Earticle

전자상거래의 급속한 성장과 함께 라스트마일 배송은 현대 물류 시스템의 핵심 과제로 부상하고 있으나, 기존 연구는 단순화된 물류환경의 가정이나 단일 성과 지표에 집중하는 경향이 있어 배송 수단의 성과가 공간 구조 및 기상 조건에 따라 어떻게 달라지는지를 통합적으로 분석한 연구는 부족하다. 본 연구는 한국 주거·지형 환경을 대표하는 세 가지 주거 공간 유형과 세 가지 기상 조건 하에서 트럭과 드론 배송의 운영성과 및 환경성과를 에이전트 기반 모델(ABM)을 통해 비교·분석하였다. 시나리오별 30회 반복 시뮬레이션 결과, 배송수단의 성과는 기술적 특성보다 공간 구조 및 기상 조건과의 적합성에 의해 결정되는 것으로 나타났다. 아파트 단지에서는 트럭의 묶음배송 효율이 운영·환경성과 모두에서 드론을 앞섰으며, 경사지 저층 주거지에서는 드론이 접근 마찰을 우회하여 정상 기상 기준 약 38% 빠른 배송 시간을 기록하였다. 산악 농촌 지역에서는 드론이 모든 기상 조건에서 약 40~44%의 CO₂ 저감 효과를 보이는 유일한 공간 유형으로 확인되었다. 본 연구는 드론 배송을 트럭의 전면적 대체 수단이 아닌 조건부 보완 수단으로 재정의하며, 저고도 경제 기반 물류 시스템의 공간 맞춤형 설계에 실질적 시사점을 제공한다.

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.

Purpose : In the modern society, the social structure is getting more complex due to the development of science and the increase of information, and the relatio n between user and space is also being expressed more diversely. This characte ristic of space as a complex system came to require the methodology to review the functional efficiency from the stage of planning with the objective and quantitative method. Methods : The vision-based analysis method has a limit in analyzing the characteristics of complex system rather than the physical analysis of space. This study proposes a method to analyze the space structure by using the interaction between space and agent based on the agent-based modeling theory that reflects the characteristics of complex system. The study was carried out in the following way. First, through the experiment of proposed model, the vision analysis theory and the agent-based analysis theory were compare d to evaluate the validity and effectiveness of agent-based analysis model. And then, it proposed the possibility of new analysis method by measuring the space sharing rate according to the adjustment of time and space control variables. Results : The results of this study are: 1) Even in the same space structure, the space occupying time of agent has influence on the relativity change of spac e structure; 2) In the spaces with the same topological route, the size change of space also has great influence on the relation of space structure. Conclusion : With this, we can expect the fairly practical effect of the agent -based analysis model when it is applied to the preliminary simulation for the space traffic analysis and the set-up of effective route, as a tool to analyze the emergence phenomena occurred by the interaction between agent and space as the complex system characteristic of space.

현대는 과학과 정보량의 증가로 인하여 사회구조가 복잡해짐에 따라 사용자와 공간간의 관계 역시 다양하게 표출되고 있다. 이와 같은 공간의 복잡계적 특성은 계획단계에서부터 객관적이고 정량적인 방법으로 기능적 효율성을 검토할 수 있는 방법론의 필요성을 요구하게 되었다. 시지각기반 분석방법은 공간의 물리적 분석이 아닌 복잡계적 특성을 분석함에 있어 한계를 보이고 있다. 본 연구에서는 복잡계적 특성을 반영한 행위자기반모형이론을 바탕으로 공간과 행위자간의 상호작용 관계를 이용하는 공간구조분석 방법론을 제시하고자 한다. 연구방법으로는 예시모형 실험을 통하여 먼저, 시지각 분석이론과 행위자기반 분석이론을 비교하여 행위자기반 분석모형의 타당성과 유효성을 평가하였고, 시간 및 공간제어변수를 조절에 따른 공간 점유율을 측정으로 새로운 분석방법론의 가능성을 제시하였다. 연구의 결과는 1) 동일한 공간 구조에서도 행위자의 공간 점유시간이 공간구조의 관계성 변화에 영향을 미치고 2) 동일한 위상학적 경로를 지닌 공간에서 공간의 크기 변화 역시 공간구조의 관계성에 큰 영향을 미친다는 점이었다. 이를 통하여 공간의 복잡계적 특성인, 행위자 및 공간과의 상호작용에 의해 발생하는 창발현상을 분석하는 도구로서 행위자기반 분석모형이 공간 통행량 분석 및 효과적인 동선 설정 등의 사전 시뮬레이션에 적용되었을 때 상당히 실용적인 효과를 기대할 수 있다고 판단된다.

