• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.25-34
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• 2001

지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.4
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• pp.479-485
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• 2005

Recently, computing technology requires intelligent system structures for context-awareness in ubiquitous computing environment. An intelligent system for context-awareness is based on agents, and need sensor information to recognize users and frames to support service. Therefore, this paper proposes the structure of 3-tier context-awareness processing server/client that can connect dynamically with each sensor and service, and support various context stably The structure of a proposal system is composed of a client class that recognizes uses' context information, a server class that processes realized context information by an application processing agent, and a management server that manages these two classes. Also, in this structure users information is composed of dynamic profile to support exquisite service.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.3
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• pp.131-143
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• 2007

The current trends in information technology and intelligent systems use data mining techniques to discover patterns and extract rules from distributed databases. In distributed environment, the extracted rules from data mining techniques can be used in dynamic replications, adaptive load balancing and other schemes. However, transmission of large data through the system can cause errors and unreliable results. This paper proposes the intelligent distributed platform based on dynamic group binding using mobile agents which addresses the use of intelligence in distributed environment. The proposed grouping service implements classification scheme of objects. Data compressor agent and data miner agent extracts rules and compresses data, respectively, from the service node databases. The proposed algorithm performs preprocessing where it merges the less frequent dataset using neuro-fuzzy classifier before sending the data. Object group classification, data mining the service node database, data compression method, and rule extraction were simulated. Result of experiments in efficient data compression and reliable rule extraction shows that the proposed algorithm has better performance compared to other methods.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.286-296
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• 2007

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.

• Review of KIISC
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• v.16 no.2
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• pp.53-61
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• 2006

개인정보의 수집에 대해 프라이버시를 최대한 보장하면서, 다양한 서비스마다 각기 다른(Service-specific) 개인 프라이버시 정보의 접근에 대해 적응적이고 동적으로 정보 이용 범위를 제공하는 지능형 개인정보보호 에이전트 및 접근제어 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 IT 환경변화에 따른 기술발전 과정에서 필요하게 될 개인정보보호 요구사항을 검토한다. 또한, 개인정보보호에 대한 요구사항에 대응할 수 있는 프라이버시 보호 프레임워크를 검토한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3417-3426
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• 2000

Most of conventional mobile agent systems requre that the users or the programmer should give the mobile agenl its detail behavioral script for accomplishing the given task. And during its runtime, such mobile agents just behave acording to the fixed script given by its user. Therefore it is impossible that conventional mobile agents autonomously build their own plans and execute. There in considering their ultirnale goals and the dynamic world states. One way to overcome such limtations of conventional mobile agent systems is to develop an mielligent mobile agent system ombedding a reactive planner.In this paper, we design both a modelof agent inobility and a model of inter-agent commuication based upon the representative reactive planning agent architecture called JAM. An then we develop an intelligent mobile agent system with planing capability, IMAS, by implementing addtional basic actions for agent moves and inter-agent comunication within JAM according too the predevined models. Unlike conventional mobile agents, IMAS agents can be able to adapt, their behaviors to the dynamic changes of their anvironment as well as build their own plans autonomously. Thus IMAS aents can snow higher flexibility and robustness than the conventional ones.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.187-189
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• 2001

이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.6 no.3
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• pp.13-22
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• 2006

Games such as sports, RTS, RPG, which teams of players play, require advanced artificial intelligence technology for team management. The existing artificial intelligence enables an intelligent agent to have the autonomy solving problem by itself, but to lack interaction and cooperation between agents. This paper presents "Level Unified Approach Method" with effective role allocation and autonomy in multiagent system. This method allots sub-goals to agents using role information to accomplish a global goal. Each agent makes a decision and takes actions by itself in dynamic environments. Global goal of Team coordinates to allocated role in tactics approach. Each agent leads interactive cooperation by sharing state information with another using Databoard, As each agent has planning capacity, an agent takes appropriate actions for playing allocated roles in dynamic environments. This cooperation and interactive operation between agents causes a collision problem, so it approaches at tactics side for controlling this problem. Our experimental result shows that "Level Unified Approach Method" has better performance than existing rental approach method or de-centralized approach method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.406-410
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• 1998

정보통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심기술이라고 할 수 있는 에이전트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 가진다. 본 논문은 동적환경에서 환경에서 지능적인 행위와 반작용적인 행위도 가능한 혼합형 에이전트를 재난관리 에이전트 시스템에 도입 설계한다. 이를 위하여, 재난관리를 위한 에이전트를 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응 요소(reflexive component)와 플랜라이브러리에 저장된 여러 가지 사례들을 탐색해 문제를 해결하는 인지 요소(cognitive component)로 구성된 혼합형 에이전트(hybrid agent)기술을 재난관리에 적용한다. 인지요소에서 행동계획을 탐색하고, 조건에 맞는 계획을 결정하는 과정을 살펴본다. 탐색 방법은 계획-기반 탐색(plan based search)이며, 계획기의 지식 요소들은 슬롯을 가진 프레임구조를 하고 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.3
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• pp.71-78
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• 2001

Since web-based tutoring systems are generally composed with passive and static hypertext, they could not provide adaptive learning environments according to learning ability of each student. In this study, we suggest an intelligent tutoring system, which grasps the learning state of student and provides each student with dynamic learning materials suitable to individual feature based on learning result. It is an agent based system, in which, courseware knowledge for learning is effectively constructed, the proper feedback according to learning assessment is inferred, and it is given to each student.