 실제 3차원 건물모델을 사용하여 추후 실내 센서를 이용한 실시간 대피 시스템에 적용할 수 있는 기반이 되도록 하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.