Intelligent Robots (IR) get data of the current situation from sensors and perform knowledgeable services. Self-reconfiguration of IR is an important factor to change itself without stopping while supporting environment and technology change. In this paper, we propose an agent based self-reconfiguration framework of IR using ESB (Enterprise Service Bus). This framework focuses on dynamic discovery and reconfiguration of service-oriented applications using multi-agent system in intelligent robots. When IR meets an irresolvable situation it downloads a necessary service agent from an external service repository, executes the agent, and resolves the situation. Agent technology provides an intelligent approach for collaborations of IR. The prototype has also been implemented to show the validity of our study.
High energy ball milling is employed to produce iron matrix- multiwall carbon nanotube (MWCNT) reinforced composite. The damage caused to MWCNT due to harsh ball milling condition and its influence on interfacial bonding is studied. Different amount of MWCNT is used to find the optimal percentage of MWCNT for avoidance of the formation of chemical reaction product at the matrix - reinforcement interface. Effect of process control agent is assessed by the use of different materials for the purpose. It is observed that ethanol as a process control agent (PCA) causes degradation of MWCNT reinforcements after milling for two hours whereas solid stearic acid used as process control agent, allows satisfactory conservation of MWCNT structure. It is further noted that at a high MWCNT content (~ 2wt.%), high energy ball milling leads to reaction of iron and carbon and forms iron carbide (cementite) at the iron-MWCNT interface. At low percentage of MWCNT, dissolution of carbon in iron takes place and the amount of reinforcement in iron matrix composite becomes negligibly small. However, under the present ball milling condition (ball to metal ratio~ 6:1 and 200 rpm vial speed) iron-1wt.% MWCNT composite of good interfacial bonding can retain the tubular structure of reinforcing MWCNT.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.242-248
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2004
Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have so far been rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need identification mechanism by applying agent and semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. We have created a prototype system, RFID-based NAMA (Need Aware Multi-Agent), to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper. NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to discover the user's current needs and then link the user to a set of services, which are implemented as web services.
Electronic commerce system must provide information satisfying customers. To do this, many kinds of studies are being advanced actively about electronic commerce support system using intelligent agent technology. This paper suggests electronic commerce system using intelligent multi agent based on Case base and Log analysis. This system can provide suitable information to customers by using knowledge and traffic and system information analysis.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.272-277
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2001
In this paper, we describe a new method for selecting information sources in a distributed environment. Recently, there has been much research on distributed information retrieval, that is information retrieval (IR) based on a multi-database model in which the existence of multiple sources is modeled explicitly. In distributed IR, a method is needed that would enable selecting appropriate sources for users\` queries. Most existing methods use statistical data such as document frequency. These methods may select inappropriate ate sources if a query contains polysemous words. In this paper, we describe an information-source selection method using two types of thesaurus. One is a thesaurus automatically constructed from documents in a source. The other is a hand-crafted general-purpose thesaurus(e.g. WordNet). Terms used in documents in a source differ from one another and the meanings of a term differ depending on th situation in which the term is used. The difference is a characteristic of the source. In our method, the meanings of a term are distinguished between by the relationship between the term and other terms, and the relationship appear in the co-occurrence-based thesaurus. In this paper, we describe an algorithm for evaluating a usefulness of a source for a query based on a thesaurus. For a practical application of our method, we have developed Papits, a multi-agent-based in formation sharing system. An experiment of selection shows that our method is effective for selecting appropriate sources.
Recently, Internet based Electronic Commerce is recognized as one of the alternatives for strengthening sales power of small and medium companies. However, small and medium manufacturers can't adjust properly to the new environment because they are in short of money, personnel, and technology. To cope with this problem, this paper deals with the development of virtual manufacturing agent to support sales agent. The sales activity of most of parts manufacturing companies is based on orders of buyers. The process of promotion, receipt and selection of orders of the parts manufacturing is closely coupled with the load status of the production lines. On deciding whether to accept an order or not, as well as negotiating with buyers, sales person needs information such as load and schedule of production lines, manufacturability of the order. Therefore, the functions of virtual manufacturing agents manufacturability analysis, process planning, and scheduling are key features in developing an agent of sales activity for the parts manufacturing business. While most of research on virtual manufacturing system so far is focused on the simulation of each product, this paper deals with the development of agent assisting internet-based product sales by supporting production information promptly. The pilot system of virtual manufacturing agent is implemented using KQML-based agent template and Java-based expert system shell for a small molding company.
Research on AI is essential to build a system with collective intelligence that allows a large number of UAVs to maintain their flight while carrying out various missions. A typical approach of AI includes 'top-down' approach, which is a rule-based logic reasoning method including expert system, and 'bottom-up approach' in which overall behavior is determined through partial interaction between simple objects such as artificial neural network and Flocking Algorithm. In the same study as the existing Flocking Algorithm, individuals can not perform individual tasks. In addition, studies such as UAV formation flight can not flexibly cope with problems caused by partial flight defects. In this paper, we propose organic integration between top - down approach and bottom - up approach through multi - agent system, and suggest a flight flight algorithm which can perform flexible mission through it.
A virtual enterprise (VE) can be mapped into a multi-agent system (MAS) that consists of various agents with specific role(s), communicating with each other to accomplish common goal(s). However, a MAS for enacting VE requires more advanced mechanism such as context that can guarantee autonomy and dynamism of VE members considering heterogeneity and complex structure of them. This paper is to suggest a context-based MAS as a platform for constructing and managing virtual enterprises. In the Context-based MAS a VE is a collection of Actor, Interaction (among Actors), Actor Context, and Interaction Context. It can raise the speed and correctness of decision-making and operation of VE enactment using context, i.e., information about the situation (e.g., goal, role, task, time, location, media) of Actors and Interactions, as well as simple data of their properties. The Context-based MAS for VE we proposed('VECoM') may consists of Context Ontology, Context Model, Context Analyzer, and Context Reasoner. The suggested approach and system is validated through an example where a VE tries to find a partner that could join co-development of new technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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