다중 에이전트 구조와 블랙보드 구조를 통합하면 두 구조의 특징들과 장점들을 필요로 하는 응용 분야에 대응할 수 있는 가능성이 생긴다. 본 논문은 Rete 네트워크에 기반을 둔 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘과 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 함께 사용하여 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하는 방안을 제안한다. 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하기 위하여 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 사용하는 것은 구성 요소들 간의 결합도(coupling)의 감소와 지식 원천 에이전트들의 제어의 융통성의 증대 등의 면에서 바람직하다. 하지만 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴 자체는 그것을 사용하는 구조의 성능을 고려하고 있지 않다. 본 논문이 제안하는 통합 구조의 성능을 향상시키려면 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들의 발생을 신속하게 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문이 제안하는 통합 방안은 Rete 네트워크 기반의 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘을 사용하여 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 이용한 통합 구조에서 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들이 효율적으로 탐지될 수 있도록 한다.
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.
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.
컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.
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.
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.
최근 크고 작은 차량사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용되고 있는 것과 유사한 기능을 가진 블랙박스를 차량에 장착시켜 운전자들은 차량사고의 원인을 분석하기 위해 차량용 블랙 박스를 사용하고 있다. 기존의 블랙박스들에서 사용된 운영체제와는 달리 안드로이드 OS는 다른 OS들에 비해 이식성이 좋으며 개방 플랫폼을 지원해서 개발 시 추가적인 비용이 들지 않으며 검증된 많은 라이브러리들을 포함하고 있어 별도의 외부 라이브러리를 사용할 필요가 없다는 장점이 있다. 또한 기존의 블랙박스들은 사고 발생 시 자동으로 사고 알림 신고를 보내지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스에서 사용된 OS와는 다른 장점이 있는 안드로이드 기반의 테스트 보드에 GPS 모듈과 가속도 센서 정보를 이용하고 스마트 폰에서 사고 감지 시 지정된 번호로 메시지를 전송하는 기능을 가진 블랙박스를 구현하였다.
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.
요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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