Physicians, in order to study the causes of cancer, detect cancer earlier, prevent or determine the effectiveness of treatment, and specify the reasons for the treatment ineffectiveness, need to access accurate, comprehensive, and timely cancer data. The cancer care environment has become more complex because of the need for coordination and communication among health care professionals with different skills in a variety of roles and the existence of large amounts of data with various formats. The goals of health care systems in such a complex environment are correct health data management, providing appropriate information needs of users to enhance the integrity and quality of health care, timely access to accurate information and reducing medical errors. These roles in new systems with use of agents efficiently perform well. Because of the potential capability of agent systems to solve complex and dynamic health problems, health care system, in order to gain full advantage of E- health, steps must be taken to make use of this technology. Multi-agent systems have effective roles in health service quality improvement especially in telemedicine, emergency situations and management of chronic diseases such as cancer. In the design and implementation of agent based systems, planning items such as information confidentiality and privacy, architecture, communication standards, ethical and legal aspects, identification opportunities and barriers should be considered. It should be noted that usage of agent systems only with a technical view is associated with many problems such as lack of user acceptance. The aim of this commentary is to survey applications, opportunities and barriers of this new artificial intelligence tool for cancer care information as an approach to improve cancer care management.
A shop floor can be considered as an important level to develop Computer Integrated Manufacturing system (CIMs). However, a shop floor is a dynamic environment where unexpected events continuously occur, and impose changes to the planned activities. To deal with this problem, a shop floor should adopt an appropriate control system that is responsible for the coordination and control of the manufacturing physical flow and information flow. In this paper, a hybrid control system is described with a shop floor activity methodology called Multi-Layered Task Initiation Diagram (MTD). The architecture of the control model contains three levels: i.e., he shop floor controller (SFC), the intelligent agent controller (IAC) and the equipment controller (EC). The methodology behind the development of the control system is an intelligent multi-agent paradigm that enables the shop floor control system to be an independent, an autonomous, and distributed system, and to achieve an adaptability to change of the manufacturing environment.
In Jøsang's subjective logic, the fusion operator is not able to fuse three or more opinions at a time and it cannot consider the effect of time factors on fusion. Also, the base rate (a) and non-informative prior weight (C) could not change dynamically. In this paper, we propose an Improved Subjective Logic Model with Evidence Driven (ISLM-ED) that expands and enriches the subjective logic theory. It includes the multi-agent unified fusion operator and the dynamic function for the base rate (a) and the non-informative prior weight (C) through the changes in evidence. The multi-agent unified fusion operator not only meets the commutative and associative law but is also consistent with the researchers's cognitive rules. A strict mathematical proof was given by this paper. Finally, through the simulation experiments, the results show that the ISLM-ED is more reasonable and effective and that it can be better adapted to the changing environment.
D., Kang;J.Y., Jung;C.H., Lee;M., Park;J.W., Lee;Y.J., Lee
Electronics and Telecommunications Trends
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v.37
no.6
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pp.32-42
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2022
Recently, decentralized approaches to artificial intelligence (AI) development, such as federated learning are drawing attention as AI development's cost and time inefficiency increase due to explosive data growth and rapid environmental changes. Collaborative AI technology that dynamically organizes collaborative groups between different agents to share data, knowledge, and experience and uses distributed resources to derive enhanced knowledge and analysis models through collaborative learning to solve given problems is an alternative to centralized AI. This article investigates and analyzes recent technologies and applications applicable to the research of multi-agent collaboration of AI bots, which can provide collaborative AI functionality autonomously.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.4
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pp.474-484
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2024
Reinforcement learning, which are also studied in the field of defense, face the problem of sample efficiency, which requires a large amount of data to train. Transfer learning has been introduced to address this problem, but its effectiveness is sometimes marginal because the model does not effectively leverage prior knowledge. In this study, we propose a stochastic initial state randomization(SISR) method to enable robust knowledge transfer that promote generalized and sufficient knowledge transfer. We developed a simulation environment involving a cooperative robot transportation task. Experimental results show that successful tasks are achieved when SISR is applied, while tasks fail when SISR is not applied. We also analyzed how the amount of state information collected by the agents changes with the application of SISR.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.3
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pp.522-534
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2017
According to the characteristics of salvo attack for the multiple flight vehicles (MFV), the design of cooperative guidance law can be converted into the consensus problem of multi-vehicle system through the concept of multi-agent cooperative control. The flight vehicles can be divided into leader and followers depending on different functions, and the flight conditions of leader are independent of the ones of followers. The consensus problem of leader-follower multi-vehicle system is researched by graph theory, and the consensus protocol is also presented. Meanwhile, the finite time guidance law is designed for the flight vehicles via the finite time control method, and the system stability is also analyzed. Whereby, the guidance law can guarantee the line of sight (LOS) angular rates converge to zero in finite time, and hence the cooperative attack of the MFV can be realized. The effectiveness of the designed cooperative guidance method is validated through the simulation with a stationary target and a moving target, respectively.
The service discovery method is an important technology finding and offering users' desirable services in smart meeting spaces. Extensive researches of the service discovery methods are achieved: SSDP(simple service discovery protocol) of UPnP(universal plug & play) and so on. However, there are several limitations to satisfy the requirements of service discovery in smart meeting spaces. In this paper, the requirements of service discovery in smart meeting spaces are investigated and the service discovery method based on multi-agent system is proposed in the practical aspect. Additionally, we explore the possibilities of the proposed approach by implementing a couple of services belonging to the smart meeting spaces.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.511-515
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2001
Many intelligent agent systems are known to incorporate BDI architecture for cognitive reasoning. Since this architecture contains all the knowledge of world model and reasoning rule, it is very complex and difficult to handle. This paper describes a methodology to design and implement BDI architecture, BDIAXml based on XML for multi-agent systems. This XML-based BDI architecture is smaller than any other BDI architecture because it separates knowledge for reasoning from domain knowledge and enables knowledge sharing using XML technology. Knowledge for BDI mental state and reasoning is composed of specific XML files and these XML files are stored into a specific knowledge server. Most systems using BDIAxml architecture can access knowledge from this server. We apply this BDIAXml system to domain of Hospital Information System and show that this architecture performs more efficiently than other BDI architecture system in terms of knowledge sharing, system size, and ease of use.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.74-84
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2008
To support advanced collaboration among knowledge workers distributed geographically, there have been extensive researches under the scope of ubiquitous computing environments. Especially, to cope with several known problems in traditional room-based collaboration environments such as uncomfortable sharing of visuals and documents and difficult operation of collaboration tools, several conceptual frameworks are designed and prototyped. Focusing on practical and interactive collaboration with remote nodes, in this paper, we conceptually design an agent-based service composition model for multi-party collaboration environments. The proposed model is designed to automatically discover and combine services to achieve given tasks in a collaboration environment by using high-level user commands (without the knowledge of internal architecture). Based on the service composition model, we develop a multi-agent-based management toolkit for multi-party collaboration environments. It provides easy-to-use GUI to operate various services in an environment and perform service composition algorithm to discover appropriate services and combine them. To explore the possibility of the toolkit we implement collaboration services to support video conference by using the toolkit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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