This paper reports on an ongoing study investigating the feasibility of using an evolutionary method to develop the rules governing Self-Organised (SO) systems for use in swarms of unmanned aerial vehicles. In general, it is difficult to design swarm systems that follow explicit global behaviour. Unlike optimising a predefined objective function, the solution to the problem is the emergent behaviour in the SO systems which results from simultaneous interactions among agents and between agents and their environment. In this study, evolutionary algorithms are used to investigate their control and effectiveness in synthesising the weighting of different rules on SO emergent behaviour. Both homogeneous swarms and heterogeneous swarms were considered though the results provided are for a case study investigating the simplest problem a homogeneous swarm without mutation. Though simple this study does indicate the potential of the approach.
먹이추적문제(prey pursuit problem)는 가상 격자로 이루어진 공간 내에 다중의 에이전트를 이용하여 먹이를 포획하는 것이다. 에이전트들은 먹이를 포획하기 위해 $30{\times}30$으로 이루어진 격자공간 (gride)안에서 기존 제안된 지역 제어, 분산 제어, 강화학습을 이용한 분산 제어 전략들을 적용하여 먹이를 포획하는 전략을 구현하였다. 제한된 격자 공간은 현실세계를 표현하기에는 너무도 역부족이어서 본 논문에서는 제한된 격자공간이 아닌 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경을 표현하고자 하였다. 표현된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간이며, 새로운 공간에 맞는 전략은 에이전트와 먹이와의 추적 관계를 방향 벡터를 고려한 모델로 구현하였다. 기존 실험과는 차별화 된 환경에서 에이전트들은 휴리스틱을 통한 학습을 할 수 있다는 가정과 먹이의 효율적 포획, 충돌문제 해결이라는 결과를 얻었다.
Automation systems for higher performance and efficiency in railway electrification systems are driving ever more demanding needs for new condition monitering systems which can consist of sensors connected to the substation and catenary systems. This paper reviews the recently developed condition monitering system, based on a IP network-based multi-agent system, wireless communications and sensor networks for railway electrification system. A new concept for information management, condition monitoring and control of power transmission are considered as railway automation in electrification system.
인공지능은 스스로 학습하며 기존 통계 분석보다 탁월한 분석 역량을 지니고 있어 스마트팩토리 혁신에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 이를 증명하듯 스마트팩토리의 주요 분야인 공정 간 연계 제어, 전문가 공정 제어, 로봇 자동화 등에서 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서는 소포물 분류 시스템에 전통적인 룰 기반의 제어 방식 대신 다중 에이전트 강화 학습 제어 방식을 설계 및 적용하여 효과적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
가정 내에서의 초고속망 이용이 활성화되면서 가정 내에서의 활동은 매우 다양하고 복잡하며 그에 따른 서비스도 여러 가지 형태가 존재한다. 외부 인터넷망과 연동되는 홈 네트워크의 개념이 생기기 전부터 흠 오토메이션, 홈시큐리티 등의 서비스를 제공하기 위한 고립적인 형태의 망과 서비스 제공 시스템이 있었다. 월드 와이드 웹 서비스를 기본으로 한 인터넷의 폭발적인 활성화와 고속 인터넷망의 확산에 따라 가정 내에서 제공되는 서비스를 인터넷과 연계시키려는 시도가 보편화되었고 가정 내에서 사용되는 독립적인 기기들을 인터넷에 연결하여, 외부의 정보를 이용해서 활용하거나, 가전내의 기기들을 외부에서 액세스할 수 있게 되었다. 이렇게 하여 보다 풍부한 서비스를 제공하고, 사용상의 시간적인 제약을 완화할 수 있다. 예들 들어 인터넷상에서 조리법을 전송받아 전자레인지를 작동할 수 있으며, 외부에서 잘못 켜둔 가스밸브를 잠글 수도 있다. 가정 내에서 wrhd되던 이러한 서비스들은 서로 다른 하드웨어와 통신방법을 사용하고 있어, 이러한 서비스를 통합하여 운영, 관리할 수 있도록 하는 흠 서버의 개념이 대두되었다. 외부 인터넷 망과 연계된 흠 오토메이션, 홈 시큐리티등을 제공할 수 있는 기반이 마련되었고, 가정 내에서 독립적으로 제공되던 서비스들을 단일 홈 서버를 통해서 관리하려는 시도가 진행되었다. 그러나 홈 서버는 개발하는 업체의 보유기술에 따라 중심기능은 약간씩 차이를 보이고 있다. 홈 서버 응용 영역은 전문 지식을 소유한 인력과의 연계가 필요하고, 다양한 서비스 영역 행위가 아주 복잡하기 때문에 이들을 연결해 주는 자치 시스템을 필요로 한다. 또한 홈 서버 서비스 영역에서 정보는 각 영역 전문가가 가진 지식의 전달을 필요로 하기 때문에, 지식을 주고받는 멀티 에이전트의 시스템의 활용 영역으로 적당하다. 멀티 에이전트 시스템은 분산된 환경에서 에이전트간에 에이전트 통신 언어를 사용해서 대화를 하기도 하고, 상호 협력하는 에이전트들로 구성된 시스템을 뜻하며 흠 서버처럼 동적이고 고도의 자치성을 요구하는 영역에 적당하다. 멀티 에이전트 플랫폼으로는 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)가 제시한 에이전트 표준 플랫폼이 1997년부터 2000년에 이르기까지, 계속적으로 변화, 발전하고 있다. 본 연구는 FIPA에서 제시하는 플랫폼을 기반으로 홈 서버에 정보가전을 제어하는 에이전트를 두고 외부에서 다른 에이전트가 홈 서버에 위치하는 에이전트와의 통신을 통하기 정보가전을 지능적으로 제어하도록 하였다. 정보가전 에이전트는 가정 내 가전제품을 외부에서 제어하기 위한 에이전트이다. 단순한 관리가 아닌 에이전트로 하여금 지능적으로 가전제품 관리를 하게 한다. 정보가전 에이전트는 홈 서버에서 작동하는 에이전트와 PDA에서 작동하는 에이전트로 구성된다. 정보가전 에이전트는 전력량, 수도 사용량 제어와 가전제품 제어 기능과 보안 관련 서비스를 제공한다. 두 에이전트는 FIPA에서 정의된 규격에 맞게 만들어지기 때문에 FIPA명세서를 따르는 다른 에이전트와 자유로운 통신이 가능하다.
