실시간 시스템에서 정확한 응답 시간과 통신상의 지연이 최소화 될 것이 요구된다. 그러나, 현재의 SNMP 프로토콜은 주기적인 자료 요청을 하는데 많은 통신량을 유발하며, 네트워크 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문은 현재 사용중인 SNMP에 시간적 제약 조건을 수용할 수 있도록 확장한 실시간 SNMP의 구현에 대한 논문이다. 실시간 SNMP는 기존에 사용하던 SNMP가 주기적 요구 (periodic request)를 수행할 때 발생하는 통신상의 비효율성을 개선하였다. 이를 위해서는, 기존의 SNMP의 서버/클라이언트 방식의 기법에 변화를 주지 않고, 관리국 (Management station)이 Real-Time SNMP PDU를 에이전트에게 전송하며, 실시간 SNMP 에이전트 측에서 관리국에서 요청한 MIB에 대한 정보를 주기적으로 관리국으로 정보를 제공할 수 있게 하였다. 이러한 설계를 바탕으로 관리국과 에이전트 사이의 요구에 대한 정확한 응답 시간(response time)을 제공할 수 있게 하여, 네트워크 관리의 효율을 높일 수 있는 방법을 본 논문에서는 제시하고, 실제 구현 환경에서의 실험을 통하여 성능이 개선됨을 보였다.
이 논문은 IP 멀티캐스트 상에서 핸드오프 지연을 줄이기 위해 Multicast Handoff Agent(MHA)라는 에이전트에 기반을 둔 새로운 멀티캐스트 랜드오프 메커니즘을 제안한다. MHA는 기지국에서 이동 호스트의 Internet Group Management Protocol (IGMP)에 대한 프록시로서 동작되고 셀 내의 멀티캐스트 그룹의 구성원에 대한 정보를 유지하는 역할을 한다. 이동 호스트가 다른 셀로 이동할 때, MHA는 IGMP query 메시지를 기다리지 않고 즉시 리포트 메시지를 전송한다. 제안하는 메커니즘은 시뮬레이션과 분석을 통해 성능평가 되고 마이크로 이동성과 IGMP 트래픽에 대하여 IGMPv2와 비교분석 한다. 시뮬레이션 결과로서 마이크로 이동성에 대한 랜드오프 지연이 크게 줄일 수 있고 또한 그룹의 구성원으로 있는 동안 무선 링크상의 IGMP 제어 트래픽을 제거될 수 있음을 보인다. 따라서 제안하는 메커니즘은 마이크로 이동성에 대해 기존의 메커니즘보다 뛰어나고, IGMP 질의에 대한 응답이 불필요하여 배터리 지속시간이 오래갈 수 있다.
주식 시장, 인구 동향, 전염병 확산 예측, 도로교통체계 개발과 같이 다양한 분야에서 활용되고 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 분야의 에이전트는 응용분야에 따라 각기 다른 형태로 발전되어왔다. 하지만 다학제 융합적 협력 요구되는 문제의 해결에 있어서 확장 가능한 형태의 에이전트 구조가 필요하며 이를 지원할 에이전트 모델링 및 시뮬레이션 환경이 필요하다. 본 연구는 다양한 분야의 에이전트를 수용하기 위하여 공통구조를 체계요소구조와 이산사건시스템형식론을 활용하여 명세할 수 있는 방법을 제시하고, 제시된 명세방법을 지원할 수 있는 개발 환경인 SESManager를 제안한다. 제안된 환경은 계층적으로 에이전트 구조를 정의하고 에이전트를 합성할 수 있도록 함으로써 사용자의 시뮬레이션 목적에 맞게 에이전트 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 돕는다.
교통혼잡은 운전자의 인지반응시간, 운전미숙, 무리한 차로변경 등 인적요인으로부터 발생된다. 자율주행자동차가 도입되면 이러한 인적요인들이 배제되고 군집주행으로 인해 평균주행속도 상승, 교통흐름 안정화, 도로용량 증대 효과가 예상된다. 본 연구는 자율주행자동차도입으로 인한 교통흐름 변화를 교통량-밀도-속도 산포도 그래프를 통해 분석하고, 도로용량 증대 효과를 도출하였다. 분석 결과, 자율주행자동차의 혼입율이 높아질수록 교통량-밀도-속도의 그래프 곡선이 완화되며, 폭이 줄어들어 교통류가 안정적으로 변화하였다. 또한 자율주행자동차 혼입율 100%에서는 도로용량이 약 120% 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 도입으로 인한 교통혼잡개선 및 교통수요관리 측면에서 긍정적인 기대효과가 있을 것으로 분석되었다.
