• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.423-428
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• 2013

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.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.17-34
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• 2000

본 논문에서는 분신과 지능형 쇼핑에이전트에 입각한 새로운 개념의 가상현실 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 전체적인 설계를 웹에 기초한 의사결정지원시스템 즉 웹 DSS 개념에 기초하고 있다 일반적으로 전통적인 DSS의 경우 모델 데이터 그리고 사용자 인터페이스를 기본 구성요소로하고 있는데 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 모델로서는 지능형 쇼핑에이전트를 데이터로서는 각종 제품 정보 및 상용자 기호를 사용자 인터페이서로서는 분신(Avatar) 및 웹 환경을 전제로 한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰의 모든 의사결정지원과정은 웹 DSS 개념에 기초한다. 또한 소비자들의 흥미성과 몰입감 증대를 위하여 전체적인 환경을 가상현실로 하였다 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰인 VRISA의 특징을 요약하면 우선 라이프스타일 에이전트와 선호속성 에이전트를 가지고 있어서 이를 기초로 하여 소비자의 라이프스타일 확인 및 선호속성을 파악할 수가 있으며 또한 해당 라이프스타일 및 선호속성에 맞는 제품을 추천할 수도 있다 이같은 에이전트의 작동결과는 분신으로 반영되어 해당 분신이 적절한 제품을 소비자에게 추천할 수 있으며 모든 제품추천환경 및 분신의 작동환경은 가상현실 환경으로 구축되어 있어서 소비자들의 흥미성과 몰입감을 증대시킬 수가 있다. 이는 소비자들의 구매의도 향상에 크게 기여할 수가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.969-981
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• 2018

Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.

• 대한수의학회지
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• 제60권3호
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• pp.145-153
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• 2020

This study aimed to evaluate the effects of a bioabsorbable bone hemostatic agent comprising poly (ethylene glycol-propylene glycol) copolymers (PEG-PPG) on hemostasis and osteogenesis. Bilateral 3 mm diameter calvarial defects were created in 99 male Sprague-Dawley rats. The defects were filled with PEG-PPG or bone wax. The defects of control group were left unfilled. Virtual autopsy was performed to evaluate bioabsorption. The calvaria were subjected to x-ray microtomography (microCT) and histological examination. Bone volume fraction (BV/TV) and bone mineral density (BMD) were measured using microCT; furthermore, white blood cell count and histological examination were performed. After application of PEG-PPG and bone wax, immediate hemostasis was achieved. Autopsy revealed that PEG-PPG disappeared within 48 h at the application site; in contrast, bone wax remained until 12 weeks. The PEG-PPG and control groups showed significantly more osteogenesis than the bone wax group with respect to BV/TV and BMD at 3, 6, and 12 weeks (p < 0.05). Histology revealed that the bone wax group exhibited little bone formation with inflammation. In contrast, PEG-PPG and control groups showed significantly more qualitative osteogenesis than the bone wax group (p < 0.01). In conclusion, PEG-PPG showed immediate hemostasis and was absorbed to allow progressive osteogenesis.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1167-1177
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• 2019

본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제19권2호
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• pp.119-141
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• 2023

Objective: This study aimed to investigate Pre-service early childhood teachers' perceptions and roles regarding young children's free play time. Methods: The study utilized the photovoice method and involved 21 pre-service early childhood teachers who expressed interest in participating. Participants were enrolled in an infants teaching methodology class in B city. The study involved four virtual meetings conducted via untact teams, and the automatic recordings of these meetings were transcribed for analysis. Results: The results revealed that pre-service early childhood teachers recognized young children's free play time as a period to enjoy full freedom, develop as the main agent of their lives, and express their imagination. Furthermore, pre-service early childhood teachers perceived their roles during young children's free play time as a specialist infant observer, a connector between play and learning, and a versatile supporter. Conclusion/Implications: The findings suggest the need for a systematic curriculum to provide pre-service early childhood teachers with a balanced perspective and awareness of the meaning of free play and teacher roles. The study highlights the importance of expanding pre-practice courses for observation of play and field-oriented curriculum for incumbent teachers.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권8호
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• pp.171-180
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• 2020

스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.105-116
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• 2009

인간의 동기는 목표를 세우고 행동으로 옮기는 원인을 제공한다. 때문에 인간과 유사한 에이전트의 행동을 실현하기 위하여 동기를 활용한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재 연구에서 동기를 활용한 연구는 정적 환경에서의 연구로서, 동적 환경에서의 예기치 못한 상황에 대처가 어렵다. 동적인 환경에서는 에이전트 스스로 목표 설정이 가능해야 한다. 또한 최종으로 선택되는 목표가 명확하고 빠르게 설정되어야 한다. 이 연구에서는 에이전트 스스로 목표를 설정하기 위해 동기를 이용한 동기 결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 환경을 인지하여 발생된 동기를 단계별로 비교하여 최종 동기를 추출한다. 추출된 동기는 에이전트의 목표 설정 및 실행에 이용한다. 제안한 기법의 타당성을 위해 가상환경 내에서 각기 다른 특성을 가진 에이전트의 행동을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 여러 동기가 발생 했을 경우 에이전트에 따라 현재 상황에서 가장 적합한 동기를 찾아 작용하는 것을 확인하였다. 이를 통해 각각의 에이전트가 동기 결정을 통해 추출된 최종 동기를 이용해 동적 환경에서 상황에 따라 행동할 수 있는 최적의 목표 설정이 가능함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권4호
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• pp.49-58
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• 2007

IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 기존의 Mobile IPv6에서 핸드오버 시 빈번한 바인딩 업데이트로 인해 발생하는 핸드오버 지연과 시그날링 오버헤드등 단점을 보완하기 위하여 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6)를 제안하였다. HMIPv6는 지역 Home Agent역할을 하는 MAP(Mobility Anchor Point)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 특정 MAP로의 부하집중과 MAP도메인 간의 핸드오버 시에 큰 지연시간은 극복해야 할 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 멀티레벨 계층 구조에서 상위계층 MAP와 하위계층 MAP가 담당하는 노드들이 공존하는 가상도메인을 설정하여 노드의 이동방향에 따라 2계층 핸드오버 이전에 글로벌 바인딩 업데이트를 실시하여 MAP를 전환하는 방법을 제안한다. 제안방안은 MAP 도메인 간 핸드오버 시 LCoA의 바인딩 업데이트만으로 핸드오버를 완료할 수 있을 뿐만 아니라 가상 도메인에는 상위계층 MAP와 하위계층 MAP가 담당하는 MN들이 공존하기 때문에 특정 MAP로의 부하집중 문제를 해결할 수 있다. 제안방안의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 실행하고 HMIPv6와 비교 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.157-175
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• 2012

방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.