현재 대다숭의 전자 상거래 시스쳄은 수요자 및 공급자에 많은 부하를 주고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사례 기반의 추론을 이용한 판매 지원 에이전트를 제안한다. 먼저, 본 논문은 상품 정보 수집 에이전트, 색인 구성 에이전트, 판매 지원 에이전트, 검색엔진 등으로 구성된 다중 에이전트 시스템의 설계 방안을 제안하고 판매 지원 에이전트가 사용자의 취향을 알아내고 이를 흥정과정에 적용할 수 있도록 사례 기반의 지능형 에이전트를 설계한다. 또한, 프로토타입을 구현하여 판매지원 에이전트가 사례기반 추론 방법의 학습을 통하여 고객의 나이, 직업, 학력, 드에 따라 고객의 취향에 맞는상품 정보만을 빠르게 검색하는 과정을 보인다.
다중 에이전트 시스템을 바탕으로 구축되는 시맨틱 웹 응용 프로그램은 에이전트 시스템이 제공하는 적절한 수준의 추상화에서 비롯되는 융통성을 유지하면서도 개발 및 운용의 효율성이 요구된다. 본 연구에서는 에이전트 수준의 추상화를 BDI 에이전트 구조를 기반으로 제공하면서 Java 기반 시스템의 효율성을 갖춘 새로운 에이전트 응용 프레임웍인 VivAce(Vivid Agent Computing Environment)를 소개하고 그 효율성을 대규모 에이전트 기반 시뮬레이션을 통하여 보인다. Vivid 에이전트는 소프트웨어에 의해 제어되는 시스템으로서 지식(knowledge), 지각(perception), 임무(task), 의도(intention)를 중심으로 상태(state)를 표현하며 활동(action)과 반응규칙(reaction rule)으로 행위(behavior)를 나타낸다. 본 논문에서는 먼저 에이전트 응용 프레임웍에 필요한 요소를 제시하고 이에 관련된 VivAce의 기능과 특징 및 이를 이용한 실험 결과를 제시한다.
여러 종류의 기존의 다중 에이전트 프레임웍들(multi-agent frameworks)이 에이전트의 지적인 능력의 표현을 위하여 고수준의 지식 표현 언어를 지원한다. 하지만 그들의 에이전트 프로그래밍 인터페이스는 지식 표현 언어 뿐 아니라 어떤 다른 범용의 프로그래밍 언어들의 사용을 요구한다. 일반적으로 고수준 지식 표현 언어와 범용의 프로그래밍 언어간에는 언어의 수준 및 자료 표현 모델에 있어서 상당한 차이가 있으며, 그런 차이는 지능형 에이전트의 개발에 필요한 요소들의 결합에 관련된 문제점들을 발생시킨다. 본 논문은 그런 문제점들의 극복을 위해 개발한 새로운 유형의 지능형 에이전트 쉘 INAS(INtelligent Agent Shell) 버전 2에 대한 것이다. 지능형 에이전트의 개발을 위하여 고수준의 지식 표현 언어와 범용 프로그래밍 언어를 결합하여 사용해야 하는 기존의 에이전트 프레임웍들과 달리 INAS 버전 2는 그 자체만으로 에이전트들을 구축할 수 있는 고수준의 통합 에이전트 구축 언어를 지원한다. 따라서 INAS 버전 2를 사용한 지능형 에이전트의 개발은 지능형 에이전트의 개발에 필요한 요소들의 결합에 관련된 기존의 에이전트 프레임웍들의 문제점들을 겪지 않는다. 몇 종류의 지능형 에이전트들의 개발을 통하여 INAS 버전 2의 통합 에이전트 구축 언어가 지능형 에이전트들의 개발에 효과적 임을 경험할 수 있었다.