In the modern society, the social structure is getting more complex due to the development of science and the increase of information, and the relation between user and space is also being expressed more diversely. This characteristic of space as a complex system came to require the methodology to review the functional efficiency from the stage of planning with the objective and quantitative method. The vision-based analysis method has a limit in analyzing the characteristics of complex system rather than the physical analysis of space. This study proposes a method to analyze the space structure by using the interaction between space and agent based on the agent-based modeling theory that reflects the characteristics of complex system. The study was carried out in the following way. First, through the experiment of proposed model, the vision analysis theory and the agent-based analysis theory were compared to evaluate the validity and effectiveness of agent-based analysis model. And then, it proposed the possibility of new analysis method by measuring the space sharing rate according to the adjustment of time and space control variables. The results of this study are: 1) Even in the same space structure, the space occupying time of agent has influence on the relativity change of space structure; 2) In the spaces with the same topological route, the size change of space also has great influence on the relation of space structure. With this, we can expect the fairly practical effect of the agent-based analysis model when it is applied to the preliminary simulation for the space traffic analysis and the set-up of effective route, as a tool to analyze the emergence phenomena occurred by the interaction between agent and space as the complex system characteristic of space.

ICT 시장이 포화상태에 이르게 됨에 따라, ICT 시장 내에 고객이탈(customer churn)에 많은 관심을 가지게 되었다. 하지만 기존 연구들은 통계적 방법론 기반의 실증적 연구나 거시적 관점의 연구들로 고객이탈을 동적으로 보여주지 못하거나, 고객이탈이 고려되지 못하는 한계점을 가지고 있었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 기존의 한계점을 보완하고자, 행위자 기반 모형을 기반으로 한 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 모델은 사회과학분야에서 널리 활용되고 있는 Epstein의 Civil Violence Model을 ICT 시장에 맞도록 응용하여 후발주자(follower)의 최신기술 시장의 선점이 고객이탈에 어떠한 영향을 주는지, 어떠한 요인으로 고객이탈을 극복할 수 있는지 살펴보았다. 본 연구에서 적용한 동태적 분석 방법은 ICT 시장에서 새로운 혁신전략이나 경쟁사의 고객이탈 전략에 대응하기 위한 전략을 수립하고자 할 경우에 그 결과를 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 전략을 구성하는 요인들이 서로 어떠한 영향을 주는지를 시간의 흐름에 따라 시각적인 표현을 해주기 때문에, 보다 정확한 전략 수립에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.

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.

행위자 기초 모형을 이용하여 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구를 수행하였다. 이때 가중치를 금융시장에서 행위자 간의 공유하는 정보의 영향력의 크기로 사용하였으며 가중치의 크기와 분포가 수익의 변동에 기여하는 것을 관찰하였다. 행위자들의 가중치의 크기가 평균적으로 클수록 가격의 변동의 크기도 같이 증가함을 알 수 있었으며 가중치의 크기뿐만 아니라 가중치의 분포에 따라서도 수익의 분포가 변하게 된다. 이는 신흥시장과 성숙한 시장에서 관찰되는 분포의 차이와 관련하여 유사성을 찾아볼 수 있을 것이라는 가능성을 제공한다. 행위자의 정보의 영향력은 항상 일정하지 않고 그 영향력이 행위자의 시장 예측에 대한 적중률에 따라 변하게 된다. 이렇게 변화하는 행위자들의 정보의 영향력의 분포는 결국 소수의 큰 영향력을 갖는 행위자와 다수의 영향을 거의 끼치지 못하는 행위자들로 분포되게 된다. 그 분포는 초기의 행위자들의 영향력 분포가 어떻게 되었든 간에 충분히 시간이 흐르면 모두 멱법칙을 따르는 분포를 갖게 된다.

