분산 이형 환경에서의 이동에이전트를 이용한 정보 검색 시스템

Information Retrieval System based on Mobile Agents in Distributed and Heterogeneous Environment

  • 박재복 ((주)소프트웨어밸리 개발팀장) ;
  • 이광용 (인하대학교 전자계산공학과) ;
  • 조근식 (인하대학교 전자계산공학과)
  • 발행 : 2002.02.01

초록

분산 이형 환경에서 대용량의 정보를 검색하는 새로운 패러다임으로 이동 에이전트가 주목받고 있다. 검색을 수행하기 위해 많은 양의 데이터를 전송하는 대신 검색을 수행하는 에이전트를 검색을 수행할 서버로 직접 전달하는 방식을 이용하는 것이다. 본 논문에서는 분산 이형 환경에 독립적으로 존재하는 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 이동 에이전트 기반의 정보 검색 모델을 제시하고 질의응답(Q&A)을 검색하는 시스템을 다지인하고 구현한다. 제안된 모델인 이동 에이전트 기반의 질의응답 검색 시스템(QASSMA : Q&A Search System using Mobile Agents)은 이형 분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델이다. QASSMA의 특징을 요약하면, 우선, 최적의 검색 위치로 검색 코드 자체가 이동하여 검색을 수행하므로 기존의 정적인 검색 로봇에 비하여 고정된 네트워크 거리를 극복할 수 있고 단축된 원격 서버와의 네트워크 거리만큼 검색시간을 단축시킬 수 있다. 또한 출발서버에서 검색할 위치로 검색코드가 이동하여 실행되므로 중앙 집중적인 네트워크 트래픽 형성을 막고 출발서버의 부담을 줄일 수 있다. 마지막으로, QASSMA의 이동 검색 에이전트는 검색 환경에 맞는 클래스를 능동적으로 탑재하여 효율적으로 검색 환경의 변화에 대처할 수 있고 다양한 검색 방법을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 이동 에이전트 기반의 질의응답 시스템의 검색 방법이 기존의 정적인 검색 방법에 비해 효율적임을 보인다.

We focus on the mobile agents which are considered as new paradigm to solve information retrieval of large volumes of data in the distributed and heterogeneous environment. The mobile agent moves the computation to data instead of large volumes of data to computations. In this paper, we propose an information retrieval model, which can effectively search data in the distributed and heterogeneous environment, using mobile agents. Our model is applied to the design and implementation of an Q&A(Question and Answer) retrieval system. Our Q&A retrieval system, called QASSMA(Q&A Search System using Mobile Agents), uses mobile agents to retrieve articles from Q&A boards and newsgroups that exist in the heterogeneous and distributed environment. QASSMA has the following features and advantages. First, the mobile retrieval agent moves to the destination server to retrieve articles to reduce the retrieval time by eliminating data traffics from the server to the client host. Also it can reduce the traffic that was occurred in the centralized network system, and reduce the usage of resources by sending its agent and running in the destination host. Finally, the mobile retrieval agent of QASSMA can add and update dynamically the class file according to its retrieval environment, and support other retrieval manner. In this paper, we have shown that our Q&A retrieval system using mobile agents is more efficient than the retrieval system using static agents by our experiments.

키워드

참고문헌

  1. Behrouz H. Far and K. Zenya, EX-W-Pert System: A Web-Based Distributed Expert System for Groupware Design, Expert System With Applications, Vol 11, No.4, pp. 475-480, 1996 https://doi.org/10.1016/S0957-4174(96)00063-2
  2. Ricardo Baeza-Yates and R. N. Berthier, Modem Information Retricval, Addison-Wesley Publish, pp.27-30, 1999
  3. Pascal Van Hentenryck, Constraint Satisfaction in Logic Programming, MIT Press, U.S.A, 1989
  4. Tsang Edward, Foundation of Constraint Satisfaction, Academic Press, LonDon, 1993
  5. Danny D. Lange and O. Mitsuru, Programming and Deploying Java Mobilc Agents with Aglets, Addison-Wesley, pp. 1-5, 1998
  6. Edmund H. Durfee and R. S. Jeffrey, Distributed Problem Solving and Multi-Agent Systems: Comparisons and Examples, In Proceedings of the Thirteenth International Distributed Artificial Intelligence Workshop, pp. 94-104, July, 1994
  7. Robin D. Burke, H. J. Kristian and K. A. Vladimir, Question Answering Lrom Freqently-Asked Question Files: Experiences with the FAQ Finder Systems, Technical Report 97-05, Chicago University, 1997
  8. Steven D. Whitehead, Auto-FAQ : an experiment in syberspace leveraging, Computer Networks and ISDN Systems 28, pp. 137-146, 1995 https://doi.org/10.1016/0169-7552(95)00101-2
  9. Burke, R., K. Hammond and E. Cooper, Knowledge-based information retrieval from semistructred text, In AAAI Workshop on Internetbased information Systems, AAAI, pp. 9-15, 1996
  10. Buckley, C., Implementation of the SMART Information Retrieval [sic] System, Technical Report 85-686, Cornell University, 1985
  11. Cutting, D., J. Kupiec and J. Pederson and P. Sibun, A Practical Part-of Speech Tagger., In Proceedings of the Third Conference on Applied Natural Language Processing, ACL, 1992
  12. Salton, G. and C. Ruckley, Global Text Matching for Information Retrieval, Science 253, pp. 1012-1015, 1991 https://doi.org/10.1126/science.253.5023.1012
  13. Yezdi Lashkari, M. Max and M. Pattie, Readings In Agents,Collaborative Interface Agent, Morgan Kaufmann Publishers, pp. 111-116, 1998
  14. Nathaniel Good, S. Ben and K. A. Joseph and B. Al and S. Badrul and H. Jon and R. John, Combining Collaborative Filtering with Personal Agents for Better Recommendations, AAAI, 1999
  15. Schafer J. B., J. Konstan and J. Riedl, Recommender Systems in E-Commerce, pp.3-5, November, 1999 https://doi.org/10.1145/336992.337035