The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.221-225
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2015
To hoist construction workers to their working space is directly related to the productivity of building construction since hoisting tasks are carried out during the working time. In order to reduce hoisting time in the condition that the number of construction lift-cars is limited, various types of the lift-cars group operation plans such as zoning and sky-lobby have been applied. However, previous researches on them cannot be compared in the performance due to their methodological limitation, discrete-event simulation methods, and cannot be find better solution to increase the performance. Therefore, this research proposed the simulation-based optimization model combining the agent-based simulation method to the scatter search optimization methods. Using the proposed model, this paper carried out the comparison analysis on the performance of typical operation plans and also optimize an operation plans by controlling the service range of lift-cars, the size and number of service zones. In this case study, it is verified that better alternatives than typical operation plans can be exists and it is possible to increase the productivity of building construction.
최근 게임분야에서 수준 높은 인공지능 에이전트의 구현은 많은 주목을 받고 있다. 그 중 Monte-Carlo Tree Search(MCTS)는 완전 정보를 가진 게임에서 무작위 탐색을 통해 최적의 해를 구할 수 있는 알고리즘으로, 수식으로 표현되지 않는 경우에 근사치를 계산하는 용도로 적합하다. 하스스톤과 같은 Trading Card Game(TCG) 장르의 게임은 상대방의 카드와 플레이를 예측할 수 없기 때문에 불완전 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 카드 게임에서 인공지능 에이전트를 생성하기 위해 MCTS 알고리즘을 응용하는 방법을 제안하고, 현재 서비스되는 하스스톤 게임에 적용하여 봄으로써 MCTS 알고리즘의 실용성을 검증한다.
과학기술 연구는 인터넷에서부터 최신의 정보를 필요로 한다. 하지만 인터넷의 방대한 양의 정보를 검색하고 개개인의 연구자에 따른 정보를 추출해 내는 것은 복잡하고 반복된 과정이다. 이 논문에서 우리는 이러한 리서치 과정을 돕는 에이전트(PREA)시스템을 제안한다. 이 시스템은 주로 사용자의 관심사항을 시스템을 사용하는 과정에서 관찰하고 지능적으로 프로파일을 구축하게 된다. 그러나 프로파일을 사용자 중심으로 보다 시각적, 실시간으로 구축하기 위해서 이 논문에서는 기존의 확산 활성화 네트워크(Spreading Activation Network)을 개선한 확산 활성화 네트워크(MSAN: Modified Spreading Activation Network)를 이 용하고자 한다. 이렇게 함으로써 사용자의 관심사를 의 미 망으로 구축해서 보다 효율적 인 정 보검 색 이 가능해 진다. 또한 관련된 여러 실험을 하였는데, 그 결과 일반적인 상업 웹 검색엔진보다 PREA시스템이 맞춤형 정보검색에 보다 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문은 B2C 온라인 인터넷 쇼핑을 돕기 위한 비교쇼핑 에이전트를 설계하고 이를 구현하는데 목적을 두고 있다. 오프라인 상점에서 상품을 구매할 때 구매자가 판매원에게 제품의 제조사, 모델, 기능 또는 가격대를 설명하면 판매원이 해당 상품들을 보여주거나 카탈로그를 보여준다. 구매자는 상품의 기능이나 디자인을 비교하면서 적절한 상품군을 정한 후 가격을 비교한 다음에 가장 싼 곳에서 상품을 구입한다. 본 논문이 소개할 비교쇼핑 에이전트 ${\ulcorner}$PriceMeter${\lrcorner}$는 이러한 구매 행동에 최대한 부합 되도록 설계하였다. 구매자가 원하는 제조사, 가격, 기능 등을 선택한 후 검색하면 해당되는 상품들의 설명과 가격 정보들을 이 비교쇼핑 에이전트가 취합하여 보여준다. 마음에 드는 상품들을 카탈로그 양식으로 비교해서 볼 수도 있고, 프린트 양식으로 출력할 수도 있다. 특정 상품을 클릭하면 해당 상품을 판매하는 쇼핑몰들의 정보와 판매 가격을 함께 보여주며, 구매 아이콘을 클릭하면 쇼핑몰의 해당 상품 페이지로 이동할 수 있도록 하고 있다. B2C 전자상거래에 있어 비교쇼핑 에이전트의 구현과 확산은 구매자에게 더 많은 정보와 권한을 제공함으로써 소비자 중심의 유통경제를 한 걸음 앞당길 수 있다. 특정 상품에 대한 가격과 상세 정보를 일목요연하게 제공받는 구매자들은 보다 현명한 구매를 할 수 있으며, 거래과정에서 판매자(생산자)와 구매자의 협상력이 구매자에게로 옮겨질 수 있다. 본 논문이 제시한 비교쇼핑에이전트는 소비자 중심의 사이버 유통시대를 촉진하는데 일익을 담당하는데 그 의의가 있다.