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.

Aimed at the deficiency of existing modeling method of traffic guidance system based on Multi-Agent, the advantage of Unified Modeling Language (UML) and Hierarchical Colored Petri Nets (HCPN) is combined to model the system. The modeling method using UML and HCPN is first put forward, and more UML diagrams are constructed so as to model the framework of traffic guidance systems. Moreover, the mapping rules from UML model to HCPN is set up, the formal model of traffic guidance system is gotten, and design error may be found by formal verification and validation of HCPN model. So UML model can be improved and correct UML model can be gotten.

AI 기술은 에이전트 방식을 통해 사용자 편의성을 증진시키는 방향으로 발전하고 진화하고 있다. 기존 기술과 융합하여 새로운 가치를 창출하는 AI의 특성은 3D 모델링 소프트웨어에도 영향을 미치고 있다. 이종 시스템 간의 시스템 연동을 통해 발현된 에이전트 기능은 3D 모델링 영역에서 혁신적인 접근법을 전개하는 전환점이 되고 있다. 본 연구는 AI와 3D 인터페이스의 상호 연동 환경에서 3D 모델링 작업을 수행하고, 이 과정에서 발생하는 사용자 경험을 관찰함으로써 공정 내 AI 에이전트의 활용 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 실험 결과, 생성 소요 시간의 효율성이 확인되었으며, 사용자들이 모델링 과정에서 '의사결정 조력 여부' 및 '의사소통의 가능성' 항목에서 에이전트 방식의 협업 가능성을 경험한 것으로 관찰되었다. 이 연구를 통해 AI가 에이전트로서 사용자와 모델링 작업을 협력적으로 수행하며 3D 모델링 과정에 기여했음이 확인되었다. 이러한 성과가 향후 AI 기반의 사용자 친화적 3D 모델링 환경 구축의 초석이 되기를 기대한다.

AI technology is advancing and evolving towards enhancing user convenience through an agent-based approach. The characteristic of AI that creates new value by converging with existing technologies is also influencing 3D modeling software. The interlinking of disparate systems, which has enabled the manifestation of agent functions, is now catalyzing the development of groundbreaking approaches in 3D modeling. The purpose of this research is to investigate the potential of AI agents in 3D modeling workflows, achieved by performing 3D modeling operations in an integrated AI and 3D interface environment and subsequently analyzing the user experience. The experimental results confirmed the efficiency of the generation time, and users were observed to have experienced the collaborative potential of the agent-based approach in categories such as 'decision-making assistance' and 'communication possibility' during the modeling process. This study validates the efficacy of AI as a collaborative agent that actively engages with users to substantially contribute to the 3D modeling process. It is anticipated that these findings will serve as a cornerstone for the establishment of future AI-driven, user-centric 3D modeling environments.

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.

A system dynamics model is developed to investigate the applicability of the agent based modeling concept in the system dynamics model. The assumed problem is to forecast the size and structure of the organization with the developing market environment. The agent based modeling concept is applied to the organization part, and the other parts of the model such as market, facilities, etc. are developed with the traditional system dynamics technique. The simulation results show the agent based modeling part can be combined with the traditional system dynamics modeling with more precisions. However, the complexity increases and the simulation times are longer than those of the traditional method.

