급속도로 변화하는 환경에 적응하고 환경의 변화에 대한 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여, 사용자의 선호도와 선택(alternative)의 유도가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 에이전트들이 제안한 해를 가지고 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 이 방법은 가중치를 사용하여 최적의 선택을 생성하고 승자 에이전트의 속성 중요도를 계산한 다음 속성들의 우선순위를 나타냈다. 그리고 기존의 방법과 가중치를 사용한 방법을 분석해보았다.
It is required to use substantial amount of wet strength resin for producing multi-functional mulch papers since these paper products shold maintain its strength properties when they exposed to outdoor weather for several months. While producing mulch papers it is usual to observe significant amount of foam at white water silo. Thus it is imperative to use defoaming or antifoaming agents. In this study diverse defoaming and antifoaming agents have been tested for their effective-ness in eliminating foams that produced. It was shown that combined use of a silicone type defoamer and a fatty acid type anti-foaming agent was msot effective in eliminating foams. These chemicals were used in trial production of mulch papers and their influence on paper-making wet end system was examined including one pass retention cationic demand con-ductivity pH etc. It was found that the defoaming agents were very effective for removing foams in trial production. Tensile strengths of the mulch papers produced were significantly greater than commericial mulch papers produced in Japan.
본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.
In this paper we present the multi-agent robot system developed for participating in micro robot soccer tournament. The multi-agent robot system consists of micro robot, a vision system, a host computer and a communication module. Mcro robot are equipped with two mini DC motors with encoders and gearboxes, a R/F receiver, a CPU and infrared sensors for obstacle detection. A vision system is used to recognize the position of the ball and opponent robots, position and orientation of our robots. The vision system is composed of a color CCD camera and a vision processing unit. Host computer is a Pentium PC, and it receives information from the vision system, generates commands for each robot using a robot management algorithm and transmits commands to the robots by the R/F communication module. And in order to achieve a given mission in micro robot soccer game, cooperative behaviors by robots are essential. Cooperative work between individual agents is achieved by the command of host computer.
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.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
Recently, there are lots of concerning on the control of multi-agent control system and mixed reality integrating real and virtual environments. In this paper, an integrated agent control system based on mixed reality and mobile environment is proposed. The system consists of a manager, agents, a mapping module, a geographic information module, a WAP server, and a mobile manager. The manager has Hybrid Device Manager(HDM) working for revising images and position data of the agents to display that at the 3D virtual and mobile environments respectively. Especially, the images of the agent is translated to LBM format and displayed on the mobile phone, and the current position of the agent is displayed on the display screen, so that a user are able to control the agent when he is moving. Experimental results shows the proposed system lets us control the agents conveniently at a computer and a mobile phone.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 무선 Ad Hoc네트워크가 거론되고 있으며, 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술이 최근 활발히 논의되고 있다. 따라서 이에 관한 보안을 검토하여 보는 것도 향후 전개될 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 현실화를 앞당길 수 있다. 따라서 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술을 이용한 RFID 기술이 최근 각광을 받고 있다. 특히, 다양화된 정보를 관리하는 지식 관리시스템에 RFID 태그를 적용할 경우 정보의 이동성과 관리의 편의성을 제공할 수 있어 차세대의 능동형 지식 관리 서비스를 사용자에게 제공하는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 지식 관리시스템과는 차별화된 형태의 이동성을 고려한 지식 관리 시스템의 안전한 구성 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 멀티 에이전트에서 사용자의 인증과 권한 정보를 설정하고 사용자 정보에 기반을 둔 그룹화를 통해 사용자의 이동성을 고려한 지식 서비스를 제공하며, 지속적인 정보 제공을 위하여 서비스의 가용성을 보장한다.
다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권2호
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pp.125-131
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2005
Service restoration is one of the most important missions in distribution system operation. This paper proposes a multi-agent system approach to distribution system restoration. Every relay is developed as an agent by adding its own intelligent, self-tuning and communication ability. The relay agent independently calculates and corrects its restoration index through communication with neighboring agents and its own intelligence. The proposed algorithm is applied to a simple network to demonstrate its soundness and effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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