멀티 에이전트 기반의 지능형 시뮬레이션 도구의 개발

우종우(Chongwoo Woo),김대령(Daeryung Kim) 한국컴퓨터정보학회 2007 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.12 No.6

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구퇴고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째. 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러. 스크립터, 시뮬레이터 등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어시뮬레이션 엔진, 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성 하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다. Simulation means modeling structures or behaviors of the various objects, and experimenting them on the computer system. And the major approaches are DEVS(Discrete Event Systems Specification), Petri-net or Automata and so on, But, the simulation problems are getting more complex or complicated thesedays, so that an intelligent agent-based is being studied. In this paper, we are describing an intelligent agent-based simulation tool, which can supports the simulation experiment more efficiently, The significances of our system can be described as follows. First, the system can provide some AI algorithms through the system libraries. Second, the system supports simple method of designing the simulation model. since it's been built under the Finite State Machine (FSM) structure. And finally, the system acts as a simulation framework by supporting user not only the simulation engine, but also user-friendly tools, such as modeler, script or and simulator. The system mainly consists of main simulation engine, utility tools, and some other assist tools, and it is tested and showed some efficient results in the three different problems.

Some Fundamental Problems in Robotics

Frank Chongwoo Park 한국산업응용수학회 2005 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.- No.-

We review some fundamental problems that arise in robot mechanics, and show how tools from differential geometry and Lie group theory have played an integral part in their solution.

Efficient Value-at-Risk Estimation for Mortgage-Backed Securities

Chulwoo Han,Chongwoo Park 한국산업응용수학회 2005 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.- No.-

Model Dependency of the Performance in Generative Local Metric Learning

Yung-Kyun Noh,Frank Chongwoo Park,Daniel D. Lee 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B

Nearest neighbor classification with generative local metric (GLM) learning is a hybrid method of the discriminative and generative approaches. A discriminative nearest neighbor classifier does not consider any model of data, while a generative classifier unavoidably adopts a particular form of the probability density function. In this work, we illuminate how these discriminative and generative approaches have different advantages and show how the advantages of both can be resolved into a GLM method. We present various examples that clearly show the different regimes where the discriminative and generative approaches should outperform each other. In these examples, we show that the GLM is robust to the usage of an incorrect model, enhancing nearest neighbor classifier performance even when the model is not exact.

강화학습에 기반한 오델로 게임의 설계 및 구현

이동훈(Donghun Lee),우종우(Chongwoo Woo) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

최근 인공지능의 기법을 도입한 게임에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 신경망의 역 전파 알고리즘을 적용한 게임은 구현이 용이하고 학습이 완료되면 비교적 실행이 빨라서 많은 연구가 진행되고 있지만, 기본적인 학습시간이 길고 최적화에 관한 문제점이 존재하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 기존의 역 전파 알고리즘과 강화학습의 Q-learning알고리즘을 오델로 게임에 적용하여 비교 분석 하였다. 실험은 단순한 min-max 알고리즘과 각각 대결하여 승수 와 승율을 중심으로 비교하였고 실험의 결과는 강화학습의 알고리즘이 역 전파 알고리즘에 비하여 비교적 우수한 결과를 제시하였다.

태블릿 PC 기반 현장 체험 학습용 ‘곶자왈의 새’ 애플리케이션

장정훈(JungHoon Jang),김종우(ChongWoo Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.11

정보화의 급속한 발전과 태블릿 PC의 전세계적인 보급과 함께 교육 분야에서의 모바일 기기의 활용은 학교 교육의 방법적인 측면에서 많은 아이디어를 제시하고 있다. 태블릿 PC가 가지고 있는 다양한 기술의 활용은 기존의 학교 및 교육 방법에 있어서 많은 변화를 가져오고 있는데, 전통적인 교실 혹은 실습실 수업에서 해결하지 못했던 여러 가지 교수 방법적인 문제와 학생 중심의 교육패턴을 지원하는 기능을 가진 태블릿 PC가 학생들에게도 점차 보급되고 있기 때문이다. 이에 본 연구는 휴대용 멀티미디어 기기 및 모바일 기기를 통해 변화된 정보화의 교육적 패러다임을 구현하는 방안을 제시함으로서 정보화 시대를 살아가는 교사와 학생들에게 창의적인 교실 수업 개선에 기여하고자 한다. Making use of mobile in the education field with international providing of tablet PC and the rapid growth of information oriented society suggest lots of ideas in the aspect of method of education. Using the various technology of tablet PC leads to change of teaching method because tablet PC supports lots of skills of teaching which is student-centered is gradually supplying to students. Furthermore, Not only the development of various mobile contents can be materialized in tablet PC circumstance is processing in information-communication field of Korea, but also a recognition of people about tablet PC is changing positively. Along this change, it expects to using of tablet PC for teaching methods in school will affect to the education effectively and promote the quality of education.