목적 이 연구는 행위자기반모형(Agent Based Modeling)을 활용하여 혁신학교의 지속 요인을 탐색하는 데 목적을 두었으며, 혁신학교의 지속성은 혁신학교 철학과 관점을 공유하는 교원이 중요하다는 판단 아래, 어떠한 정책적 조건이 갖추어진 경우에 교원이혁신학교를 선택하는가를 분석하였다. 방법 연구목적을 달성하기 위해 ‘Model of school choice with information asymmetries’ Netlogo 6.1.1의 행위자기반모형코드를 활용하여 ‘교원전보 행위자기반모형’을 개발하였고, 총 24가지의 시뮬레이션 결과를 산출하였다. 결과 산출된 24가지의 시뮬레이션 결과 중에서 세 개의 시나리오 분석 결과를 제시하면, 첫째, 혁신학교의 양적인 증가 및 관련한정책적 유인가는 혁신학교의 지속에 긍정적 영향을 주기 어려운 것으로 나타났다. 둘째, 지속성의 핵심적인 요인으로 교원이 가진필요 충족이 중요하다는 것을 확인하였으며, 마지막으로 교원의 혁신학교 선택과 혁신학교의 지속을 위해서는 교원이 갖는 필요를충족시킬 수 있는 정책이 필요함을 확인하였다. 결론 혁신학교의 지속을 위해 보다 중⋅장기적 관점에서 학교 구성원의 필요를 충족시킬 수 있는 방안의 검토가 필요함을 논의하였으며, 교육학 분야에서의 행위자기반모형 활용에 관한 논의를 제시하였다.

Objectives The purposes of this study was to explore and analyze factors of Innovation Schools’ sustainability through Agent Based Modeling (ABM). Specifically, focusing on findings from previous research that sharing value of Innovation School among teachers is on of the most important factors of sustaining, this study investigated on what policy conditions motivate teachers to choose Innovation School. Methods ABM was programed based on ‘Model of school choice information asymmetries’, entitled ‘Teacher-Transfer ABM Netlogo 6.1.4’, and a total of 24 scenario simulations were analyzed with different policy variables. Results Among 24 analyzed scenarios, scenario 3 is reported in detail, which showed that increasing number nor expanding valence of Innovation Schools do not have positive affect in attracting teachers to the Innovation Schools. The results, however, showed, that fulfilling teachers’ need increase the number teachers who choose Innovation School as well as teachers’ innovative value. Conclusions The results of this study suggest that policies regarding Innovation School need to consider school members’ need in a more long-term perspective in order to enhance sustainability of the Innovation Schools. In addition, ABM could be applied to educational research.

This paper presents an approach to solve the long-term generation expansion planning problem of the restructured electricity industry using an agent-based environment. The proposed model simulates the generation investment decisions taken by a particular agent (i.e. a generating company) in a market environment taking into account its competitors’ strategic investment. The investment decision of a particular company is modeled taking into account that such company has imperfect foresight on the future system development hence electricity prices. The delay in the construction of new plants is also explicitly modeled, in order to compute accurately the yearly revenues of each agent. On top of a conventional energy market, several capacity incentive mechanisms including capacity payment and capacity market are simulated, so as to assess their impact on the investment promotion for generation expansion. Results provide insight on the investment cycles as well as dynamic system behavior of long-term generation expansion planning in a competitive electricity industry.

A system dynamics model is developed to investigate the applicability of the agent based modeling concept in the system dynamics model. The assumed problem is to forecast the size and structure of the organization with the developing market environment. The agent based modeling concept is applied to the organization part, and the other parts of the model such as market, facilities, etc. are developed with the traditional system dynamics technique. The simulation results show the agent based modeling part can be combined with the traditional system dynamics modeling with more precisions. However, the complexity increases and the simulation times are longer than those of the traditional method.

