행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.
최근 스마트폰과 같은 모바일 단말기는 데이터 통신을 위해 3G, WiFi, WiBro, LTE 와 같은 다수의 네트워크 인터페이스를 가지고 있다. 또한 이와 같은 모바일 단말기는 대부분 배터리로 동작하기 때문에 에너지 효율성은 매우 중요한 요소이다. 따라서 해당 단말이 통신을 할 때, 주변 네트워크 환경에 따라 에너지, 통신비용 등을 고려하여 최적의 네트워크를 선택하여 사용할 수 있다. 이 때 주변 네트워크 환경에 따라 최적의 네트워크 인터페이스를 탐색하고 선택하는 것은 사용자의 명시적인 선택이나 주기적인 탐색 방법 등이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 탐색 주기에 따른 다중 네트워크 인터페이스 단말기의 에너지 효율성을 분석하고 효율적으로 네트워크 인터페이스를 선택하는 미들웨어의 프로토타입을 구현하고 평가하였다.
4세대 무선통신 환경에서, 가장 중요한 문제 중의 하나는 사용자들에게 적합한 접근 네트워크를 발견하고 선택하는 것이다. 본 논문에서는 그룹결정기법을 이용한 새로운 네트워크 선택 메커니즘을 제안하고, 이종 네트워크 환경에서 수직 핸드오버를 위한 네트워크 선택 기법에 따른 영향을 분석한다. 비슷한 QoS 요구조건들을 갖는 사용자들의 그룹들이 동시에 이용할 수 있는 네트워크를 탐색하며, 한 서비스 영역은 여러 특성을 갖는 다수의 접근 네트워크들이 존재하는 경우를 고려한다. 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 준다. 제안된 시스템을 MADM 기법 중 GRA, SAW 그리고 TOPSIS 방법으로 비교 및 평가하였다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 네트워크들의 특성과 사용자의 선호도에 따라 더욱 효과적인 선택을 할 수 있음을 알 수 있다.
차세대 무선 네트워크 시스템에서 이동 단말은 다수의 무선 액세스 네트워크를 접속할 수 있는 능력을 갖는다. 이런 이기종 환경에서 네트워크 선택 메커니즘은 사용자에게 QoS를 보장해주기 위한 중요한 역할을 담당한다. 본 연구에서는 최적의 네트워크 선택을 위해 AHP 기법을 그룹결정방법에 적용한다. 특정 QoS를 요구하는 사용자들과 유사한 특성을 갖는 액세스 네트워크들을 각각 그룹으로 생각한다. 이 경우 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 주는 방법이다. 여기서 네트워크 선택 알고리즘은 결정요소의 가중치를 계산하는 AHP와 접근 네트워크의 등급을 결정하는 GRA 방법을 이용한다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 시스템은 각 서비스 내 모든 사용자들이 0.9 이상의 높은 판정값으로 동일한 네트워크를 선택함을 알 수 있었다. 결과적으로 제안된 시스템은 WLAN과 UMTS의 통합망에서 기존시스템에 비해 효과적인 네트워크 선택 알고리즘임을 알 수 있다.
센서 네트워크는 주변의 환경 정보를 수집하여 사용자에게 제공함으로써 지능적인 처리를 가능하게 하는 시스템이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 메모리, 연산 능력, 에너지 등 자원 측면에서 제약을 갖고 있으며 무선 통신을 사용하므로 센서 네트워크 환경에서는 각종 보안 위협이 발생할 수 있다. 선택적 전달 공격에서 네트워크 내의 훼손 노드는 자신을 지나는 이벤트 보고서 중 전체 또는 일부를 제거함으로써 중요한 이벤트 정보가 싱크 노드까지 도달하지 못하도록 한다. 선택적 전달 공격을 방어하기 위한 기존 라우팅 기법은 많은 에너지 소비를 유발한다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 지형 기반의 라우팅 프로토콜인 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) 프로토콜을 기반으로 선택적 전달 공격 발생 지점을 우회할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 선택적 전달 공격이 발생하는 환경에서 에너지 효율적으로 소스 노드에서 기지 노드까지 이벤트 보고서를 신뢰성 있게 전달하는데 활용될 수 있다.
