• 한국항행학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.74-79
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• 2010

본 논문은 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 기반으로 네스티드 세션 관리에 대해서 설명한다. FRA는 산업 안전 환경에서 멀티미디어 원격 제어를 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 본 논문에서는 네스티드 세션 구조를 통헤서 신뢰성을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.313-318
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• 2007

본 논문은 FDA(Fault Detection Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FDA는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 감지하기에 적합한 에이전트이다. 이 시스템은 ED, ES로 구성되어 있다. ED는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. ES는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 오류를 공유하는 에이전트이다. 멀티미디어 공동 작업 환경의 관점에서 오류 공유는 협동 작업에 참가하는 참가자에게 상호작용적으로 오류를 공유한다. 훅 킹 방법과 가로채기 방법과의 비교를 통하여 효율성 분석을 하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권1호
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• pp.78-84
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• 2002

이 본문은 선박중개시스템으로써 분산객체기술을 이용한 CORBA환경하에서 설계되고 구현되었다. 최근 각광 받고 있는 웹에서의 전자상거래 시스템이 방대해 짐에 따라 호스트 중심의 중앙 집중식 방식이 한계를 가지게 되었다. 또한 시스템의 성능 향상도 크게 요구되어졌으며, 이러한 문제들을 해결하기 위해 이종 시스템간에 프로그램을 분산시켜 부하를 줄임으로써 시스템의 성능 저하와 네트워크 병목형상을 해결하고 있다. 본 연구는 에이전트 통신언어(ACL)를 이용하여 분산된 데이터베이스에fi의 에이전트 기반 모형을 제시한다. 또한 분산된 서로 다른 운영체제, 분산된 이종의 데이터베이스에서의 정보 공유와 교환이 가능한 CORBA를 이용한 지능형 선박검색 에이전트의 모형을 구현한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.573-585
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• 2018

커넥티드카 시스템에서 인공지능 음성인식 인터페이스 기기를 통한 주행 안내 및 엔터테인먼트 서비스가 상용화되고 있다. 이 연구는 차량용 음성 에이전트의 개발사를 IT와 자동차 제조사로 구분하여, 운전자의 안전감과 만족도에 영향을 미치는 에이전트의 퍼소나와 사용자 경험 속성들을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 자동차 시뮬레이터 주행 실험에서, 참가자들은 음성인식 에이전트를 통해 엔터테인먼트와 내비게이션조작 과제를 수행하고 안전감과 만족도를 평가하였다. 회귀분석 결과 안전감에 영향을 미치는 주요 선행요인은 에이전트 제조사의 신뢰도였으며, 퍼소나 요인은 따뜻함과 매력으로 나타났고, UX요인에서는 효율성과 배려로 나타났다. 만족도에서는 선행요인 중 에이전트 제조사의 일치 여부와 운전자 성별이, 퍼소나 속성은 거리감 적음, UX 측면에서는 편리성, 효율성, 사용 용이성, 배려가 유의미한 영향 요인으로 나타났다. 이 연구의 의의와 기여점은 자율주행 환경에서 대화형 VUI를 핵심 인터랙션 모드로 발전시키기 위해 어떤 요인들을 우선해야 할 것인지 선별한 실증적 결과를 제시한 데 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.47-49
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• 2022

Robot navigation has seen a major improvement since the the rediscovery of the potential of Artificial Intelligence (AI) and the attention it has garnered in research circles. A notable achievement in the area was Deep Learning (DL) application in computer vision with outstanding daily life applications such as face-recognition, object detection, and more. However, robotics in general still depend on human inputs in certain areas such as localization, navigation, etc. In this paper, we propose a study case of robot navigation based on deep reinforcement technology. We look into the benefits of switching from traditional ROS-based navigation algorithms towards machine learning approaches and methods. We describe the state-of-the-art technology by introducing the concepts of Reinforcement Learning (RL), Deep Learning (DL) and DRL before before focusing on visual navigation based on DRL. The case study preludes further real life deployment in which mobile navigational agent learns to navigate unbeknownst areas.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.479-484
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• 2007

