• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.243-253
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• 2019

행성 탐사의 첫 번째 단계는 일반적으로 자율적 탐사선을 사용하여 수행된다. 이 탐사선은 자신의 길을 찾고 행성표면에 대한 실험을 수행 할 수 있다. 이 논문에서는 각 에이전트의 지식과 노력을 공유하기 위해 블랙보드 시스템을 효과적으로 활용하는 다중 에이전트 시스템을 제안한다. 에이전트는 BDI (Belief Desire Intension) 모델의 조합으로 반응 모델을 사용하고 최단 거리를 계산하고 행성 표면에서 이동 경로를 계산하는 경로 찾기 알고리즘을 사용한다. 이 접근법은 짧은 시간 내에 주어진 지형에서 표면 탐사를 수행 할 수 있다. 블랙보드에 수집 된 정보는 상세한 표면 토양 변화 결과를 산출하는데 사용된다. 이 연구에서 제안된 다중 에이전트 시스템에 의한 탐사는 다양한 지형 크기별로 잘 수행되는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.701-708
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• 2004

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이 한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제5권1호
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• pp.29-34
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• 2005

정보화 시대의 요구에 대한 교육적 대응은 학습자중심의 교육이며, 정보통신 기술을 기반으로 한 원격 교육이다. WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습 자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 차세대 웹 표준문서 포맷으로 부상되고 있는 XML(eXtensible Markup Language)을 사용한 규격에 대한 국내외적인 표준화 작업이 가속화되고 있으며, 최근 XML 보안에 대한 연구가 활성화 되고 있다. XML 보안은 XML 엘리먼트 암호화, XML 전자서명, XML 접근제어 등으로 분류되는데 특히 XML 전자서명은 XML문서를 이용하는 여러 분야에 사용되어 전자서명 시스템간의 상호 연동성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 웹상에서 사용되어지는 공인인증서에 대한 사용자의 ID, PW로 인한 보안적 측면을 고려한 방법으로 XML 전자서명 기법을 이용한 다중인식 원격교육 에이전트 시스템을 제안 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.101-103
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• 1999

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.31-37
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• 2003

With the paradigm shifting from the principal of manufacturing efficiency to business globalism and rapid adaptation to its environments, more and more enterprises are being virtually organized as manufacturing network of different units in web. The formation of these enterprise called as Virtual Enterprise(VE) is becoming a growing trend as enterprises concentrating on core competence and economic benefit. 13us paper proposes multi-agent based task assignment system for VE, which attempts to address the selection of individually managed partners and the task assignment to them A case example is presented to illustrate how the proposed system can assign the task to partners.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1112-1115
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• 2011

웹 2.0 시대의 웹에는 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 인터넷 사용의 트렌드에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 개인화된 맞춤형 콘텐츠 추천 에이전트를 개발하였다. 웹 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다. 또한, 사용자들이 웹 상에서 콘텐츠들을 등록하고 생성하여 각 사용자들의 그룹과 친구와의 공유가 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.347-352
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• 2021

본 논문은 다중 에이전트 강화학습 방식을 사용하여 입력 데이터로부터 분류에 효과적인 특징 집합을 찾아내는 방식을 제안한다. 기계 학습 분야에 있어서 분류에 적합한 특징들을 찾아내는 것은 매우 중요하다. 데이터에는 수많은 특징들이 존재할 수 있으며, 여러 특징들 중 일부는 분류나 예측에 효과적일 수 있지만 다른 특징들은 잡음 역할을 함으로써 올바른 결과를 생성하는 데에 오히려 악영향을 줄 수 있다. 기계 학습 문제에서 분류나 예측 정확도를 높이기 위한 특징 선택은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 강화학습을 통한 특징 선택 방법을 제시한다. 각각의 특징들은 하나의 에이전트를 가지게 되며, 이 에이전트들은 특징을 선택할 것인지 말 것인지에 대한 여부를 결정한다. 에이전트들에 의해 선택된 특징들과 선택되지 않은 특징들에 대해서 각각 보상을 구한 뒤, 보상에 대한 비교를 통해 에이전트의 Q-value 값을 업데이트 한다. 두 하위 집합에 대한 보상 비교는 에이전트로 하여금 자신의 행동이 옳은지에 대한 판단을 내릴 수 있도록 도와준다. 이러한 과정들을 에피소드 수만큼 반복한 뒤, 최종적으로 특징들을 선별한다. 이 방법을 통해 Wisconsin Breast Cancer, Spambase, Musk, Colon Cancer 데이터 세트에 적용한 결과, 각각 0.0385, 0.0904, 0.1252, 0.2055의 정확도 향상을 보여주었으며, 최종적으로 0.9789, 0.9311, 0.9691, 0.9474의 분류 정확도를 보여주었다. 이는 우리가 제안한 방법이 분류에 효과적인 특징들을 잘 선별하고 분류에 대한 정확도를 높일 수 있음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.544-553
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• 2008

