• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1177-1188
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• 2004

멀티 에이전트 시스템은 분산 환경에서 독립된 소프트웨어 개체들의 지능형 협력 작업을 지원하기 위해 개발되었으며 많은 응용 환경에서 사용되어지고 있다. 멀티 에이전트 시스템의 협력을 위해서는 에이전트간에 미리 협의된 형태의 프로토콜인 대화 정책(Conversation Policy; Interaction Protocol)이 사용된다. 현재의 동적인 인터넷 전자시장 환경에서는 거래의 형태가 변화함에 따라 대화 정책이 자주 바뀔 수 있으며 따라서 Ad Hoc한 형태의 대화 정책의 중요성이 커지고 있다. 기존의 에이전트 플랫폼은 몇 개의 표준 혹은 미리 정해진 대화 정책만을 허용함으로써 Ad Hoc한 대화 정책에 대해서는 에이전트 시스템을 일부 새로 구현해주어야 하는 번거로움과 비효율성이 존재한다. 본 연구에서는 그러한 Ad Hoc한 대화 정책을 지원하는 에이전트 플랫폼을 설계하며 그 프로토타입 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 교환 및 해석을 위한 대화 정책 모델, 새로운 대화 정책을 처리하기 위한 메타 대화 처리 부분, 그리고 대화 정책을 런타임시에 교환하고 해석하여 실제 에이전트들이 적응성 있는 상거래 및 협력을 할 수 있도록 하는 메커니즘을 포함한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.321-324
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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 Beaming 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 loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning(AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning(MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.121-129
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• 2011

최근 무선 네트워크의 발전과 스마트폰과 같은 성능이 우수한 모바일 장치의 등장으로 모바일 IPTV 서비스를 제공받고자 하는 요구가 증가하고 있다. 모바일 장치는 배터리 용량이 한정되어 있으므로 에너지 소모를 최소화하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 기반의 모바일 IPTV 시스템에서 에이전트 피어를 이용하여 모바일 피어의 에너지 소모를 최소화하는 스트리밍 구조를 제안한다. 에이전트 피어는 해당 모바일 피어를 대신하여 스트리밍 기능과 오버레이 네트워크 가입과 탈퇴 시 필요한 컨트롤 메시지 교환을 수행함으로써 모바일 피어의 에너지 소모량을 크게줄일 수 있다. 마지막으로 에너지 모델을 적용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 스트리밍 구조가 에이전트 피어를 이용하여 모바일 피어의 배터리 사용 시간을 증가 시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.3-12
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발전에 따라 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육 지원서비스 분야는 교육의 주체가 되는 각 구성원에 따라 맞춤형 정보제공이요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교육 주체가 되는 각 구성원을 위한 맞춤 정보 서비스를 제공하기 위한 교육지원 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템의 구조는 모바일 에이전트들로 구성된 멀티에이전트시스템 플랫폼인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)를 기반으로 한다. 또한 시스템에서 제공하는 응용 서비스에서 동작하는 모든 에이전트들을 설계하였고 이들간의 상호작용모델을 기술 하였다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서맞춤형교육지원시스템의수행성을검증하기 위해 학교 교실에서 교사, 학생 그리고 학부모와 관리자를 위한 서비스 응용으로 사용자의 역할에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 끝으로 맞춤형 교육지원 서비스에 따라 응용 서비스의 GUI를 통해 수행결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.547-556
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• 2005

