Earticle

본 연구는 과학기술 연구 활동의 지원 방식을 지원금의 차등 배분의 정도에 따라 분류하고, 이러한 지원 방식의 차이가 연구 성과에 미칠 수 있는 영향을 비교하였다. 제도의 성과를 비교하기 위해서 본 연구에서는 침투 모형을 사용하여 과학기술 연구에 대한 다양한 불확실성이 존재하는 상황에서 정부의 지원금 분배 방식에 따른 연구 활동의 성과도를 행위자 기반 시뮬레이션으로 검토하였다. 이 행위자 기반 시뮬레이션 결과를 분석한 결과 세 가지 패턴이 관찰되었다. 첫째, 정부 지원의 영향력이 낮은 경우 지원 방식의 차이가 성과에 미치는 영향은 상대적으로 미미하다. 둘째, 과학기술 발견의 자연적 장벽이 일정 정도 이상 존재하는 경우, 지나친 집중투자는 효율성을 낮출 수 있는 것으로 나타났다. 셋째, 성과에 관계없는 연구 지원 방식은 대체로 효율성이 낮은 경향이 있다. 따라서 예측되지 않는 장벽이 존재할 가능성이 높은 기술에 대한 지원은 어느 정도는 성과에 기반하는 것이 효율성을 높일 수 있다. 본 모형은 존재할 것이 분명하지만 그 양상은 사전적으로 알 수 없는 불확실성이 존재하는 상황에서 최적의 집중 투자 비율을 도출할 수 있으며, 이 비율보다 더 낮거나 더 높은 집중 투자는 기대 성과의 측면에서 비효율적일 수 있음을 보일 수 있었다는 측면에서 고려할만한 가치가 있다고 판단한다.

This paper tried to compare the effect of two types of public R&D expenditure systems on the discovery of scientific knowledge or the technological advancement. Using an ABM(Agent based simulation model), we test the performance of the equal R&D subsidy and the winner-takes-all subsidy. We can identify three results. First, there is little differences between subsidy systems when the public R&D have low effect on the scientific discovery process. Second, if there is certain level of difficulty on the scientific discovery process, winner-takes-all approach achieves relatively low performance. At last, automatic subsidy always bring the relatively low performance, it suggests that selective subsidy based on the results could be effective.

온라인 커뮤니티는 우리 일상생활에서 큰 비중을 차지하고 있다. 수없이 많은 온라인 커뮤니티가 존재하지만, 그 가운데 소수의 커뮤니티만이 다수의 사용자를 끌어들이는 데 성공하고 압도적인 대다수의 커뮤니티는 생존하기 위해 분투하는 롱테일 현상(long tail phenomenon)이 나타나고 있다. 다양한 온라인 커뮤니티가 공존할 수 있고, 실제로 공존하게 하기 위해서는 사용자를 지속적으로 끌어들이고 커뮤니티를 성공시키는 데 중요한 역할을 하는 요인이 무엇인지 이해할 필요가 있다. 공존 문제는 조직생태학 관련 문헌에서 심도 있게 다뤄져 왔다. 그러나 온라인 커뮤니티와 전통적인 조직 사이에 유사점과 함께 차이점도 있다는 점을 감안해 조직 이론을 온라인 세계에 직접 적용할 때 유의해야 한다. 본 연구는 Davids et al.(2007)이 제시한 로드맵에 따라 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션을 실시하여, 선행 연구를 토대로 새로운 이론을 개발하고자 한다. 서로 공존하는 커뮤니티 두 곳을 설정하여 연구를 실시한 결과, 커뮤니티의 규모와 참여 비용이 커뮤니티 발전에 상당한 영향을 미친다는 사실을 알 수 있었다. 커뮤니티가 클수록 자주 접속하는 적극적인 사용자가 더 많이 유입될 수 있다. 한편 참여 비용이 낮을수록 가입자들이 게시물을 읽고 게재하는 활동이 활성화된다. 이와 함께 관심사 분포가 커뮤니티의 주제 트렌드에 중요한 영향을 미친다는 사실도 발견했다. 단일 주제에 집중하는 집단의 경우, 주제가 초기에 광범위했는지 협소했는지 여부와 무관하게 커뮤니티는 신속하게 해당 주제 쪽으로 모여들 수 있다. 이 같은 시뮬레이션 모델은 연구문헌에 이론적인 시사점을 제시하는 동시에, 온라인 커뮤니티 운영자들에게도 실질적인 지침을 제공해 준다.