This paper investigates a boundary tracking problem using multiple quadrotor UAVs to detect and track the boundary of physical events. We set the boundary estimation problem as a classification problem of the region in which the physical events occur, and employ SVL (Support Vector Learning). We also demonstrate a velocity vector field which is globally attractive to a desired closed path with circulation at the desired speed and a virtual phase for stabilizing the collective configuration of the multiple quadrotors. Experimental results with multiple quadrotors show that this study provides good performance of the collective boundary tracking.
This paper presents obstacle avoidance method for scout robot or industrial robot in unknown environment by using IR sensor and vision system. In the proposed method, robots share the information where the obstacles are located in real-time, thus the robots can choose the best path for obstacle avoidance. Using IR sensor and vision system, multiple robots efficiently evade the obstacles by the proposed cooperation method. No landmark is used at wall or floor in experiment environment. The obstacles don't have specific color or shape. To get the information of the obstacle, vision system extracts the obstacle coordinate by using an image labeling method. The information obtained by IR sensor is about the obstacle range and the locomotion direction to decide the optimal path for avoiding obstacle. The experiment was conducted in $7m{\times}7m$ indoor environment with two-wheeled mobile robots. It is shown that multiple robots efficiently move along the optimal path in cooperation with each other in the space where obstacles are located.
A simple and sensitive high performance liquid chromatographic method to quantitate ${\alpha}-keto$ acids in serum and urine was investigated. ${\alpha}-Keto$ acids react with 1,2-diamino-4,5-methylenedioxybenzene (DMB) in the presence of 2-mercapto-ethanol and sodium hydrogen sulfite to form highly fluorescent derivatives, substituted 6,7-methylenedioxyquinoxalinol. The derivatization procedure was performed in water bath at $100^{\circ}C$, and completed within 50 min. By the use of a reversed-phase column and multi-step gradient with two solvents, a mixture containing twelve of these derivatives were efficiently resolved within 35 minutes. The optimal wavelengh of the fluorescence detector are ${\lambda}_{ex}=364\;nm$ and ${\lambda}_{em}=445\;nm$. The quantitation of the individual ${\alpha}-Keto$ acids was reproducible with relative standard deviation of $3.0{\sim}7.9%$ and had a detection limits of $10{\sim}60$ fmol, except for p-hydroxyphenylpyruvic acid (960 fmol).
산업 응용 분야에서 AGV는 공장이나 창고와 같은 대규모 산업 시설의 무거운 자재를 운송하기 위해 자주 사용된다. 특히, 주문처리 센터에서는 자동화가 가능하여 유용성이 극대화된다. 이러한 주문처리 센터와 같은 창고에서 생산성을 높이기 위해서는 AGV들의 정교한 운반 경로 제어가 요구된다. 본 논문에서는 대중적인 협력 MARL 알고리즘인 QMIX에 적용될 수 있는 구조를 제안한다. 성능은 두 종류의 주문처리 센터 레이아웃에서 세 가지의 메트릭으로 측정하였으며, 결과는 기존 QMIX의 성능과 비교하여 제시된다. 추가적으로, AGV들의 행동 패턴에 대한 가시적인 분석을 위해 훈련된 AGV들의 운반 경로를 시각화한 히트맵을 제공한다.
분산제약조건만족문제(Distributed CSP)는 변수와 제약 조건들이 다수의 에이전트에 분산되어 있는 제약조건만족문제를 말한다. 이 개념은 인공지능 분야의 다양한 문제들에게 폭 넓게 적용 할 수 있으며 또한 이와 유사하게, 에이전트 행동들의 일치된 조합을 찾기 위한 멀티에이전트 시스템의 다양한 응용 문제들(분산 자원할당문제, 분산 스케줄링문제, 분산 번역업무 등)이 모두 분산 제약조건만족문제에 속한다고 할 수 있다. 분산제약조건만족문제는다수의 자율적으로 동작하는 에이전트들의 상호작용과 그들 간의 협조에 의해 모든 에이전트들이 갖고 있는 변수들의 값과 그들 간에 존재하는 제약 조건들이 일치(consistency)하는 값을 효율적으로 찾기 위한 양질의 알고리즘 개발에 관한 연구 분야로서 최근에 와서는 멀티에이전트 시스템을 이용하여 분산 제약조건만족문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 비동기/병행적인 탐색 과정에서 모든 에이전트들이 그들의 시험적인 값들을 조건에 일치하는 값으로 변경하기 위해 각 에이전트의 우선순위를 동적으로 변경할 수 있게 함으로써 불 일치된 변수의 값을 탐색이 진행되는 동안에도 수정이 가능하도록 하여, 기존 비 동기 되돌림알고리즘의 개선 대상인 되돌림(backtracking)의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 멀티에이전트의 동적 우선순위탐색 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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