인터넷은 이미 우리 생활의 한 부분이 되었으며, 많은 생활 환경들이 인터넷을 중심으로 변화되고 있으며 그 중 가장 두드러진 분야가 전자상거래 이다. 그러나 현재의 전자상거래는 판매자가 일방적으로 제시하는 조건에 구매자는 단순히 거래를 하거나, 제시된 조건을 비교하여 보다 더 좋은 조건을 찾는 수준에 머물러 있다. 향후 전자상거래는 어느 한쪽의 일방적인 제시가 아닌 서로의 이익을 최대화 할 수 있는 방안 중의 하나인 협상(negotiation)이 필수적이며, 또한 전자상거래가 전통적인 상거래 행위를 대신 할 수 있도록 하기 위해 하나의 속성이 아닌 더 많은 협상 대상을 요구하게 된다. 본 논문의 목적은 다중 속성을 이용한 협상을 통해 두 에이전트 사이의 균형 있는 이익과, 높은 협상 성사율을 이룰 수 있는 시간제약 환경에서의 협상 모델을 제안한다. 협상 모델은 두 에이전트가 각각의 협상 시간을 가지고 다중 속성에 대해 두가지 속성 값 변경 전략(교차적, 동시 전략)과 서로의 제안 값 선택 전략을 제시하고, 제안된 동일한 형태의 협상 메커니즘별로 두 에이전트간의 협상 모델을 평가한다. 또한 제안된 협상 모델의 비교를 위하여 또 다른 협상 모델을 구현하여 비교 하였다. 제안된 협상 모델에서 동적인 conceder 협상 방법과 선형적 협상 방법이 두 에이전트간의 균형 있는 이익과 높은 협상 성사율을 보여 주었고, 전체적으로 교차적 속성 값 변경 전략을 사용 하였을 때 두 에이전트의 유틸리티 값의 합이 높은 것으로 나타났다.
상황 인식(Context-Aware) 시스템은 현재 자신이 처한 상황 정보를 인식하여 그에 맞는 행동을 결정하고 그 결과에 따라 동작하는 시스템을 일컫는다. 이러한 상황 인식 시스템은, 유비쿼터스 컴퓨팅을 비롯해 특정 작업을 수행하기 위해 사용자로부터 주어지는 입력 값 이외의 환경 정보를 필요로 하는 분야에서 주로 사용된다. 이때 시스템이 인지하는 상황은 자신의 작업을 수행하기 위해 필요한 환경 정보로 구성되어 있다. 가령 온도조절 서비스를 담당하는 에이전트가 있다고 할 때, 이 에이전트는 사용자의 요청 온도를 맞춰주기 위해 현재 실내 온도를 측정할 수 있어야 한다. 그래야 요청 온도에 도달했을 때, 동작을 멈출 수 있기 때문이다. 이처럼 각 에이전트가 자신이 필요로 하는 정보를 인지하고 그에 따라 작업을 수행할 때, 다일 에이전트 혼자 그 공간에 존재한다면, 자신이 필요한 정보만을 인지하는 것으로 적절한 작업 수행을 기대할 수 있지만. 둘 이상의 에이전트가 동일 공간에 존재하고, 각 에이전트의 작업 과정이 서로의 수해 과정에 영향을 미칠 가능성 즉, 에이전트 사이의 충돌 발생 가능성이 존재한다. 이미 오디오가 동작하고 있는 방안에서 TV를 작동시키게 된다면, 음악을 들을 수도, TV를 볼 수도 없는 상황이 발생한다. 이에 본 논문에서는 동일 공간에 존재하는 상황 인식 에이전트들 사이에 발생하는 충돌을 해결하기 위한 방법을 제안한다.
인터넷은 이미 생활의 한 부분이 되었으며 그 중에서 인터넷을 통한 전자상거래가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 전자상거래는 판매자가 일방적으로 제시하는 조건(가격)에 구매자는 단순히 거래를 하거나, 제시된 조건을 비교하여 보다 더 좋은 조건을 찾는 수준에 머물러 있으나 향후 전자상거래는 어느 한쪽의 일방적 제시가 아닌 서로의 이익을 최대화 할 수 있는 협상(negotiation)이 필수적이다. 본 논문은 시간제약 환경에서 다중속성을 이용한 협상 모델을 제안하며, 협상에서 고려되는 다중 속성들에 대해 각 에이전트들의 속성 값 변경과 서로의 제안 값 선택 전략을 제시하게 되고, 동일한 형태의 협상 메커니즘별로 두 에이전트간의 협상을 통해 제안한 협상 모델을 평가 한다.