Online communities have become substantial aspects of people’s daily lives. However, only a few communities succeed and attract the majority of users, whereas the vast majority struggle for survival. When various communities coexist, important factors should be identified and examined to maintain attraction and achieve success. The concept of coexistence as been extensively explored in organizational ecology literature. However, given the similarities and differences between online communities and traditional organizations, the direct application of organizational theories to online contexts should be cautiously explored. In this study, we follow the roadmap proposed by Davis et al. (2007) in conducting agent-based modeling and simulation study to develop a novel theory based on the previous literature. In the case of two coexisting communities, we find that community size and participation costs can significantly affect the development of a community. A large community can attract a high number of active members who frequently log in. By contrast, low participation costs can encourage the reading and posting behaviors of members. We also observe the important influence of the distribution of interests on the topic trends of communities. A community composed of a population that focuses on only one topic can quickly converge on the topic regardless of whether the initial topic is broad or focused. This simulation model provides theoretical implications to literature and practical guidance to operators of online communities.

본 연구의 목적은 CA(Cellular Automata)이론을 기반으로 행위자기반(agent-based) 보행시뮬레이션 모델을 개발하고, 개발된 모델을 보행시설 설치 실험에 적용하여보는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 보행교통류에 CA이론이 적용된 모델을 검토하고, Fence라는 보행시설이 보행자의 통행속도에 미치는 영향을 분석하기 위해 실험을 계획하고 CA보행자 모델을 구축하였다. 구축된 CA보행자 모델은 초기화, 보행자 발생 유입, 측방이동, 전방이동의 하위모델로 구성되어 있다. 실험결과 Fence를 설치했을 때의 보행속도가 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 또한, Fence의 설치는 매우 혼잡한 상황에서보다 적당한 혼잡상태에서 더 큰 것으로 분석되었다.

The purpose of this paper is the development of an agent-based pedestrian simulation model. The simulation model is based on the Cellular Automata theory. The model consists of four components: initialization, pedestrian generation, lateral movement, and front movement components. We have applied this model for experiment about pedestrian facility. In particular, we have experimented how the installation of fence is effective to resolve conflict pedestrian movements in different directions. We have found that the installation of the fence as a pedestrian facility can divide conflict moving pedestrians effectively. We have also found that the effect of the fence is bigger in slightly congested pedestrian flows than in severely congested pedestrian flows.

본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.

This study aims to analyze online game user's game items transacting behaviors for the two game genres such as MMORPG and sports game. For the sake of conducting the analysis, we adopted a fuzzy logic agent-based modeling. In the online game fields, game items transactions are crucial to game company's profitability. However, there are lack of previous studies investigating the online game user's game items transacting activities. Since many factors need to be addressed in a complicated way, ABM (agent-based modeling) simulation mechanism is adopted. Besides, a fuzzy logic is also considered due to the fact that a number of uncertainties and ambiguities exist with respect to online game user's complex behaviors in transacting game items. Simulation results from applying the fuzzy logic ABM method revealed that MMORPG game users are motivated to pay expensive price for high-performance game items, while sports game users tend to transact game items within a reasonable price range. We could conclude that the proposed fuzzy logic ABM simulation mechanism proved to be very useful in organizing an effective strategy for online game items management and customers retention.

이 연구에서는 네트워크 내에서 수용자의 특성에 따라 확산이 어떻게 나타나는지를 시뮬레이션통해 분석한 연구이다. 주요 연구결과를 살펴보면, 첫째, 네트워크 최초수용자의 수가 확산크기에 영항을 주는 것으로 나타났으며, 최초수용자 그룹 중에서 허브의 수가 많을수록 확산의 크기가 비례이상으로 더욱 커지는 것으로 나타났다. 이는 확산 초기에 허브를 통해 전체적인 확산을 유도하는 것이 중요함을 시사하고있다. 둘째, 소비자들이 가지는 식역(threshold)의 이질성이 확산의 크기에 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 일정한 범위 내에서 식역이 이질적일수록 최초수용자의 수 증가가 확산에 미치는 영향은 더욱 커지는것으로 나타났다. 셋째, 허브의 특성 측면에서 볼 때 허브는 허브가 아닌 구성원에 비해서 수용시점이 빠른것으로 나타났다. 그리고 최초수용자 수가 늘어날 경우 허브의 수용시점은 더욱 빨라지는 것으로 나타났다. 이는 허브가 다른 구성원에 비해 한발 먼저 수용하고 이를 강한 연결성을 통해 전파함으로써 전체 확산에기여하는 것으로 판단된다. 이 연구의 결과는 온라인 커뮤니티 네트워크에서 차지하는 구성원들의 특성이정보 확산에 미치는 영향에 대한 이해를 증진시키는데 도움을 줌으로써 특정 정보에 대한 확산을 연구하기위해서는 네트워크에 대한 구조적 접근이 필요함을 제시하고 있다. 특히 성공적인 확산을 유도하기 위해서는 네트워크 구조 속에서 가지는 구성원들의 특성에 대한 이해가 반드시 필요한 것으로 나타났다.

