본 연구에서는 에이전트 모형 기반 시뮬레이션 기법을 이용하여 국내 중형 고급승용차 제품시장에서 경쟁 제품들의 확산 다이나믹스를 예측하기 위한 환경조건을 도출하고자 민감도 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 소비자의 구매 특성과 행동을 모방한 소비자 에이전트 모형을 이용하며 사회적 네트워크로 연결된 소비자 에이전트들의 집단은 하나의 가상시장을 이룬다. 제품을 구매한 소비자 에이전트가 이웃 에이전트들에게 제품정보를 전달함으로써 실제 시장처럼 구전현상이 나타나고 이는 잠재적 소비자 에이전트들의 제품선택에 영향을 주게 되어 확산 다이나믹스 패턴이 변화하게 된다. 가상시장의 확산 다이나믹스가 실제 시장의 확산다이나믹스를 반영하기 위해서는 초기채택자 비율, 사회적 네트워크의 구조, 소비자 에이전트의 구매시점 결정방법 등의 가상시장 환경설정이 중요하다. 그러나 이러한 환경조건들은 실제시장에서 측정하기가 어렵기 때문에 본 연구에서는 다양한 환경조건하에서의 확산다이나믹스패턴을 실제 데이터와 비교 분석하여 적합한 환경조건을 찾고자 한다.
기존의 연구는 동작의 사실성에 비해 다양한 에이전트들의 각기 다른 동작 패턴과 환경 변화에 의한 다양한 움직임의 변화를 표현하는 데에는 한계가 있다. 실제 현실과 논리적으로 부합하는 Agents를 설계하기 위해서는 가상 환경에 대하여 능동적으로 반응하고, 그들과 상호작용하면서 스스로 능동적으로 변화함으로써 다양한 동작들을 수행할 수 있는 Agent가 필요하다. 본 논문에서는 가상 세계에서 일어날 수 있는 다양한 상황들을 제시하고, 이에 따른 다양한 가상 에이전트의 행동 변화를 위한 모델링을 제시하고자 한다.
가상환경을 구축하는 있어 상황은 동적인 형태로 존재한다. 즉, 어떤 객체의 등장이나 소멸, 변화 혹은 서로 다른 두 객체간의 관계에서 상황은 형성된다. 또한, 이런 상황은 시간의 흐름에 따라서 구성하는 에이전트의 행동에 의해 바꾸어 질 수 있는데, 이러한 상황은 어떠한 형태로 가상세계를 구성하며, 에이전트에 인식되어 질 것이다. 만약 에이전트의 행동에 의해 만들어지는 상황이 다른 어떤 객체에게 있어 예측할 수 없었던 상황이라면, 기존의 스크립트 기반 시스템에서는 어떻게 될 것인가\ulcorner 본 연구에서는 이런 각각의 상황을 이벤트의 구성으로 표현함과 동시에 등장 에이전트의 구성된 상황에 대한 인식과 에이전트의 내부환경요소 즉 감정요소를 도입함으로써 발생 상황에 능동적으로 대처하는 시스템에 대한 환경을 제안하고자 한다.
복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 에이전트 기반 시스템은 환경에 대한 감지 및 반응이라는 간단한 작동방식을 가지는 다중 에이전트 시스템과는 다르게 접근되어야 한다. 본 논문에서는 가상 생산 환경을 응용 분야로 하여 복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 다중에이전트 시스템을 구현하는 과정에서 발생하는 연구이슈를 정리하고, 이들을 해결하는 하나의 사례를 제시한다. 가상 생산 환경은 다수 조직치 존재, 자원제약의 문제, 시간이 제한된 상황에서의 일정 계획 문제 등 복잡한 의사결정과 협상 환경의 전형적인 요소를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구는 시간제약하에서의 외부협상 및 내부협력을 위한 프로토콜을 개발하고, 실세계의 시간제약을 만족하는 범위에서 최적화모형과 휴리 스틱모형을 상황적으로 적응하는 체계를 제시하며, 에이전트간의 소통 메시지를 이들 의사결정모형으로 모형화하는 과정을 예시한다.
본 논문은 가상목업의 정비성 시뮬레이션을 위한 통합 아키텍쳐를 제안한다. 통합 아키텍쳐는 3계층 구조로 가상휴먼 에이전트 계층, 가상환경 물리모의 계층, 다중 에이전트 협업제어 계층으로 구성된다. 이를 통해, 제품 설계 단계와 병행하여 제품의 조립, 분해, 설치, 제거 등의 정비 절차를 모의하여 정비성 설계 오류를 도출 할 수 있다. 또한 정비 작업에 소요되는 자원, 인시 수를 분석하고 정비 절차를 가상현실에서 검증함으로써 기술 교범을 생산할 수 있다. 제안한 통합 아키텍쳐는 국방과학연구소의 가상목업 정비성 시뮬레이션 시스템(ViMMS)으로 구현하였다. 본 시뮬레이션 시스템은 항공무기체계의 정비성 분석, 평가, 기술교범의 저작 및 정비 훈련 시뮬레이터로 활용할 수 있다.
최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.
가상현실을 이용한 교육시스템에서 학습자를 대신한 에이전트의 설계에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 에이전트의 설계에 있어서 가장 중요한 점은 동적으로 변화되는 환경에서 이루어지는 다양한 현상과 사건들을 인식하는 방법과 이에 대해 반응하는 행동의 설계와 구현에 있다. 본 논문에서는 에이전트의 행동을 설계함에 있어서 교육 시스템의 목적에 부합하기 위한 주위 객체들과의 상호작용을 통한 행위의 인식, 장이론을 이용한 공간객체와의 상호작용 등을 이용하여 좀 더 효율적으로 주위 환경에 반응할 수 있는 자율 에이전트의 행위에 대한 방안을 제시한다.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
휴대성을 가장 큰 장점으로 제공하는 모바일 장치는 모바일 장치를 위한 다양한 컨텐츠의 개발로 인해 관심이 주목되고 있다. 이러한 컨텐츠의 형식으로는 StandAlone 방식과 Network 방식이 있으며 근래에는 대부분의 컨텐츠들이 서버와의 통신을 통해 진행되는 후자를 따르고 있다. Network 방식의 컨텐츠는 서버와의 통신이 필수이기 때문에 별도의 서버와 함께 에이전트를 구현해야 한다. 모바일 장치에 탑재된 다양한 가상 기계와 수많은 컨텐츠들은 각각의 에이전트를 필요로 하며, 서버의 에이전트가 증가함에 따라 에이전트를 별도로 관리해야 하는 등의 문제점들이 발생하기 시작하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로서 통합된 형태의 에이전시를 제안하고자 한다. 제안된 에이전시는 모바일 장치의 가상기계와 컨텐츠의 종류에 상관없이 단 하나의 에이전시를 통해 상호간의 통신이 가능하다. 뿐만 아니라 서로 다른 모바일 장치와의 상호운용도 가능한 장점을 지닌다. 통합 에이전시는 접속 모듈과 함수 호출 모듈로 구성된다. 접속 모듈은 모바일 장치로부터 전송되는 전송정보 가운데 필요한 정보들을 추출하는 역할을 담당하며, 함수 호출 모듈은 접속 모듈에서 추출한 정보들을 이용하여 모바일 장치가 호출한 서버의 함수를 호출하는 역할을 담당한다.
인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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