Complete remission of recurrent hepatocellular carcinoma after receiving a living donor liver transplantation treated with sorafenib

Jeho Ryu,Kim Yung Moon,Chongwoo Chu,Kwangho Yang 한국간담췌외과학회 2013 한국간담췌외과학회 학술대회지 Vol.2013 No.4

Randomized path planning on vector fields

Ko, Inyoung,Kim, Beobkyoon,Park, Frank Chongwoo SAGE Publications 2014 The International journal of robotics research Vol.33 No.13

<P>Given a vector field defined on a robot’s configuration space, in which the vector field represents the system drift, e.g. a wind velocity field, water current flow, or gradient field for some potential function, we present a randomized path planning algorithm for reaching a desired goal configuration. Taking the premise that moving against the vector field requires greater control effort, and that minimizing the control effort is both physically meaningful and desirable, we propose an integral functional for control effort, called the <B>upstream criterion</B>, that measures the extent to which a path goes against the given vector field. The integrand of the upstream criterion is then used to construct a rapidly exploring random tree (RRT) in the configuration space, in a way such that random nodes are generated with an a priori specified bias that favors directions indicated by the vector field. The resulting planning algorithm produces better quality paths while preserving many of the desirable features of RRT-based planning, e.g. the Voronoi bias property, computational efficiency, algorithmic simplicity, and straightforward extension to constrained and nonholonomic problems. Extensive numerical experiments demonstrate the advantages of our algorithm vis-à-vis existing optimality criterion-based planning algorithms.</P>

Mobile robot path planning algorithm by equivalent conduction heat flow topology optimization

Ryu, Jae Chun,Park, Frank Chongwoo,Kim, Yoon Young Springer-Verlag 2012 Structural and multidisciplinary optimization Vol.45 No.5

루씬을 이용한 빅데이터 인덱싱 및 검색시스템의 설계 및 구현

김동민 ( Dongmin Kim ),최진우 ( Jinwoo Choi ),우종우 ( Chongwoo Woo ) 한국인터넷정보학회 2014 인터넷정보학회논문지 Vol.15 No.6

최근 소셜 미디어 사용의 증가, 산업간 융합의 확대, 다양한 스마트 기기의 보급을 통한 인터넷의 이용이 증가하면서 수많은 데이터를 발생시키고 있다. 이들 데이터들은 크기가 매우 크고, 형식이 다양하며, 순환속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리기술만으로는 관리와 분석이 어려운 실정이다. 즉, 수십 테라에 이르는 데이터의 폭증 및 데이터의 다양화에 따라 빠르게 분석하는 기술이 미흡하며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 새로운 기술적 방안이 절실히 요구되고 있다. 이러한 빅데이터의 처리기술에 대한 많은 연구가 최근 활성화 되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 관점에서 빅데이터 플랫폼의 효과적인 인덱싱 엔진의 설계 및 구현에 관하여 기술 한다. 즉, 기존의 데이터 처리기술의 범위를 초과하는 대규모의 데이터 집합을 효율적으로 관리하고, 인덱싱을 통한 검색속도의 향상으로 데이터 분석 시 소요되는 시간 단축을 연구목표로 한다. 본 연구의 실험을 위해서는 대규모 SNMP(Simple Network Management Prtocool) 로그 데이터를 사용하였으며, 효율적 데이터의 인덱싱을 통한 빠른 검색으로 데이터 분석시의 시간을 최대한 단축하고자 하였다. 또한 분석된 데이터의 표현의 가시화를 통하여 사용자의 데이터 분석에도 도움이 될 것으로 기대한다. Recently, increased use of the internet resulted in generation of large and diverse types of data due to increased use of social media, expansion of a convergence of among industries, use of the various smart device. We are facing difficulties to manage and analyze the data using previous data processing techniques since the volume of the data is huge, form of the data varies and evolves rapidly. In other words, we need to study a new approach to solve such problems. Many approaches are being studied on this issue, and we are describing an effective design and development to build indexing engine of big data platform. Our goal is to build a system that could effectively manage for huge data set which exceeds previous data processing range, and that could reduce data analysis time. We used large SNMP log data for an experiment, and tried to reduce data analysis time through the fast indexing and searching approach. Also, we expect our approach could help analyzing the user data through visualization of the analyzed data expression.