This study attempts simulation approach on the consumer network by agent based modeling, to examine the adoption of the members that position in the network and the diffusion phenomenon. Research result is as following. First, the number of first adopter influence to the size of diffusion positively. Especially, It appeared that the number of hub in first adopter is more important. This implicates the importance of inducing the successful diffusion by targeting a hub in the early stage of diffusion. Second, the heterogeneity of consumer threshold appeared to influence the size of diffusion. And as the threshold was more heterogeneous, it appeared that the number of first adopter had more influence on diffusion. Third, seen in the perspective of the feature of a hub, a hub appeared to have an earlier adoption time compared to a non hub. And in case the number of first adopter increases,the adoption time become even earlier. This means that a hub adopts in advance compared to non hubs and contributes to the global diffusion by spreading this through strong connectivity.

This paper compares two well-known simulation techniques to model human reactive and different level of details for proactive behaviour modelling in service systems. The simulation methods used are Discrete Event Simulation (DES) and combined DES and Agent-Based Simulation (ABS) called DES-ABS. We consider two proactive human behaviours which are taking charge from experience and taking the initiative to fulfil a goal. We investigate the similarities and differences of model results performance in both simulation models. The results of our experiments show that the level of pro-activeness considered in the simulation model has a big impact on the output. However, there is no significant difference between the results from the DES and the DES-ABS simulation models. Therefore, for service systems of the type we investigated, it is suggested to use DES as the preferred analysis tool.

The operational capacity of an airport must be dimensioned under a long-term strategic view as its productivity is determined by available infrastructure. To predict the airport capacity and satisfy the domestic airport property, the operation procedure of airport is analyzed from the point of Multi-agent system. The proposed agent based architecture is a microscopic model of aircrafts' movement; each aircraft is represented as an agent capable of getting its routing results from instructing agent, and makes its own deconflicition decisions on the basis of a part of the observable scene local to that aircraft. An example of airport capacity evaluation is given, and the result is verified through comparison with SIMMOD. Finally, further research is applied to analysis the reason for delay.

The bullwhip effect is one of the core problems in supply chain management. Research on it has made a great progress over the years. However, little research has discussed it combining trend demand with order-up-to level replenishment policy in a multi-echelon supply chain. The fluctuation of the bullwhip effect itself is also seldom analyzed. This paper studies the two problems from the view of agent-based simulation. An agent-based model with complex calculation is developed. One highlight is that the players in the supply chain dynamically and intelligently estimate corresponding parameters at every tick. The results indicate that both the bullwhip effect and its fluctuation aggravate with the increase of leadtime. The trend size of customer demand has little influence on the bullwhip effect. The noise of customer demand does not affect the bullwhip effect significantly when it accords with normal distribution. The mean of the bullwhip effect changes differently with the increase of noise autocorrelation coefficient when noise is an AR(1) process. Meanwhile, the standard deviation of the bullwhip effect roughly changes in line with the mean. This paper also presents one bullwhip effect measurement suitable for trend demand.

In recent years, with the rapid development of E-business and network economy, technological innovation has become the driving force for the survival and development of enterprises. In this paper, the author analyzes complex adaptive system as multi -agent integrated modeling and simulation method, using simulation platform to create a virtual enterprise knowledge transfer asymmetric evolutionary game simulation model, and then make analysis of asymmetric cooperation and competition game evolution of knowledge transfer behavior. At the same time, we construct the structural equation and carries on the empirical analysis, the result shows that employee knowledge sharing self-efficacy has an indirect positive effect on innovation activity, and the indirect coefficient is 0.283; employee knowledge sharing willingness has positive effect on market performance, and the direct coefficient is 0.012. According to the results of path analysis of structural model, it can be known that innovation activity has a mediating effect, and indirect effect is produced through innovation activity. Therefore, the process of knowledge sharing and learning is an important way for enterprises to improve technological capability.