통상적인 센서 네트워크는 센서노드로부터 고정된 정보를 수집하는 일괄적인 방식을 사용한다. 하지만 이러한 방식은 헬스케어 환경에서 주요 센싱대상인 사람의 상태와 위치변화, 주변 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 어렵다. 헬스케어 환경을 지원하기 위해서는 사람의 상태와 주변상황의 변화에 따른 특정정보를 제공해주어야 한다. 또한 사람의 이동에 따른 네트워크 타입의 변화에 대처하여야 한다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 미들웨어인 Agilla 모델과 주변노드간의 클러스터를 구성함으로써 네트워크의 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜에 대해 분석한다. 이 분석 결과를 기반으로 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 보장하는 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 노드의 동적 기능변경을 지원하는 Mobility Agent Middleware와 LEACH_Mobile 라우팅 모듈을 구성요소로 이동노드의 동적 기능변경을 지원하는 Mobility Agent 모듈을 설계한다. 그리고 LEACH_Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과를 통해 네트워크의 데이터 전송 성공률에 대한 성능 향상을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.307-310
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• 2000

인터넷 이용자들의 증가로 인해 개방된 네트워크에서의 실시간 분산환경이 고려되고 있으며, 이들 분산된 정보 및 컴퓨터 자원들에 대한 접근 요구가 증대됨에 따라 네트워크 상호연결 요구또한 커지고 있다. 이러한 정보제공에 대한 이용자들의 요구를 충족시키기위해 다중 서버를 두고 이들 서버간에 네트워크의 성능을 효율적으로 감시하고 제어하기 위한 모니터링 서버를 제공함으로써 분산 시스템의 성능 향상은 물론 이용자 입장에서의 정보에 대한 응답시간과 반환시간을 최소화하고, 시스템의 전반적인 측면에서의 작업 처리율과 자원의 활용도를 최대화 할수 있으며, 동적인 상황에 따라 스스로 판단하고 적절하게 대응할 수 잇는 지능형 이동 에이전트 템플릿을 설계구현하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.74-84
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• 2008

지역적으로 분산되어 있는 지식 노동자들 간에 진보된 협업을 지원하기 위해서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 범위 내에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 전통적인 회의실 기반의 협업 환경 (편리하지 못한 시청각 자료의 공유, 협업 도구의 어려운 조작 등)에서 이미 알려진 여러 문제점 들을 해결하기 위해, 개념적인 프레임워크들이 설계되었다. 실용적이고 편리한 협업 환경 구성을 위해, 본 논문에서는 에이전트 기반의 서비스 합성 모델을 개념적으로 설계한다. 사용자 입장에서 복잡한 협업 환경의 내부 구조를 알 필요 없이, 상위 수준의 작업 지시를 하면 협업 환경에서 주어진 작업을 수행하기 위한 서비스들을 자동적으로 발견하고, 연결하기 위한 모델을 설계한다. 본 서비스 합성 모델을 기반으로 다중 에이전트 시스템 기반의 다자간 협업 환경관리 툴킷을 개발하여, 직관적인 GUI를 통해 협업 노드 상의 다양한 서비스들을 설정, 운용하는 방법을 제공하고, 주어진 작업을 수행하기 위해 필요한 서비스들을 발견하고 연결하는 기능을 제공한다. 구현된 툴킷의 실용성을 실증하기 위하여, 개발된 툴킷을 기반으로 영상 회의를 위한 기능을 제공하는 협업 서비스들을 구현한다.