본 연구에서는 전자상거래의 확산에 따른 환경변화 속에서 다품종소량생산체제의 특성을 가진 주문제조업체들이 동적으로 변화하는 환경과 다양한 고객들의 주문에 대응하여 경쟁력을 제고시키기 위한 멀티에이전트 기반 협상지원시스템(MANESS)을 개발하였다. 이 시스템은 동적으로 변하는 환경과 고객들의 주문에 대응하기 위한, 그리고 유연한 시스템 구조를 이루기 위한 새로운 패러다임으로 부각되는 에이전트기술을 사용하였다. 그 중에서도, 에이전트간의 협업을 통해 문제를 해결하는 멀티에이전트기술을 사용하여 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 주문제조업체에서 가장 중요한 거래활동인 협상의 자동화를 통해 주문에서부터 생산에 이르는 일련의 모든 거래활동을 자동화하는 것이다.
에이전트간의 통신 방법에는 에이전트간 직접 통신을 하는 직접 통신 방법과 다른 매개체를 이용하여 통신하는 간접 통신 방법이 있다. 기존 연구에서의 직접 통신 방식은 에이전트의 위치를 계속하여 추적하고 관리하는 방식으로 동기 통신을 지원하고, 간접 통신 방법은 매개체를 두어서 그를 통한 비동기 통신방법을 지원한다. 하지만, 직접 통신의 경우, 에이전트의 추적과 관리에 따라 오버헤드와 공동 작업에 필요한 멀티캐스팅을 지원하기 어려운 문제점이 있어 이동 에이전트에는 부적합한 통신방법이고, 간접통신의 경우 동기적 상호작용을 지원하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 간접 통신방법을 확장하여, 멀티캐스팅 기능과 동기 통신 방식을 지원하는 에이전트간의 통신 관리자를 설계한다. 이를 위해서 에이전트의 이벤트 리스너를 통신관리자에 등록을 시켜서 이벤트가 발생할 때마다 해당되는 에이전트에게 전달되도록 하였다. 또한 통신 관리자가 멀티캐스팅 기능을 지원하도록 하였다. 이렇게 함으로써, 공동 작업에서 필요한 신뢰성 있는 동기 통신 방식과 멀티캐스팅 기능을 지원함으로써 이동 에이전트 기반 CSCW 응용개발에 사용할 수 있다.
인터넷의 급속한 성장과 함께 분산 네트워크 환경 하에서의 정보 검색 문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 기하급수적으로 증가하는 정보의 홍수 속에서 사용자가 원하는 정보나 서비스를 효율적으로 찾아주는 방법은 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 멀티에이전트(Multi-agent)환경 하에서 원하는 서비스를 제공하는 에이전트들을 효율적으로 탐색해 주는 에이전트간의 매치메이킹(Matchmaking) 시스템은 좋은 해결방안이 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 확장 매치메이킹 알고리즘은 중개 에이전트가 특정 도메이 지식을 효과적으로 이용할 수 있도록 문제에 대한 표현과 추론 과정이 명확한 CSP로 모델링 함으로써 불필요한 탐색 공간을 효율적으로 제거하도록 하였으며, 서비스 요청 에이전트의 요구사항을 만족시키면서 가능한 한 중복되는 에이전트 쌍이 최소화 되도록 일반적인 유사도(Similarity)와 함께 새로운 경쟁도(Competition)를 고려하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 매치메이킹 알고리즘보다 더 효율적인 것을 보이기 위해 온라인 인력 채용박람회를 모델로 하여 중개 에이전트가 직업을 구하는 서비스 요청 에이전트와 인재를 모집하는 서비스 공급 에이전트간의 매치메이킹 문제에 대해 실험 평가하였다.
최근의 에이전트 시스템 연구는 간단한 작업을 처리하는 단일 에이전트들이 모여 하나의 서비스를 제공하는 멀티 에이전트 시스템 분야에서 활발히 이루어지고 있다. 이러한 멀티 에이전트 시스템에서는 요구된 서비스를 구성원들이 효율적으로 협동하여 제공하기 위해 이들을 통합하고 실행순서 등을 조정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 계획, 그룹, 작업의 세가지 단계로 구분되는 규칙과 ECA 규칙을 사용하여 계층적 작업흐름을 정의하고 이를 통하여 에이전트들을 조정하는 방법을 제안한다. 계층적 작업흐름의 사용으로 기존의 방법과 달리 에이전트를 계층화하여 새로운 서비스를 구성할 경우 세부적인 수행사항에 대한 언급없이 상위 단계의 계획 규칙만을 지정하여 구성할 수 있는 장점이 있다.
정보가전에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있고 정보가전이 실현되었을 때 다양한 서비스와 연계가 가능하고, 사람들의 생활환경에 많은 변화가 일어날 것으로 전망된다. 본 논문에서는 정보가전 기반의 건강관리 멀티 에이전트 시스템을 설계와 구현을 기술하였다. 홈 제어 네트워크로는 전력선 기반의 LonWorks를 이용하고, OSGI(Open Services Gateway Initiative)를 이용하여 LonWorks기반의 디바이스들을 제어한다. 멀티에이전트 시스템으로는 FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents) Specification을 따르고, 이 플랫폼 위에서 건강관리 에이전트, 가전제품관리 에이전트, 건강관리 Library, 요리 Library, 운동 Library를 구현하였다.