이 논문은 윤석열 대통령 탄핵안에 대한 국민의힘 의원들의 본회의 투표 선택을 분석한다. 구체적으로, 두 차례의 투표 결과를 컴퓨터 모의실험 (computer simulation)을 통해 재현하고, 이를 통해 의원의 투표 참여와 찬성의 동인을 추론한다. 당시 국민의힘 의원들은 외부의 탄핵 찬성 압력과 당의 탄핵 반대 당론 사이에서 선택을 내려야 하는 상황이었다. 우리는 의원의 본회의 투표 선택의 요인으로 의원 개인의 선호, 지역구의 이해, 정당의 입장, 여론과 함께 동료의원들의 선택에서도 영향을 받는다고 주장한다. 특히, 사안에 대한 주목이 대단히 높고, 투표 이후의 결과가 불확실한 상황에서, 주변 의원들의 선택이 주는 영향은 더욱 클 것이다. 이러한 주장을 검증하기 위해 에이전트 기반모형(ABM)의 기법을 활용한 모형을 구축하고, (1) 의원의 탄핵 선호, (2) 외부 압력, (3) 당 지도부의 동조화 압력, (4) 주변 의원의 영향(이웃·청중 효과)을 주요 변수로 설정한다. 분석 결과 1차 표결에서는 원내지도부의 강력한 보이콧 결정과 높은 참여비용이 의원의 행동을 제약하였으며, 주변 의원의 영향에서 자유로운 의원 일부의 일탈이 나타난다. 2차 표결에서는 외부 압력 증가와 당론 약화로 탄핵안 가결에 필요한 정족수(quorum) 이상의 의원이 이탈한다. 또한, 모형에서 각 매개 변수의 값을 달리하여 변수의 상대적 영향을 비교한다. 총 500회의 시뮬레이션 결과 당론 압박과 외부 압력 변수는 의원의 선택에 중요하며, 주변 동료의원들의 선택 (이웃·청중 효과)의 영향 효과도 확인하였다. 이는 개별 의원을 독립적 관측치로 간주하는 기존의 접근으로는 포착하기 어려운 결과로, 에이전트 기반모형이 정치 현상을 분석하는 주요한 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.

This study analyzes the voting choices of People Power Party (PPP) lawmakers in the plenary session on President Yoon Suk-yeol’s impeachment. Using an agent-based model (ABM), we simulate two rounds of voting to identify key influences on lawmakers’ decisions. PPP lawmakers faced external pressure to support impeachment and internal pressure to conform to party leadership. We argue that their choices were shaped by personal preferences, constituency interests, party stance, public opinion, and peer influence. Our model incorporates four key factors: (1) individual impeachment preferences, (2) external pressure, (3) party leadership’s conformity pressure, and (4) peer influence (neighborhood and audience effects). Simulation results show that in the first vote, party leadership’s strong opposition and high participation costs constrained lawmakers, while in the second vote, rising external pressure and a weakened party stance led to defections, resulting in impeachment approval. Through 500 simulations, we confirm that party pressure and external influence significantly shaped lawmakers’ decisions, with peer influence playing a crucial role. These findings highlight the limitations of traditional approaches that treat lawmakers as independent units and demonstrate ABM’s value in analyzing political decision-making.

Researchers have emphasized the dynamic nature of the service supply chain of the motion picture industry but had difficulty studying the dynamics because traditional research methodologies were limited. This study explores interaction and competition among the supply chain participants and focuses on capturing the dynamics by using agent-based modeling. An agent-based model has been developed based on the decision-making rules of moviegoers and theaters. Transitional probabilities and a multinominal logit model have been applied to moviegoers' decision-making process. Results of the Chi-square test of market share among the movies released in 2000 show that the research model can explain supply chain dynamics. After validating the model, research propositions are suggested by conducting a scenario analysis in perspective of market size and product diversity, as well as theater performance. This research can be used to forecast the performance of a movie based on pre-release information.

In order to mitigate the damage caused by accidents in nuclear power plants (NPPs), evacuation strategies are usually managed on the basis of off-site effects such as the diffusion of radioactive materials and evacuee traffic simulations. However, the interactive behavior between evacuees and the accident environment has a significant effect on the consequential gap. Agent-based modeling (ABM) is a method that can control and observe such interactions by establishing agents (i.e., the evacuees) and patches (i.e., the accident environments). In this paper, a radiological emergency evacuation model is constructed to realistically check the effectiveness of an evacuation strategy using NetLogo, an ABM toolbox. Geographic layers such as radiation sources, roads, buildings, and shelters were downloaded from an official geographic information system (GIS) of Korea, and were modified into respective patches. The dispersion model adopted from the puff equation was also modified to fit the patches on the geographic layer. The evacuees were defined as vehicle agents and a traffic model was implemented by combining the shortest path search (determined by an A ^* algorithm) and a traffic flow model incorporated in the Nagel-Schreckenberg cellular automata model. To evaluate the radiological harm to the evacuees due to the spread of radioactive materials, a simple exposure model was established to calculate the overlap fraction between the agents and the dispersion patches. This paper aims to demonstrate that the potential of ABM can handle disaster evacuation strategies more realistically than previous approaches.

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.