국내 교통제어신호는 주기적인 간격으로 녹색신호로 바뀌는 시스템과 차량의 수가 많지 않은 심야 또는 통행량이 적은 지방도로에서 황색, 적색 점멸신호를 사용하고 있다. 그러나 차량의 수가 많지 않은 심야의 한적한 도로에서 주기적인 신호체계를 사용할 경우 지체 및 정체를 발생하게 된다. 또한 점멸신호를 사용할 경우 충돌사고의 위험성이 크다. 본 논문은 센서 데이터를 포함한 비콘메세지를 분석한 후 신호체계를 재배치하는 반응형 녹색점멸 신호시스템을 제안한다. 제안 시스템은 심야에 간선 도로 및 하위 도로에서 신호가 녹색점멸을 유지하고 있다가 차량이 무선 커버리지 RSE내에 진입하면 비콘메세지를 주기적으로 전송하고 Agent System이 메세지를 분석해 신호를 변경한다. 차량은 변경한 신호 시스템을 따라 차량이 이동하는 시스템이며, 이는 통행량이 적은 도로에서 원활한 흐름과 차량 간 충돌 사고를 예방할 수 있다. 시뮬레이션 결과 성능 면에서 교통 처리량과 평균 대기시간이 기존 신호 시스템보다 10~30%향상되었다.
무선 단말기를 이용하여 단순한 문장 및 음성 전송뿐만 아니라 인터넷과 같은 멀티미디어 서비스를 이용하고자 하는 사용자가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무선 이동 망에서 Mobile IPv4 지역 위치등록(Regional Registration)을 개선하여 트래픽의 전송 지연과 메시지 발생양을 기존의 방법에 비해 낮출 수 있는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 CN으로부터 전송되는 패킷을 HA를 경유하지 않고 MN이 위치한 지역으로 전달하도록 한다. 본 논문에서는 각 방법에 대해 메시지 발생양과 패킷의 지연시간과의 관계를 보이고, 개선된 MIPv4 지역 위치등록을 이용하여 이를 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 위치 등록 비용과 메시지전송 비용에 대해 기존의 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법이 우수하다는 것을 입증한다.
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.
Currently, lots of research s going on in the field of the load distribution within HTTP. RR-DNS and SWEB are the most representative load distribution research. But, there are still many problems: unbalancing of load, load increase of web server and cost increase. Also, clients that require lots of data like multimedia happens to increase network load. To solve these, research about client/agent/server architecture is going on. But, the clients must know the agent's address and there are complexity and migration problems for design of such as protocol. This paper proposes TBSMS that is capable of choosing the optimal server considering the service capacity of the server as well as the network load. This paper demonstrates that TBSMS uses the web to solve the problem that client must know the agent's address and uses SNMP to solve the complexity and migration problem.
HLA-RTI is middleware for the distribute simulation that developed in the US Department of Defense. This provides fast accomplishment speed and reliability than distribute simulation Middleware by transfer. However, DDM(Data Distribution Management) service is used as data filtering technology in the existing HLA-RTI. As for this, the problem that network traffic increases in data exchange between the mobility simulation objects is generated. it proposes applying agent technology to the mobility simulation object in order to solve these problems in this paper in this. And this paper applies that to practical simulation and analyzes performance between each data filtering technology with comparison.
전자상거래시스템의 효율적인 운영과 관리를 위해 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 고객의 요구에 대해 가장 적절한 정보를 제공함으로서 만족을 극대화할 수 있어야 한다. 이를 위해 많은 지능형 에이전트 기술을 사용한 전자상거래 시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래시스템에서 CRM 지원을 위한 사례기반 추론과 웹 로그 분석을 기반으로 한 다중 에이전트 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로그분석을 통해 트래픽과 시스템 정보의 분석과 사례기반 추론을 통해 특정 조건에서 고객의 요구에 대해 적절한 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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