• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.407-410
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• 2007

자율컴퓨팅은 관리자나 사용자의 개입없이 시스템이나 서비스가 원활하게 동작되는 환경으로 구조조정, 최적화, 치료, 방어 등을 위한 여러가지 기술이 복합적으로 요구된다. 태스크를 자율적으로 완수하고 최적으로 수행하기위한 자율적 계획수립 및 계획실행은 자율컴퓨팅에서 필요한 요소기술이다. 이 논문에서는 목표의 실패없는 수행을 위한 여러 잠재적인 실행경로를 포함하는 강건한 계획수립과 다중 에이전트 구조를 이용하여 가용한 자원에 대한 전반적인 고려와 함께 실행시점의 상황을 반영하여 최적의 실행경로에 따라 계획을 실행하게 하는 방법을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.1
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• pp.115-123
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• 2007

Agents in Multi-Agent System; (MAS) should make use of a common Agent Communication Language (ACL) in order to negotiate with others, and conform to negotiation protocols thatare designed to reach agreements. Therefore, agents must have suitable architectures that could cover above requirements. In this paper, we define an instructive ACL and compare it with other ACLs such as Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) ACL and Knowledge Query Manipulation Language(KQML), In particular, we represent agents as logic programs with knowledge base and negotiation library. Finally, we show how the planner, which is in the negotiation library, provides the plan of actions and updates agent's knowledge base.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.370-372
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• 2003

기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 여러 가지 문제점이 발생된다. 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 이러한 문제점의 해결이 절실하게 요구되고있는 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하고자 엔터프라이즈 환경의 연구비 통합관리 데이터 웨어하우스를 개발하였다. 본 논문에서의 핵심 요소는 정보검색 에이전트와 정보통합 에이전트이다. 정보검색 에이전트에서는 기존의 예산계획 DB, 예산편성 DB, 예산정산 DB의 데이터를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 찾아주는 역할을 수행한다. 정보통합 에이전트에서는 정보검색 에이전트에서 수집한 데이터를 추출, 전송, 가공, 로딩하여 통합 데이터베이스에 저장한다. 또한, 정보통합 에이전트에서는 다수의 정보소스를 사용자가 하나하나 접근하여 검사하는 노력을 줄여주고 사용자에게 불필요하다고 판단되는 데이터를 걸러주는 역할을 수행한다. 엔터프라이즈 환경의 REIM 데이터 웨어하우스는 사용자 요구사항을 최대한 반영한 기능들로 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공한다. 최종 사용자에게는 원하는 분석정보를 신속하게 접근하여 단편적인 관점보다는 종합적인 관점에서 다양한 분석자료를 제공받을 수 있도록 하였다. 또한, 3개의 시스템을 하나로 통합한 결과 데이터의 공유, 시스템 통합, 운영비용 절감, 의사결정 지원환경을 단순화시키는 효과를 제공한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.9
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• pp.1089-1094
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• 2004

Agents in Mlulti-Agent Systems (MAS) should make use of a common Agent Communication Language (ACL) in order to negotiate with others, and conform to negotiation protocols that are designed to reach agreements. Therefore, agents must have suitable architectures that could cover above requirements. In this paper, we define an instructive ACL and compare it with other ACLs such as Foundation for Intelligent Physical Agents(FIPA) ACL and Knowledge Query Manipulation Language (KQML). In particular, we represent agents as logic programs with beliefs, desires, intentions and negotiation library. Finally, we show how the planner, which is in the negotiation library, provides plans of actions and updates agent's beliefs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.7-10
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• 2008

본 논문은 멀티에이전트 환경에서 에이전트간의 지식 이종성과 통신 가능성 분산 제어의 방법에 중점을 두고 협동을 위한 정보를 KQML을 통하여 메시지를 전달한다. 항공사, 숙박업소, 설명 정보를 제공하는 에이전트들로 구성하여 조정 에이전트로 하여금 다른 에이전트가 필요한 정보를 주는 투어 스케줄링 에이전트 시스템을 구현하여 여행 준비자들이 자유 투어 스케줄링을 계획하는데 필요한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1015-1027
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• 2000

