초록
많은 양의 정보가 인터넷을 통해 제공되고 있다. 이 때문에 사용자는 쓸모없는 정보를 찾는 경우가 많다. 본 논문에서는 이와 같은 사용자의 불편함을 해결하기 위하여 지능형 웹 에이전트 시스템을 제안한다. 이 지능형 웹 에이전트 시시스템은 사용자의 행동과 에이전트 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례 기반 학습 방법을 이용하여 특정 개인 사용자가 웹상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다. 지능형 웹 에이전트 시스템은 인터페이스 시스템과 학습 시스템의 두 개의 부시스템으로 이루어져 있다. 실험 결과 지능형 웹 에이전트 시스템을 사용했을 때가 사용하지 않았을 때보다 훨씬 빨리 찾을 수 있었다.
Massive amount ofinformation is provided for the internet users. Therfore, the users are exposed even to the useless information. In this paper, a Intelligent Web-Agent system is present as a solution for this kind if users inconvinience. This Intelligent Web-Agent system i devised users to search by the keyword about which they get information and commend the sites which have more intensive relation with the examine keyword, judge by the users and the case-base constructed by the Intelligent Web-Agent system itself previously, so the users can access the essential web sites in short time. Intelligent Web-Agent system is compose of a interface-system and a learning system. According to the experiment, using the Intelligent Web-Agent System quicker than the case when not using the Intelligent Web-Agent System.