지식기반사회에서 새로운 교육형태로 대두되고 있는 온라인 협력학습은 실제적이고 고차원적인 문제해결 능력을 향상시키며 학습의 몰입을 촉진하는 효과적인 방안으로 활발하게 논의되고 있다. 협력학습은 개인학습과 달리 팀을 구성하여 공동의 목적을 설정하고 과제를 수행하면서 산출물을 생성하는 복잡한 절차를 거치게 되며, 성공적인 협력학습을 위해 협력학습과정에서 학습자의 자기주도학습 능력, 그룹간 상호작용, 학습자료의 공유 촉진 전략이 필요하다. 그러나 교수자가 모든 학습자의 협력활동을 모니터하고 문제점에 대해 적극적인 조언자 역할을 수행하기에 어려운 실정이며, 기존의 협력학습지원 도구만으로는 학생들의 협력활동을 촉진시키기에는 제한적이다 따라서 본 연구에서는 온라인 협력학습에서의 상호작용을 모니터하고 촉진하기 위해 협력학습지원 에이전트(ECOLA)를 개발하였다. 협력학습지원 에이전트(ECOLA)는 협력학습모델과 협력학습 촉진전략에 기반한 모니터링 에이전트와 촉진자 에이전트로 구현되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.787-792
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• 2003

현재 이동 에이전트 및 이의 전송과 실행을 위한 이동 에이전트 시스템의 구현에 Java가 많이 사용되고 있지만 Java의 기본적인 보안 모델은 이동 코드의 기능 확장성에 제한을 주는 문제점이 있다. 본 논문에서는 전자서명을 Java 기반의 이동 에이전트에 적용함으로써 시스템의 보안을 유지하면서 이동 에이전트의 기능 확장성을 보장할 수 있음을 보였다. 또한 이동 에이전트의 전자서명과 이의 망 관리로의 적용을 위해서는 망 관리국(NMS : Network Management Station)에서의 서명자 관리나 공개키 관리 등 전자서명과 관련된 기능 외에 망 관리 이동 에이전트의 등록과 전송, 실행 및 실행 관리를 위한 구성이 필요하다. 따라서 이를 위해 작성한 망 관리국과 관리 대상 시스템의 구성 모델의 보였으며, 제안한 구성방식의 동작을 검증하기 위해 망 관리 응용 예를 작성하고 평가하였다. 제안한 구성 방식을 사용하면 전자서명 처리로 인한 속도 저하의 문제가 있지만, 이동 에이전트의 사용으로 인해 얻어지는 부하 분산과 실시간 관리, 망 확장성 증대의 장점 이외에도 관리 기능 및 서비스 추가가 용이한 장점이 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.91-99
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• 2013

PURPOSES : This study aims at proposing the methodology for benefit evaluations in pavement maintenance methods and timings using KoPMS(Korean Pavement Management System) software which was developed for efficient pavement management. METHODS : This study classified pavement sections into 4 clusters considering AADT(Annual Average Daily Traffic) and ESAL(Equivalent Single-Axle Load) using cluster analysis and used the deterioration models in each cluster. Increased user costs due to pavement deterioration as time goes by and agent costs for maintenance were estimated. Based on deterioration model and KoPMS software, Methodology for benefit evaluation was proposed in pavement maintenance methods and with/without implementation using real pavement section data. RESULTS : This study verified that considering agent costs only would be constrained to decide pavement maintenance methods and timings, and ascertained that decision making with agent and user costs would be effective. In addition, this study revealed that pavement maintenance methods and timings can be affected by AADT and ESAL and frequent pavement maintenances can be more efficient for benefits in pavement sections with more AADT and ESAL. Also this study found that user costs would be more affected to decision making than agent costs. Moreover, Delay of conducting pavement maintenance caused increased vehicle operating costs and environmental costs because of poor conditions of pavements. CONCLUSIONS : This study proposed LCCA and benefit estimation methodology of pavement with considering agent and user costs. The results of this study can be used for baseline data of efficient pavement asset management.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.135-146
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• 2023

An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제6권1호
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• pp.33-70
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• 2005

This study explores the process of corporate corruption via a percolation-based system dynamics model. The preliminary model is an agent-based model constructed in the terms of the corruption networking between ego and other. In the model, the agents behave depending on percolation rules, which represent (1) passing on the corruption opportunities and (2) accepting it. To describe the percolation process in the networks, we develop a further complicated model by combining the basic model with the Bethe lattice. Through the complicated model, we suggest (1) the dynamics of the systemic corporate corruption, (2) 4 patterns of the corruption, and (3) the institutionalization of the corruption. These simulation results provide theoretical and practical implications.