에이전트에 대한 연구는 최근에 들어와 그 응용분야가 점차 확대되어 가고 있으며, 에이전트를 근간으로 하는 소프트웨어도 점점 복잡화, 대형화되고 있는 추세이다. 이에 따라 에이전트를 근간으로 하는 소프트웨어 개발 방식도 좀더 체계적이며 공학적인 접근이 요구되고 있다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 소프트웨어를 효율적으로 모델링하기 위하여 에이전트 추출, 내부 에이전트 모델링과 외부 에이전트 모델링 기법을 제안한다. 에이전트 추출은 실세계에 존재하는 객체들로부터 에이전트를 추출하는 방법을 사용했고, 내부 에이전트 모델링에서는 에이전트의 내부를 목표, 자기정보, 계획 기능으로 나누어 각각의 모델링 방법을 제시했으며, 외부 에이전트 모델링에서는 다중 에이전트 시스템에서 에이전트의 이동성과 에이전트간의 메시지 교환을 중심으로 한 모델링 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.11
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• pp.4282-4290
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• 2010

Recently, business environment is spreading from singular business to supply-chain problem. SCM(Supply Chain Management) is changing from closed and static to opened and dynamic environment, so these environment changes of SCM require to enterprise different approach than past. As supply chain is becoming opened and dynamic, a claim is being naming that converse of real-time the get reaction from to recognizing the level of supply chain problem, grope of alternative plan to solving this problem and choosing optimum alternative plan raise the enterprise competitive. But until present, the research to deal with these changes of SCM is on insufficient situation. Thus in this paper proposes the agent system by a way of realizing dynamic supply chain. The agent is going to accomplish the management activities in real-time depends on environment and given condition and designed for solving problems development and maintenance. Also, algorithms performance of the agent is tested on TAC SCM environment. Agents in TAC SCM are simulations of small manufacturers, who must compete with each other for both supplies and customers, and manage inventories and production facilities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.319-322
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• 2002

현재 에이전트는 강화 학습 모델을 토대로 사용자의 간섭 없이 사용자 의도를 파악하며 능동적으로 행동하는 기술들이 발달되어 왔다. 하지만 인터넷을 기반으로 한 계획이나 학습 등을 위하여 보다 지적인 능력을 갖춘 에이전트의 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코딩 기법을 이용하여 사용자의 프로파일을 학습하고. 사용자를 분류하는 AUA(Agent for learning Users' Action)를 제안하고자 한다. AUA는 사용자 학습 에이전트로 사용자의 행위를 관찰하고 행위서열을 생성하고 구분함으로써, 사용자의 관심정도를 보다 세밀하게 분석하고 계획할 수 있다. 또한 AUA는 에이전트간에 관계를 설정함으로 사용자에게 보다 나은 정보 검색을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.538-540
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• 2005

대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.1-17
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• 2001

This paper deals with an agent-based decision-supporting system for Taguchi experiment planning. Among the four major parts of Taguchi experiment, the planning phase includes the most important decision-making issues such as determination of experiment objectives, quality characteristics, and control factors. The planning phase, however, has not been paid proper attention by experiment designers. In this research, an agent-based decision-supporting system for Taguchi experiment planning has been developed to facilitate the planning tasks of experiment designer. The decision-supporting system is composed of two agent-based mechanisms. The first employs an Internet agent that collects the domain knowledge from knowledge providers who may be distributed in remote places. Another agent then visualizes the collected knowledge and reports it to the experiment designer. Engineers who would normally have difficulties in collaborating because of limitations on their time or because they are in different places can easily work together in the same experiment team and brainstorm to make good decisions. The second agent-based mechanism offers context-sensitive advice generated by another intelligent agent during the experiment planning process. it prevents the experiment designer from making improper decisions, which will increase the feasibility of the experiment and minimize the unnecessary expense of time and resources.