• 정보교육학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.201-208
• /
• 1998

해결해야 할 문제가 복잡해짐에 따라 소프트웨어의 구조가 대단히 복잡해지고 있다. 이는 데이터와 응용 프로그램 모두 동적 분산적 성격이 강해지고 있기 때문이다. 소프트웨어 시스템은 사용자간의 작업을 조정하는 역할뿐만 아니라 분산된 프로그램간의 협력기능을 관리하는 데에도 일조를 하도록 요구되고 있다. 소프트웨어 에이전트는 이러한 요구를 만족시키는 일반적인 메커니즘을 갖고 있다. 에이전트가 대단히 동적이고 분산된 환경하에서 효과적으로 주어진 작업을 수행하기 위하여 적응성을 가질 필요가 있다. 적응성은 에이전트 행동의 여러 차원에 존재하는 기능으로, 본 논문에서는 이 적응성을 에이전트의 관점에서 내부구조 살펴보고 튜토링 에이전트에 적용할 수 있는 적응형 에이전트 모델을 제시하고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.393-398
• /
• 2016

군집 적응형 시스템(Collective Adaptive System, CAS)은 다수의 에이전트를 포함하는 적응형 시스템으로, 에이전트들 간의 헙업을 통해 목표를 수행한다. 협업을 기반으로 시스템의 목표를 수행하는 CAS는 복수의 에이전트들 간의 상호작용에 대한 테스트가 필수적이다. 본 연구에서는 CAS를 테스트하기 위한 하나의 방법으로 태스크 기반의 테스트 모델을 적용하여 모델 기반 테스팅을 하는 것에 대한 타당성을 분석한다. 분석을 위해 CAS의 한 사례로 스마트 홈 시스템을 적용하였고, 그 결과 태스크 모델을 수정 및 확장하면 CAS의 목표 달성 여부를 판별할 수 있는 체계적인 테스트 케이스 생성이 가능한 것을 확인하였다.

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

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.91-93
• /
• 2009

In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of 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.

• Clinical and Experimental Pediatrics
• /
• 제52권6호
• /
• pp.649-654
• /
• 2009

The immune system is comprised of cells and molecules whose collective and coordinated response to the introduction of foreign substance is referred to as the immune response. Defense against microbes is mediated by the early reaction (innate immunity) and the late response (adaptive immunity). Innate immunity consists of the epithelial barrier, phagocytes, complement and natural killer cells. Adaptive immunity, a more complex defense reaction, consists of activation of later-developed lymphocytes that, when stimulated by exposure to infectious agents, increase in magnitude and defensive capabilities with each successive exposure. In this review we discuss recent advances in important primary immune deficiency disorders of innate immunity (chronic granulomatous disease, leukocyte adhesion deficiency) and adaptive immunity (severe combined immune deficiency, Wiskott- Aldrich syndrome).

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권1호
• /
• pp.148-164
• /
• 2015

The use of mobile agents for collaborative processing in wireless sensor network has gained considerable attention. This is when mobile agents are used for data aggregation to exploit redundant and correlated data. The efficiency of agent-based data aggregation depends on the agent migration scheme. However, in general, most of the proposed schemes are centralized approach-based schemes where the sink node determines the migration paths for the agents before dispatching them in the sensor network. The main limitations with such schemes are that they need global network topology information for deriving the migration paths of the agents, which incurs additional communication overhead, since each node has a very limited communication range. In addition, a centralized approach does not provide fault tolerant and adaptive migration paths. In order to solve such problems, we have proposed a distributed approach-based scheme for determining the migration path of the agents where at each hop, the local information is used to decide the migration of the agents. In addition, we also propose a local repair mechanism for dealing with the faulty nodes. The simulation results show that the proposed scheme performs better than existing schemes in the presence of faulty nodes within the networks, and manages to report the aggregated data to the sink faster.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권7호
• /
• pp.795-802
• /
• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.165-175
• /
• 2007

이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권1호
• /
• pp.118-118
• /
• 1999

In this paper, we propose an agent negotiation algorithm of an intelligent agent system for an active and adaptive multimedia data services in the distributed environment. We describe theEARTS-II system that performs automatic job seeking and job offering operations using intelligentagents without user's intervention. EARTS-II offers best candidate lists as the results to usersthrough negotiation among agents considering conditions given by the users. And according to theresults, the EARTS-II supports real processes of employment, The negotiation algorithm tries tosatisfy all agents in the job market. To test the performance of the algorithm, simulation results arepresented.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제7권2호
• /
• pp.141-147
• /
• 2009

To initialize and maintain self-organizing networks such as mobile ad hoc networks, address allocation protocol is essentially required. However, centralized approaches that pervasively used in traditional networks are not recommended in this kind of networks since they cannot handle with mobility efficiently. In addition, previous distributed approaches suffer from inefficiency with control overhead caused by duplicated address detection and management of available address pool. In this paper, we propose a new dynamic address allocation scheme, which is based on adaptive partition. An available address is managed in distributed way by multiple agents and partitioned adaptively according to current network environments. Finally, simulation results reveal that a proposed scheme is superior to previous approach in term of address acquisition delay under diverse simulation scenarios.