인공비서 에이전트는 일정관리 및 추천을 할 때 일정이 비어 있는 시간을 계산하는 비교적 간단한 방식을 사용하는데, 보다 유용한 추천을 위해서는 사용자의 상황과 일정의 수행 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 행동선택 네트워크를 사용하는 일정추천 에이전트를 개발한다. Maes가 제안한 행동선택 네트워크를 현실적인 문제에 적용하는 데는 목적과 행동 노드의 개수가 크게 늘어나면 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 행동선택 네트워크를 모듈화 하여 목적간의 충돌을 방지하고, 모듈화를 할 때 선행 행동 연결을 통한 모듈간의 사라진 연결을 보완하며, 목적들 간의 연관관계를 표현하기 위한 상위 행동선택 네트워크를 두는 계층적 행동선택 네트워크 방식을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 몇가지 시나리오에 따른 일정추천 실험을 통하여 제안한 에이전트의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 Mobile IPTV의 서비스를 위한 네트워크 선택 알고리즘을 제안하고 처리속도가 낮은 단말기의 부하를 줄이기 위한 계층별 처리 시스템을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 새로운 사용자가 네트워크에 접속할 때 잔여 대역폭, 네트워크 비용, 신호세기를 이용하는 계산식에서 나온 우선순위 값으로 네트워크를 선택한다. 처리속도가 낮은 단말기의 응용계층에서 네트워크 선택과 TV서비스 제공을 모두하면 시스템 부하로 서비스의 품질이 낮아지게 되므로 네트워크 선택과 TV 서비스기능을 계층별로 나누어 처리하는 시스템을 구현하였다. 실험결과 사용자가 직접 네트워크를 선택하는 방법에서는 대역폭 할당을 위한 대기시간이 존재하고, 대역폭을 모두 소진한 경우 대역폭 할당을 위한 대기 시간이 길어지는 반면 본 논문에서 제안한 우선순위를 이용한 네트워크 선택 알고리즘을 이용할 경우 여러 네트워크 중 상태가 좋은 네트워크를 선택하기 때문에 데이터 전송속도가 평균적으로 유지가 되고 대역폭 할당 대기시간이 낮아지는 것을 확인하였다.
최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
최근에 출시되는 모바일 단말기들은 여러 개의 무선 통신 네트워크 인터페이스를 갖는 멀티모드 형태이다. 따라서, 특정 무선 통신 인터페이스에 종속되지 않고 에너지의 소비를 줄이기 위하여 네트워크의 환경에 따라 좀 더 에너지 효율적인 네트워크 인터페이스를 선택하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 무선 통신 인터페이스를 갖는 휴대 장치를 위한 에너지 효율적인 네트워크 인터페이스 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 통신을 위해 폴링을 이용하여 좀 더 에너지 효율적인 네트워크 인터페이스를 선택한다. 또한, 제안하는 기법이 에너지 소비 측면에서 더욱 효율적임을 보인다.
피어-투-피어 시스템에서는 한 홉(hop) 떨어진 두 피어간의 네트워크 상 거리는, 이들 피어들이 서로 다른 대륙간 네트워크에 존재할 수도 있기 때문에 매우 클 수 있다. 그러나 검색 질의 메시지를 전달할 다음 피어를 선택하는 기존의 방법은 네트워크의 근접성을 고려하지 않고, 단순히 목적 피어까지의 홉 수를 최대로 줄이는 피어를 선택한다. 따라서 네트워크의 근접성을 고려하여 동적으로 다음 라우팅 피어를 선택하는 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적 DHT 방식 시스템인 Chord를 중심으로, 검색 시간을 향상시키기 위한 적응적 근접 경로 선택 기법을 제시한다. 본 기법에서는 동적인 P2P 환경에 적응하기 위해서 지수적 최근-가중치 평균을 통해 예측된 지연시간을 바탕으로 쿼리를 전달할 다음 피어를 선택한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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