본 논문은 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FRA는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 분산 멀티미디어 시스템 견지에서 보면, QoS의 가장 중요한 범주는 시간성, 볼륨, 신뢰성이다. 본 논문에서는 결함 허용을 통해서 신뢰성을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다. DEVS에서 하나의 시스템은 시간, 입력, 상태, 출력 및 함수들을 가지고 있다. 제시된 방법이 기존 방법에 비하여 오류 발생률과 작업 수행 시간에 있어서 더 효율적이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.157-161
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• 2011

본 논문은 세션 관리 기능을 포함한 차량 네트워크 환경을 위한 오류 처리에 대해서 기술한다. 이 시스템은 FDA(Fault Detection Agent)와 FRA(Fault Recovery Agent)로 구성되어 있다. FDA는 세션 관리 기능을 포함한 차량 네트워크 환경에서 멀티미디어 시스템을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. FRA는 차량 네트워크 환경에서 세션 관리 기능을 포함한 멀티미디어 시스템을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 본 논문에서는 FRA에 범위를 한정한다. 여러 개의 지역 세션이 동시에 개설 되었을 경우에 각 지역 세션 관리자는 자신의 세션에 속한 참여자들에 대한 정보를 전체 세션 관리자에게 제공해서 네트워크에서 진행 중인 세션에 대한 최신의 정보를 유지한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권10호
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• pp.743-756
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• 2009

본 연구는 대리인 이론의 관점에서 뉴욕 뉴저지 항만공사의 거버넌스 제도가 어떻게 공기업의 대리인 문제를 극복하고 있는지를 분석하고, 우리 나라의 항만공사 거버넌스 제도 개선에 도움을 줄 수 있는 시사점을 발견하는 것을 목적으로 하고 있다. 뉴욕 뉴저지 항만공사는 인사권의 분산, 회의 공개 정책, 정보 공개 정책, 공청회, 재정적 독립 채산제 등과 같은 거버넌스의 특성을 지니고 있는 것으로 분석되었다. 그런 거버넌스적 특성들이 주인의 대리인에 대한 감시 감독 강화, 주인-대리인 사이의 정보 비대칭성 완화, 조직 소유관계의 명확화 등을 통해, 역선택, 도덕적 해이, 복합적 외부 구조 등의 공기업 대리인 문제들을 효과적으로 극복하는 데 도움을 주고 있는 것으로 나타났다. 이런 특성들은 우리 나라 항만공사의 거버넌스 제도를 설계하는 데에 시사하는 바가 많다고 생각된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.469-476
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• 2020

해상교통 분야와 같이 선박, 항해사, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 복잡하고 넓은 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 모델링 및 시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 항해사의 인적요인에 대한 모델링이 필요하다. 즉, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해사의 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 항해사의 충돌회피를 위한 행동 분석을 수행하였으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 항해사의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델을 개발하였으며, 해상교통분석 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 위해 활용될 것이다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권2호
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• pp.113-120
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• 2021

The Distance Measuring Equipment (DME) is a ground-based aircraft navigation system and is considered as an infrastructure that ensures resilient aircraft navigation capability during the event of a Global Navigation Satellite System (GNSS) outage. The main problem of DME as a GNSS back up is a poor positioning accuracy that often reaches over 100 m. In this paper, a novel approach of applying deep reinforcement learning to a DME pulse design is introduced to improve the DME distance measuring accuracy. This method is designed to develop multipath-resistant DME pulses that comply with current DME specifications. In the research, a Markov Decision Process (MDP) for DME pulse design is set using pulse shape requirements and a timing error. Based on the designed MDP, we created an Environment called PulseEnv, which allows the agent representing a DME pulse shape to explore continuous space using the Soft Actor Critical (SAC) reinforcement learning algorithm.