인터넷 환경이 발전하고, 많은 사용자들이 PDA와 같은 모바일 기기를 일상생활에서 널리 사용함에 따라, 모바일 커머스의 추세도 단순 오락성 정보 차원에서 벗어나 사용자의 다양한 의사결정을 지원할 수 있는 개인화된 서비스 제공차원으로 발전하고 있다. 그러나, 이 같은 모바일 커머스 서비스가 제대로 보급되기 위해서는 이동중인 사용자의 컨텍스트를 이해하고, 그에 가장 알맞는 서비스를 제공하는 메커니즘 설계가 선행되어야 한다. 이를 위하여, 본 연구에서는 사용자의 컨텍스트를 인식하는 다중 에이전트 시스템에 기초한 모바일 서비스 플랫폼설계방안을 제안하고 CAMA-myOpt라고 하는 구체적인 프로토타입을 구축하고자 한다. 이러한 본연구의 내용은 기존연구가 주로 개념적인 부분에만 치중되어 있고, 구체적인 사용자 컨텍스트에 기초한 개인화된 모바일 서비스 제공에 대한 모형화 및 구현이 결여 되어 있는 점을 보완한다는 의미가 있다.
현재 인터넷 기술의 발달은 공급망상의 참여 기업들이 서로 독립적으로 생산관리를 실행하는 기존의 생산관리 방식에 많은 변화를 가져오고 있다. 대표적인 예가 참여 기업간의 정보공유를 기반으로 하는 협업적 생산관리 방식인 CPFR (Collaborative Planning, Foretasting and Replenishment)이다. 이는 공급망상의 참여자들이 예외적 생산관리 상황이 발생하였을 때 이를 협업적으로 해결할 수 있는 생산관리 프레임워크를 의미한다. 본 논문에서는 CPFR 방식을 효과적으로 지원하며 이를 현실에 적응하기 위래서 데이터 뷰 (Data View) 에이전트, 협업 (Collaboration) 에이전트 및 비즈니스 규격 (Business Rule) 에이전트로 구성된 멀티 에이전트 시스템 구조를 제시한다. 또한 이를 분산 컴퓨팅 기술인 EJB (Enterprise Java Bean)를 이용하여 웹기반 CPFR 어플리케이션을 구현한다.
본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
국방 분야에서의 M&S는 무기 체계 획득 및 개발에 투입되는 비용, 시간, 노력 및 위험을 감소하기 위한 전투 효과 실험 등에 사용되며 그 중요성이 높아지고 있다. 국방 M&S에서 시뮬레이션 모델은 묘사수준에 따라 전구급, 임무급, 교전급, 공학급 모델로 분류할 수 있는데, 그 중 교전급 모델은 다양한 자원들을 가상의 전장환경에 투입하여 시뮬레이션을 수행하며, 이것을 통하여 사용자들이 예측 불가능한 국지 전장에서의 많은 상황들에 대하여 다각적인 시야로 전술을 고려할 수 있게 하는 역할을 한다. 이런 교전급 시뮬레이션을 개발할 때, 에이전트 기반 시뮬레이션 개념을 도입하면 개체의 향상된 자율성, 조합성 및 재사용성을 가질 수 있다. 그것은 시뮬레이션 모델의 개발에 소요되는 시간, 비용 및 노력을 절감할 수 있음을 의미한다. 본 논문은 쿠가 아키텍처를 활용하여 다중 에이전트 기반의 교전급 시뮬레이션 프레임워크를 설계하는데 그 목적을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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