정보가전에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있고 정보가전이 실현 되었을 때 다양한 서비스와 연계가 가능하고, 사람들의 생활 환경에 많은 변화가 일어날 것으로 전망된다. 본 논문에서는 정보가전 기반의 건강관리 멀티 에이전트 시스템을 설계와 구현을 기술하였다. 홈 제어 네트워크로는 전력선 기반의 LonWorks를 이용하고, OSGI(Open Services Gateway Initiative)를 이용하여 LonWorks기반의 디바이스들을 제어한다. 멀티에이전트 시스템으로는 FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents) Specification을 따르고, 이 플랫폼 위에서 건강관리 에이전트, 가전제품관리 에이전트, 건강관리 Library, 요리 Library, 운동 Library를 구현하였다.
최근 인구와 기계문명의 발달로 예전에 비해 좀더 복잡한 응급 사고가 발생하고 있다. 현재 응급 구조 시스템은 타인에 의한 신고나 정적인 웹페이지로 수집된 정보를 통해 당시 상황에 맞춰 응급 체계를 수립하고 있다. 이는 비전문 의료인인 구급대원의 현장 판단과 의료기관으로의 부적절한 판단으로 인해 응급 환자의 적절한 치료의 가능성을 낮추는 요인이 될 수 있다. 따라서 선행연구로써 기존의 응급 의료 시스템에 멀티 에이전트 개념을 도입하여 멀티 에이전트 기반의 응급 의료 시스템(MAEMS)을 모델링하였다. 멀티 에이전트 시스템은 독립적인 성격과 자율적인 성격으로 않은 부분에 응용되어 설계되고 있다. 특히 에이전트의 독립적인 성격은 이질적인 환경에서 동일한 목적의 행위를 수행할 수 있으며, 동적으로 많은 변화가 있는 상황에서 자율적으로 판단하여 행동할 수 있다. 본 논문에서는 MAEMS에 구성되어 있는 각 에이전트를 구현하며, ARENA를 통해 시뮬레이션함으로써 실제 통계자료와 비교하여 멀티 에이전트를 도입한 응급 의료 시스템의 효율성에 대해 연구한다.
이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.
인터넷의 발달로 전자 상거래는 오늘날 일상생활의 한 부분이 되었다. 그러나, 수많은 쇼핑몰들과 그 쇼핑몰들이 제공하는 다양한 제품들 속에서 소비자가 원하는 물건을 찾아내는 것은 점점 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 멀티에이전트 시스템을 이용해 공급망(Supply Chain)에서 구매자의 요구에 부합하는 제품을 제공할 수 있는 생산자를 보다 쉽게 연결시켜주는 방법을 제안한다. 기존의 멀티 에이전트 기반 공급망에서 주로 사용되는 협동 전략인 Joint Intention Theory와 SharedPlan Theory, 이 논문에서 제안하는 신경망을 이용한 방법을 비교해, 신경망을 이용한 방법이 갖는 효율성을 알아보고, 신경망을 이용한 멀티에이전트 기반의 협등 모델을 제시하였다. 이 모델은 구매자가 제품을 선택할 때 사용하는 소비평가 기준의 가중치를 소비자로부터 받아들여 그 기준에 가장 부합하는 판매자를 신경망을 이용한 분류(classification)방법을 통해 찾아내고, 이렇게 선택된 생산자를 소비자에게 연결시켜준다.
본 논문에서는 비대화형 에이전트(독립에이전트)를 바탕으로 멀티 에이전트 연구의 대표적 실험 모델인 먹이추적문제(prey pursuit problem)의 해결에 대한 전략을 제안하고 있다. 먹이추적문제는 가상 격자로 이루어진 공간 내에서 4개의 멀티 에이전트가 1개의 먹이(목표)를 포획하는 실험이다. 이것은 오래전부터 대화형 에이전트, 비대화형 에이전트로 구분되어 연구 되어왔으며 우리는 비대화형 에이전트를 이용하여 문제의 새로운 해법을 찾고자 하였다. 그리고 기존의 제한된 환경과는 전혀 다른 순환구조형 격자 공간에서 ACS를 이용한 방향 벡터 알고리즘을 통해 비대화형 전략의 새로운 해법을 제안할 수 있었다. 에이전트들은 개미의 습성을 응용한 ACS를 이용하여 학습을 하고 목표인 먹이는 에이전트의 학습 속도를 증가시키는 환경변수를 이용하여 이동방향과 경로를 결정하게 된다. 이전에 제기되었던 에이전트간의 정보교환(대화형 에이전트)방식에서 벗어나 비 정보교환(비대화형 에이전트) 방식을 새롭게 적용하여 이를 해결할 수 있는 해법을 찾을 수 있었다는 것에 기존의 다른 멀티에이전트 연구와는 차별성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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