• 로봇학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.281-286
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• 2024

This paper describes the solution method of Team AIRLAB used to participate in the League of Robot Runners Competition which tackles the problem of Lifelong Multi-agent Pathfinding (MAPF). In lifelong MAPF, multiple agents are tasked to navigate to their respective goal locations where new goals are consecutively revealed once they reach initial goals. The agents need to avoid collisions and deadlock situations while they navigate to perform tasks. Our method consists of (i) Puzzle Heuristics, (ii) MAPF-LNS2, and (iii) RHCR. The Puzzle Heuristics is our own algorithm that generates a compact heuristic table contributing to reduce memory consumption and computation time. MAPF-LNS2 and RHCR are state-of-the-art algorithms for MAPF. By combining these three algorithms, our method can improve the efficiency of paths for all agents significantly.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권2호
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• pp.99-108
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• 2010

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.549-555
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• 2007

디지털 서명 기법은 디지털 문서에 대한 무결성, 서명자 인증 및 부인봉쇄 기능을 제공한다. 디지털 서명에 필요한 서명키는 일반적으로 하드디스크 또는 이동식 저장 매체에 보관한다. 이 경우의 문제점은 서명자가 대리인에게 키 정보를 알려주어 대리로 서명을 할 수 있다는 것이다. 전자 선거와 같은 응용에 악용될 수 있다. 본 논문에서는 대리 서명이 허용되어서는 안 되는 응용에 적합한 생체정보 기반의 부인봉쇄 디지털 다중 서명 기법을 제안한다. 부인봉쇄 다중 서명 기법은 여러 서명자를 필요로 하며 지정된 사용자에게만 다중 서명을 검증할 수 있도록 한다. 제안한 다중서명 기법은 부인봉쇄 성질을 만족하며 서명자에 의한 다중서명 부정 및 변조 공격에 대해서 안전하다. 또한 지문정보에 기반을 두어 키를 생성함으로써 대리 서명과 같은 위험에 대해서 안전하다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.665-675
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• 2010

Recent research on mobile Internet protocol television and digital right management (DRM) interconnections has focused on multimedia technologies designed to enhance content scalability and adaptive content distribution. However, due to the architectural and scalable limitations, recent systems are not flexible and securable with respect to their adaptive content distribution and protective policy management. Therefore, we propose a content protective multi-agent platform that provides secure multimedia services, correlation management, pattern-based management, and multi-source multi-use (MsMu)-based services. Our architecture, supported by DRM, lets us create a rich set of MsMu-based content protection and seamless multimedia services through the extension of one source multi-use (OsMu)-based content services. We have verified our platform, which provides scalable and securable services with a 17% lower service response time by using a testbed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1095-1106
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• 2006

전자상거래시스템의 효율적인 운영과 관리를 위해서 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 고객의 요구에 대해서 가장 적절한 상품 정보를 제공함으로서 만족을 극대화할 수 있어야 한다. 이를 위해서 많은 지능형 에이전트기술을 사용한 전자상거래시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래시스템에서 개인 상품 추천 지원을 위한 사례기반추론기법과 다중크로스 셀링기법(Multi-Crossselling)을 기반으로 한 상품 추천시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 다중크로스셀링 기법을 통해 고객패턴의 유사값에 가까운 여러 상품을 추출하고 사례기반추론기법을 통해 특정 조건에서 고객의 요구에 대해 적절한 상품 정보를 제공하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.134-139
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• 2008

이 논문에서 우리는 다중 감정 에이전트를 이용한 자동 이야기 생성 시스템을 제안한다. 다중 감정 에이전트는 서로 다른 감정 모델을 가진 에이전트를 말하며 이러한 에이전트가 서로 작용하여 새로운 상황을 생성해 나가는 것이다. 이러한 다중 에이전트는 기본적으로 아바타나 컴퓨터 게임에서 NPC 로 사용될 수 있다. 제안된 시스템에서 감정 에이전트는 성격이나 선호도가 서로 다른 등장인물로 사용되며, 이러한 시스템에 의해 생성된 이야기는 여러 성격을 가진 다중 에이전트의 사용으로 매우 현실적인 이야기 생성을 가능하게 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.94-96
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• 2009

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.3-149
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• 2001

Task allocation is a key problem in multiagent systems. The importance of automated negotiation protocols for solving the task allocation problem is increasing as a consequence of increased multi-agent applications. In this paper, we introduce the multiagent Traveling Salesman Problem(TSP) as an example of task reallocation problem, and suggest Vickery auction as an inter-agent coordination mechanism for solving this problem. In order to apply this market-based coordination mechanism into multiagent TSPs, we define the profit of each agent, the ultimate goal of negotiation, cities to be traded out through auctions, the bidding strategy, and the order of auctions. The primary advantage of such approach is that it can find an optimal task allocation ...

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.5-149
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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 choose 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-output 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 ...

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1357-1360
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• 2000

본 논문은 다중 이동 에이전트 시스템을 이용한 웹 지리 정보 시스템 모델을 제안한다. 방대한 지리 정보를 분산 병렬처리하기 위해서 호스트간을 이주하고 네트워크 환경에서 효율적으로 수행하는 이동 에이전트를 사용한다. 제안하는 모델은 사용자와 상호작용하고 에이전트를 생성하여 이주시키며 웹 브라우저에 플러그 인 되는 HAP(home agent platform)과 GIS 서버에서 지리객체를 검색하는 iMAP(internet mobile agent)으로 구성된다. 성능 평가는 클라이언트/서버 모델과 이동 에이전트 모델간의 성능 비교를 통해서 보여준다.