초록
에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그 중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다. 아울러, 차세대 지능형 검색 기술인 TEMA 시스템에 대해 소개한다.