오늘날의 컴퓨팅 시스템은 인터넷을 사용하여 비즈니스 거래와 분산 업무 처리로 확대되어가고 있으며 정보 기술은 점차적으로 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 응용 개발이 확산되고 있다. 컴포넌트 개발 형태는 코드의 재사용이나 클래스 라이브러리보다 좀 더 발전된 형태의 부품개발 형태로서, CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나, CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하는 비용의 증가와 함께 비즈니스 요구사항에 맞는 컴포넌트 개발을 위한 노력이 필요하며, 빠르게 정확한 컴포넌트 정보를 웹 상에서 지원할 수 있도록 시스템 측면에서 정규화 형태의 컴포넌트 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 접근하고 웹 상에서 빠르고 신속하게 애플리케이션이 개발되는데 목적을 두고 있으며, 네트워크 상에서 비즈니스 도메인을 기반한 가장 소규모 단위의 분산 컴포넌트를 대상으로 인터페이스 명세를 제공하고자 한다. 분산 컴포넌트 내부와 외부 관계를 담고 있는 명세는 사용자 중심의 컴포넌트를 제공하기 위해서 웹 상에서 요구사항을 작성하고 결국 이들은 조합되어 e-비즈니스 컴포넌트 명세 제공이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 분산 컴포넌트를 등록하고, 이에 대한 컴포넌트 정보를 검색말 수 있는 e-BCOS(e-Busines Component System)을 설계 구현한다. e-BCOS는 컴포넌트 등록. 검색을 위한 에이전트 시스템으로, 비즈니스 도메인에서의 분산 컴포넌트의 e-비즈니스 컴포넌트 개발을 통해 재사용성을 증대시키고, 웹 상에서 애플리케이션 구축을 빠르고 신속하게 처리될 수 있도록 하며, 사용자가 쉽게 컴포넌트에 관한 정보를 얻고 이해할 수 있도록 해준다. 또한 명세의 공유와 유통을 원활히 하기 위해서 XML(extensible Markup Language)로 명세를 표현하여 사용자의 다양한 욕구를 충족시키도록 한다. 따라서, e-BCOS는 에이전트에 의해서 효율성 증대와 시간 절약 및 신뢰성과 유지보수성을 증대할 수 있는 잇점을 가진다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
많은 양의 정보가 인터넷을 통해 제공되고 있다. 이 때문에 사용자는 쓸모없는 정보를 찾는 경우가 많다. 본 논문에서는 이와 같은 사용자의 불편함을 해결하기 위하여 지능형 웹 에이전트 시스템을 제안한다. 이 지능형 웹 에이전트 시시스템은 사용자의 행동과 에이전트 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례 기반 학습 방법을 이용하여 특정 개인 사용자가 웹상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다. 지능형 웹 에이전트 시스템은 인터페이스 시스템과 학습 시스템의 두 개의 부시스템으로 이루어져 있다. 실험 결과 지능형 웹 에이전트 시스템을 사용했을 때가 사용하지 않았을 때보다 훨씬 빨리 찾을 수 있었다.
인터넷 상에 많은 정보들이 발생하면서 검색 엔진은 사용자에게 필요한 흩어진 정보를 모아주는 중요한 역할을 하고 있다. 일부 검색 엔진에서는 검색어가 포함된 검색 결과 페이지뿐만 아니라 검색 결과 수도 함께 제공하고 있다. 구글 검색엔진에서 제공하는 검색 결과 수는 인터넷에서 해당 검색어에 대한 전체적인 추세를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 구글 검색엔진에서 제공하는 검색결과 수를 효과적으로 관리할 수 있는 구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 웹으로 작동하며 검색 에이전트, 저장 노드, 검색 노드로 구성되어 키워드 및 검색 결과 수를 관리하고 검색을 수행한다. 최종 검색 결과로는 검색 키워드, 검색 결과 수, 검색 결과 수를 활용하여 두 키워드의 거리를 계산하는 NGD(Normalized Google Distance)가 제공된다.
전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.215-221
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2003
Generally, we want to be searched the newest as well as some appropriate personalized information from the internet resources. However, it is a complex and repeated procedure to search some appropriate information. Moreover, because the user's interests are changed as time goes, the real time modeling of a user's interests should be necessary. In this paper, I propose PREA system that can search and filter documents that users are interested from the World Wide Web. And then it constructs the user's interest model by a modified spreading neural network. Based on this network, PREA can easily produce some queries to search web documents, and it ranks them. The conventional spreading neural network does not have a visualization function, so that the users could not know how to be configured his or her interest model by the network. To solve this problem, PREA gives a visualization function being shown how to be made his interest user model to many users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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