Supply chain finance (SCF) is an efficient method to solve SMEs’ financing problem, credit risk is the core issue of SCF, game simulation is a new perspective in the research of credit risk. From the view of bounded rational, this paper presents “Replicator dynamic” rules that based on “Reinforcement learning” and “Imitation learning”. Then constructs two game simulation models: SMEs lending union game simulation model and Banks-SMEs game simulation model, and using multi-agent simulation to simulate. The simulations solve the following problems: analyzing the risk stability of single group and multi-group replicator dynamic systems, respectively; Introducing Brownian motion, changing the deterministic dynamic system to a random dynamic system, then analyzing its risk stability; Influence on the system’s risk stability from the change of storage company’s decision. The guiding significance of the simulation results is to improve SCF credit risk management of banks.

일반적으로 신뢰성 분석결과는 모든 의사결정자에게 중요하다. 특히 제한된 무기체계로 최대효과를 만들어야 하는 군 지휘관의 경우에는 시뮬레이션 결과에 의해 방책을 결정해야 하기 때문에 더욱 중요하게 된다. 따라서 군사분 야 연구에서 시뮬레이션 결과의 신뢰성 향상문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 무기효과분석 결과의 신 뢰성 향상을 위한 새로운 시뮬레이션 프레임웍을 제안하였다. 이를 위해 다중에이션트 시뮬레이션 기법을 적용하였고 이 결과를 기존의 절차에 의한 결과와 비교하였다. 결과비교를 위하여 지휘영역 확장을 위한 통신중계기 설치를 사례 로 제시하였다. 본 사례분석을 통해 본 논문에서 제안된 다중에이전트 프레임웍을 적용했을 경우에 시뮬레이션 결과의 신뢰성이 향상되는 것을 보여주었다.

In general, credibility for some analysis results is very important to most decision makers. Especially, it is even more critical for military commander to choose the best course of action by using the simulation results when he want to decide to allocate his available weapon system assets. Therefore, improving the credibility of simulation output is one of the key issues in military research fields. In this paper, we proposed a new simulation framework to improve the credibility of weapon's effectiveness analysis results. Multi-agent based simulation tool is applied and compare current process to the proposed framework. We also showed an example case when a communication repeaters are installed to expand the commanding area scope. The example clearly tells why this new simulation framework is more efficient and improve the credibility of simulation results.

이 연구의 목적은 창업학 연구자들에게 행위자기반 모델링과 시뮬레이션(Agent-Based Modeling and Simulation, ABMS)을 소개하고, ABMS의 적용절차를 창업분야 사례와 함께 제시한 다음, 다양한 유형의 행위자를 효과적으로 식별하여 ABMS를 구축하는 데 이용할 수 있는 사람중심접근(person-centered approach)을 소개하는 것이다. 어떤 현상은 알려져있으나 그 현상이 일어나는 과정에 관한 이해가 부족한 경우, ABMS를 통해 그 현상의 창발과정에 관한 이해를 증진하고 이론을 개발할 수 있다. 이 연구는 ABMS의 창업분야 활용사례로서 창업기업의 성과분포를 재현하는 행위자 기반 모델(Agent-Based Model, ABM)을 제시한다. 이 사례는 창업과정을 창업가(entrepreneur)와 기회(opportunity)의 상호작용으로 표현하는 간단한 ABM을 통해 창업기업의 성과가 부익부빈익빈 과정을 거쳐 거듭제곱분포로 수렴하는 현상을 성공적으로 재현한다. 이 사례는 창업가의 동기나 창업기업의 역량에 차이가 없더라도 창업기업의 초기환경과 창업과정에서 누적되는 운(luck)에 의해 창업기업의 성과 차이가 발생할 수 있음을 보여준다. 이 연구는 다양한 측면에서 창업연구와 실무에 기여한다. 첫째, 이 연구는 ABMS를 창업 연구자들에게 소개함으로써 창업과정에 관한 새로운 유형의 연구질문을 제기할 수 있는 방법론적 토대를 제시한다. 둘째, 이 연구는 ABMS를 적용하는 절차를 사례와 함께 제시함으로써 창업 연구자와 실무자들이 ABMS를 활용할 수 있게 지원한다. 셋째, 이 연구는 사람중심접근을 소개함으로써 다양한 분석방법과 접목하여 ABMS를 활용할 수 있음을 제시한다. ABMS는 사례연구, 실험 등 추가적인 연구방법과 함께 창업과정을 설명하는 창업연구에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to present agent-based modeling and simulation (ABMS) as a new research method for explaining various venture creation processes in entrepreneurship. Also this study introduces person-centered approach that can be utilized for rigorous design of agent-based models (ABM). The application of ABMS is illustrated with an exemplary ABM that reproduces the power-law distribution of early venture performance. ABMS can be utilized for the process-oriented entrepreneurship research with additional research methods, such as case studies and experiments. This paper invigorates the utilization of ABMS as a viable research method in entrepreneurship.

