의료 정보 시스템은 많은 지식과 의료 인력과의 연계가 필요하기 때문에, 멀티 에이전트 시스템의 활용 영역으로 적합하다. 본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 시스템인 MAMI(Multi-Agent system for Medical Image)의 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현 대해 기술한다. MAMI는 여러 의료 정보 중 의료 영상을 위한 멀티 에이전트 시스템이다. MAMI의 가장 중요한 구성 요소로서는 에이전트 플랫폼을 들 수 있다. 에이전트 플랫폼은 에이전트들이 동작할 수 있는 물리적 기반을 제공해 준다. MAMI는 FIPA(foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 관리 모델을 따르고 있다. MAMI에서는 COM(Common Object Model)과 XML(Extensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 의료 영역의 특성상 의사와 같은 의료 전문 인력과의 연계는 반드시 필요하다. MAMI는 이를 위해서 의료 인력을 하나의 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결한다. MAMI의 에이전트 플랫폼은 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트들이 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제 공해주어 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 해준다.
분산 인공지능 기법들은 기존의 처리되지 못했던 많은 복잡한 문제들을 모델링하여 해결할 수 있도록 하고 있다. 특히 지능형 에이전트 기법은 분산 처리 환경 하에서 프로세스들 간의 각기 다른 문제 해결 능력들을 공유하도록 하는 방법들을 제공함으로써 효율적인 방법론이 될 수 있음을 증명하고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 스케줄링 문제에 에이전트 기법을 적용하여 문제를 해결하는 멀티에이전트 기반의 스케줄링 시스템 모델을 제안하고자 한다. 특히 멀티에이전트 스케줄링 시스템에 CSP 기법을 응용하여 모델링함으로써 효율적인 스케줄링이 이루어지도록 한다. 제안하는 모델에서는 스케줄링 문제를 제약조건에 따라 부문제들로 분할하고 부문제들에 대해서 분산되어 있는 각각의 에이전트가 자체적인 CSP 해결 기에 의해 해를 구하도록 한다. 본 논문에서는 제안하는 모델의 사례 연구로써 회의일정 스케줄링 문제를 통해 CSP의 모델링과 멀티에이전트 시스템을 이용한 문제해결 기법을 제시한다.
본 논문은 사용자 및 동적환경의 변화를 파악하고 분석된 정보를 바탕으로 최적화된 경로를 제공하기 위한 시스템을 멀티에이전트를 이용하여 해결하고자 하였다. 멀티에이전트를 통해 설정된 목표를 찾아가는 먹이추적 문제에 적용하였고 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경에서 알고리즘의 성능을 실험하였다. 적용된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간으로 방향 벡터 함수 알고리즘을 통해 새롭게 멀티에이전트의 목표를 획득하기 위한 해법이다. 기존의 연구와 비교하여 먹이의 효율적 포획, 에이전트간의 충돌문제 해결에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있었다.
유비쿼터스 시대를 맞이하여 기존의 클라이언트-서버 모델을 벗어나 분산된 자원을 활용하는 방법이 연구 중인데 그 중 대표적인 것이 멀티 에이전트 시스템이다. 그러나 멀티 에이전트 시스템은 에이전트를 탐색할 때 깊이 우선 탐색 기법을 사용하는데 이는 에이전트 시스템과 맞지 않는 면이 있어 멀티 에이전트 시스템을 분석하여 탐색을 단축하는 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 에이전트 시스템의 에이전트 탐색에 매니저 DF를 두어 확률적으로 탐색확률이 높은 에이전트 플랫폼을 우선탐색 함으로써 에이전트 탐색 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 매니저 DF에 네트워크 장애 등의 사고를 대비하여 미리 인접한 DF에 자료를 백업해두어 장애 발생 시에도 백업해 둔 자료를 활용하여 빠르게 그 업무를 대체할 수 있도록 하였다.
유비쿼터스 환경에서 멀티 에이전트 시스템은 지능화 서비스를 제공하는데 유용하다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 시스템에서의 통신 성능을 향상시키기 위한 새로운 스케줄링 서비스 모델을 제안한다. 이 모델은 에이전트 간에 교환되는 메시지의 수와 형식화된 ACL 메시지를 기반으로 가중치를 적용하여 우선순위를 할당한다. 제안된 방식은 JADE 플랫폼과 비교하여 메시지 당 처리시간과 총 소요시간을 적게 하는 것을 실험을 통해 보여준다. 더욱이 제안된 방식은 확장성 있는 메시지 처리 시스템을 만들 수 있게 한다.
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.
본 논문에서는 Mobile IP상에서 멀티캐스트를 지원하기 위하여 IETF 표준에 제시된 원격가입과 양방향과 터널링 기법의 단점을 보완하는 통합 모델을 제시한다. 제안된 모델의 특징은 이동호스트(MH)가 다른 네트워크로 이동할 경우 외부 에이전트(FA)의 멀티캐스트 그룹가입 여부에 따라서 홈 에이전트(HA)를 통한 양방향 터널링 또는 FA의 멀티캐스트 그룹에 재가입하는 방법을 이용한다. 이에 따라, 패킷의 손실을 최소화하면서 패킷에 대한 최적의 경로를 제공할 수 있도록 상황에 따라 두 방법이 상호보완적으로 동작하게 된다.
최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
이동 에이전트는 호스트 간의 통신 횟수, 전송 데이터의 양, 에이전트의 크기, 네트워크 상태 등의 요소에 따라 매우 다양한 성능을 보이며 특히, 이주 방식은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 준다. 대부분의 기존 이주 방식은 고정된 순서대로 호스트를 방문하고 방문한 호스트에서 작업을 수행한 후, 결과를 계속 누적시키면서 이주하는 단순 구조를 가지고 있다. 그러므로 호스트의 결점 및 장애, 서비스 부재 등과 같은 상황이나 방문해야할 호스트의 수가 많을 경우, 네트워크 소요시간이 증가되어 이동 에이전트를 사용하는 것 자체가 비효율적일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하여 네트워크 소요시간을 최소화하기 위한 멀티캐스트 이주 모델을 설계 및 구현한다. 멀티캐스트 이주 모델은 분산된 서버의 위치 투명성 및 에이전트 객체 복제 정보를 제공하는 네이밍 에이전트와 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트 등과 같은 요소를 포함한다. 그리고 구현된 이주 모델을 검증하기 위해 프로토타입 시스템에 적용하여 기존 이주 방식과 비교 평가한다.
본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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