본 논문은 제조 공정의 생산관리 시스템을 개발함에 있어서, 생산 공정상의 스케쥴링 문제를 해결할 경우 시스템내의 여러 하위 모듈간의 협동을 통해서 처리하게 되는데, 이런 경우 각 모듈간의 원활한 협동을 위한 연동 방법을 정의하여야 한다. 이러한 연동 문제를 해결하기 위해서 분산 인공지능의 분산문제 해결 방법 중의 하나인 블랙보드 구조(Blackboard Architecture)를 사용하였다. 시스템의 문제 해결 과정을 여러 단계로 나뉘어진 공유 작업 공간(Shared Work Space)인 블랙보드에 나타내었으며, 구성 모듈간의 통신은 블랙보드를 통해서 이루어진다. 문제 해결의 처리 절차는 블랙보드의 구성요소중의 하나인 제어기에 지식의 형태로 정의되어 있고, 제어기는 이 지식을 바탕으로 모듈간의 실행 순서를 제어한다. 이와 같이 블랙보드 구조를 적용하여 하위 모듈간의 협동시에 발생하는 연동 문제를 해결하였으며 또한 시스템의 수정 및 확장에 대처 가능한 환경을 구성하였다.
본 연구에서는 분산인공지능의 한 영역인 블랙보드구조를 통한 침입탐지 에이전트간의 연동 방법에 대해서 소개한다. 연동을 위해서 블랙보드를 사용한 시스템은 쉽게 확장이 가능하여 새로운 에이전트를 추가하기 용이하고, 블랙보드의 레벨을 수정하기 용이하다. 대상시스템에 시뮬레이션을 수행한다. 본 연구에서는 정책기반 네트워크를 사용하여 침입 탐지의 성능을 높이고자 하는데, 이를 적용함으로써 false positive를 줄일 수 있다. 정책기반네트워크를 통해 침입탐지 에이전트들이 서로 연동함으로써 성능의 향상을 이룬다는 것을 기존의 시스템과 비교함으로써 증명한다. 본 연구의 결과는 다양한 보안 정책을 적용하는데 사용될 수 있다.
본 논문에서는 일반적인 도로 영상을 이해할 수 있는 시스템을 블랙보드 모델을 이용하여 구현하였다. 블랙보드에는 계층적인 구조를 갖는 여러 가지의 정보를 저장 하도록 하였으며 이들은 제어모듈의 통제에 따라 여러 개의 지식원들과 유기적으로 결 합하여 가정을 세우고 검증하므로써 도로 영상을 이해하도록 하였다. 실제의 영상을 대상으로 실험한 결과는 90% 정도의 물체를 인식하는 것을 확인하였다. 이 결과를 토 대로 무인운항에 필요한 도로 정보의 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.
블랙보드 구조는 복잡하고 풀이 방법이 잘 규정되어 있지 않은 문제들을 다루기 위한 구조이다. 블랙보드구조를 사용하는 시스템의 효율을 높이기 위하여, 본 논문은 블랙보드의 상태가 변화할 때마다 문제 풀이에 잠재적으로 기여할 수 있는 활성 지식 원천들(knowledge source activations)의 집합을 신속하게 탐지하기 위한 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 블랙보드 데이터와 지식 원천들의 활성화 조건들(activation conditions) 간의 패턴 매칭을 신속하게 수행하기 위하여 지식 원천들이 등록하는 활성화 조건들로부터 Rete 네트워크를 생성하여 사용한다.
대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서의 외부침입에 대한 효율적인 탐지 구조를 제안하였다. 제안된 탐지구조에서는 각기 고유의 기능과 영역을 갖는 다수의 에이젼트들 사이에 블랙보드 구조를 갖는 협조 에이젼트(Coordination Agent)를 두고 Conflict Resolution 기능과 침입여부 확증 기능을 갖도록 함으로서 False Alarm을 감소시키도록 하였다. 시뮬레이션 결과 단순한 시스템 자원의 접근에도 기존 에이전트 방식은 침입이라는 판단을 내릴 수 있는 반면, 블랙보드 시스템은 에이젼트에 대한 적극적인 질의과정을 통해 최종적인 침입의 여부를 판정함으로써 침입 탐지 시스템의 신뢰도를 높일 수 있는 것으로 판단되었다.
CPFR(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)은 기존의 생산관리 패러다임(Paradigm)을 탈피하는 새로운 협업적 생산 극대화 시키는 데 목적을 두고 있다. CPFR의 핵심은 정보 공유를 기반으로 하는 공급망상 참여 기업간의 협업이며, 이는 매우 불확실한 시장 상황 하에서 끊임없는 발생하는 예외사항들을 처리하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 참여 기업간의 협업을 가능하게 하는 블랙보드 기반 협업 에이전트(Blackboard Based Collaboration Agent) 구조를 제시한다. 또한 화행 이론(Protocol)을 제시하여 참여 기업간의 협동 과정을 제어하는 방식을 구현한다.
단순히 퍼지만을 사용하여 시스템을 연동하는 경우와 퍼지로직을 같이 사용하여 침입 탐지 에이전트의 시스템 성능을 향상시키는 경우에 관한 연구로서, 블랙보드 기반의 비퍼지로직을 사용하는 경우와 블랙보드 기반의 퍼지 로직을 사용하는 경우을 비교한다. 또한 BBA를 통해 정적으로 대응하던 시스템을 향상시켜 동적 대응이 가능하게 구성하여 현실적인 시스템이 되도록 구성하였다. 대상 시스템의 성능을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 퍼지 시스템을 사용함으로써 false negative를 줄일 수 있었다. 분산 침입탐지를 위해 포함된 퍼지로직은 다양한 요소를 고려하기 때문에 침입의 성능을 높일 수 있다. 퍼지시스템을 사용하는 경우와 비 퍼지 시스템의 성능을 비교함으로써 퍼지 시스템의 성능 향상을 보이며, 이러한 비교를 통해 전체 시스템의 성능 향상을 보인다.
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.
본 논문에서는, 이형질의 분산된 소프트웨어 시스템들의 연동을 위해 각 시스템을 담당하는 에이전트들을 할당하고 블랙보드 구조를 이용하여 그들간의 협력을 제공하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 분산 컴퓨팅 환경의 하나인 멀티미디어 원격교육 시스템에서 이미 개발되어 있는, 특성이 서로 다른, 소프트웨어 서브 시스템들의 연동을 지원하는데 적용하였다. 각 에이전트들에 대한 메타지식을 제어기에 분리 시킴과 더불어, 제어 지식과 문제해결 지식을 명확히 분리하여 분산, 협조형 문제해결의 기존 시스템들이 찾는 문제점을 개선하고 기존의 소프트웨어 시스템들의 재사용성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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