This study presents a noble scheme for distributed and parallel simulations with optimized agent placement for simulation instances. The traditional parallel simulation has some limitations in that it does not provide sufficient performance even though using multiple resources. The main reason for this discrepancy is that supporting parallelism inevitably requires additional costs in addition to the base simulation cost. We present a comprehensive study of parallel simulation architectures, execution flows, and characteristics. Then, we identify critical challenges for optimizing large simulations for parallel instances. Based on our cost-benefit analysis, we propose a novel approach to overcome the performance constraints of agent-based parallel simulations. We also propose a solution for eliminating the synchronizing cost among local instances. Our method ensures balanced performance through optimal deployment of agents to local instances and an adaptive agent placement scheme according to the simulation load. Additionally, our empirical evaluation reveals that the proposed model achieves better performance than conventional methods under several conditions.

In this research, we are trying to develop a framework to evaluate the prevention program for Tsunami disaster based on the Multi-agent simulation model. Tsunami has arisen by the earthquake. It happened after flew minutes or few hours when it occurred. It is clear that Tsunami will come after earthquake and from seashore. If we prevent the damage by Tsunami, we should make people who is in the seashore and lived near the seaside escape from there. Moreover we must forecast the escape activity from Tsunami. Former research of this field, some researches try to forecast the escape activity as macro level. However, people who escape from Tsunami is differ from their physical ability and ability of information processing. It needs a more accuracy model to forecast the escape activity of them. Furthermore they make a decision step by step using the various information. Therefore escape activity from Tsunami will describe using an agent based model which can only treat the information processing of human being. In this paper, we develop the evacuation model from Tsunami disaster using the Multi agent based model. The purpose of this study is to analyze the human action pattern when Tsunami occurred, and to make an accurately assessment for damages by Tsunami. The Fujisawa city government is planning and operating the various prevention program far Tsunami. However nobody assess it, because they do not have any simulation models for Tsunami disaster. If they want to set an effective prevention program for Tsunami, they should have any kinds of simulation model. The results of this study are 1) To develop the Multi agent based evacuees escape activity model. 2) Assess the damage of Tsunami in Fujisawa-City.

We propose an agent-based simulation model to examine the effects of Oregon’s Transportation Planning Rule (TPR) on land use development patterns and, in turn, the effect of those development patterns on traffic. The TPR is a statewide planning requirement that local governments must assess the traffic impacts of land use changes. To this end, we design an artificial city to simulate interactions between land use development and traffic. The simulated city has an environment of travel corridors and land uses. In addition, two types of agents move on the artificial city: Citizen and Developer agents. Citizen agents interact with the environment through activity of visiting land uses and collectively creating traffic on the corridors. Developer agents interact with the environment by converting vacant land to developed land based on local activity levels and/or development costs. We conclude that this agent based model demonstrates phenomenon described by planning professionals: when costs based on TPR performance metrics are imposed, development levels reduce and are deflected away from areas of high activity and traffic. While the model was able to show low-density development patterns caused by TPR performance metrics, there were insufficient interactions to cause higher trips distances by Citizen agents. We also found that the model was sensitive to the structure of decision-making by developers, suggesting that further exploration of realistic cost-benefit analysis of developers would improve the model’s relevance.

A dynamic-cognitive lane selection model is proposed under an agent-based traffic simulation. For the realistic lane selection modeling, this study employs two algorithms: (1) the extended decision field theory (EDFT), a psychological decision-making algorithm to represent complex real-time deliberation of drivers, and (2) the Bayesian network (BN) to mimic limited perception capabilities of drivers on dynamic road conditions. To calibrate the proposed lane selection model, a single next-generation simulation (NGSIM) traffic dataset on Peachtree Street in Atlanta, Georgia has been used. During the calibration process, its modeling accuracy is compared with the NGSIM discretionary lane changing model via a cross-validation approach. The calibrated lane selection model is then implemented into the $AnyLogic^{(R)}$ agent-based simulation platform in conjunction with a NGSIM car-following model in order to evaluate the performance of the proposed lane selection model in regard to the physical movements of vehicles on the roadway. Computational execution time and the lane changing behavior of drivers are investigated in the proposed lane selection model and compared with conventional lane selection models. The results have demonstrated the modeling flexibility and accuracy of the proposed lane selection model.