본 논문에서는 기존 HubNet 기반의 참여 모의실험의 한계를 극복하기 위한 능동형 참여 모의실험 (Active Participatory Simulation; APS) 학습 구조를 제시하고, 이를 위한 고고보도용 NetLogo 확장 모듈을 자바로 개발한다. NetLogo는 복잡하게 보이는 과학현상의 이면에 존재하는 복잡계를 모델링할 수 있는 에이전트 기반 모델링 (Agent Based Modeling) 언어다. 이것과 HubNet을 이용하면 모의실험이 수행되는 동안 학생은 하나의 에이전트로서 이 실험에 참여할 수 있다. 하지만 HubNet에서는 서버만이 외부장치와 연결된다. 따라서 고고보드를 이용한 환경 데이터 및 사용자 입력을 다수의 클라이언트를 통하여 수신할 수 없어 이중초점 모델링 기반 학습이 불가능하다. 이에 클라이언트에 연결된 고고보드의 입력 정보를 TCP/IP 소켓을 이용하여 수신하고 보드를 제어하는 자바 확장 모듈을 개발한다. 또한 HubNet과 이 확장 모듈을 사용한 APS 학습 구조 모델링 방법과 이를 위한 NetLogo 프로그래밍을 소개한다. 마지막으로 다양한 APS 학습 구조에 따른 예시를 제시하고 응답처리지연 시간 관점에서 평가하여 과학분야에 활용될 수 있는 방안을 모색한다.
분산 시스템 아기텍처에 기반한 이동 에이전트는 현재 클라이언트/서버 패러다임을 이어갈 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 이에 따라, 분산 컴퓨팅 환경에 적합한 시스템 구성을 위해 에이전트와 이동 에이전트 등에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 에이전트, 이동 에이전트, 다중 에이전트에 대한 연구들이 기능적인 특성에만 집중되어 왔다. 기능적인 특성은 에이전트와 이동 에이전트가 가지는 기본적인 특성으로서 에이전트들 간의 협동, 협력, 지능을 위한 합리성, 지식 모델링, 추론 방법이다. 그러나 분산 컴퓨팅 환경에서 분산 시스템 구성을 위해 전체 시스템의 성능(Performance), 확장성(Scalability), 안정성(Stability)등이 간과되어서는 안된다. 이런 연구 영역은 기능적인 특성을 다루는 연구영역에 비해 실용적인 면에서 더욱 중요하며, 그 중요성이 점점 더 증가하고 있다. 본 논문은 시스템 성능 향상을 위해 에이전트 간 협력과 협의 레벨의 계층 구조에 중점을 둔다.
eSCM은 고객과의 주 접촉 수단으로써 다른 어떤 수단보다 비용절감과 시간적 공간적 제약을 극복할 수 있는 인터넷을 통해 공급체인을 구성하고 있는 모든 기업을 하나로 묶어 네트워크를 형성함으로써, 정보공유와 커뮤니케이션을 가능하게 하여 네트워크상의 모든 자원의 효율을 높이는 것을 목적으로 한다. 이러한 공급체인상의 모든 구성원 간의 통합이 실질적으로 효과를 나타내기 위해서는 조정된 방법으로 운영되어야 한다. 기업 환경의 새로운 변화에 유연하게 대처, 구성원간의 거래에서 정상 루트를 벗어난 예측하지 못했던 상황 즉, 고객의 변심에 따른 주문량 변경/취소, 계절적 요인으로 인한 주문량 폭주, 원자재/부품의 공급지연에 대한 납기 일정 수정 등에 대해 능동적이고 자율적으로 대처할 수 있는 공급체인 내에 Intelligent 기능을 가진 조정 에이전트를 적용한 개선된 공급체인 도입을 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 eSCM의 구성원을 에이전트로 나타내어 이를 바탕으로 조정 에이전트 기반의 eSCM을 모델링하고 시뮬레이션을 통하여 그 조정 능력을 분석한다.
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.
협상은 상거래에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 웹 기반 전자상거래 시스템은 이러한 중요한 협상 구조를 상거래에 잘 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점중 기업과 소비자간의 미비한 협상 구조를 보안하기 위해 실세계 상거래에서 존재하는 점원을 전자상거래상의 가상점원으로 모델링하여 회사의 정책과 구매자의 특성을 반영하여 구매자와 전략적으로 자동 협상을 수행할 수 있는 에이전트의 구조를 설계하고 표현하고, 그 제안에 대한 평가 내용과 결정사항을 전달할 수 있는 언어적인 구조가 필요하며, 협상의 대상이 되는 사안들의 특성을 반영할 수 있는 표현 구조도 요구된다. 또한 이러한 협상에서 전략을 세우고 알맞은 제안을 제시하며 상대의 제안에 대하여 전략적으로 반응할 수 있는 의사결정 모델이 요구된다. 본 논문에서는 회사의 정책 모델과 구매자의 모델을 정의하고 이를 이용한 협상 모델을 설계 구현하였다. 협상 구조의 모델링을 위해 KQML(Knowledge Query Manipulation Language)을 기반으로 전자상거래 프로토콜로 설계하고, 논쟁 기반 협상 모델을 기초로 협상언어를 설계하였다. 또한 협상에서의 전략적인 의사결정을 위해 게임이론을 이용하고, 규칙 기반 시스템으로 이를 보충하였다. 마지막으로 가상점원 모델을 바탕으로 조립 컴퓨터 판매를 위한 가상점원으로 구현하였고, 이에 대한 실험을 통하여 가상점원의 유용성을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 함께 홈네트워크상의 장비들의 연결과 제어를 통해 다양한 서비스를 제공하는 기술이 차세대 정보기술 산업을 주도할 태풍의 핵으로 부상하고 있다. 본 논문에서는 OSGi 표준을 기반으로 한 지능형 에이전트를 구성하여, 가정 내의 가전기기, 통신기기를 제어하고 상황에 적합한 서비스를 추론하여 제공해주는 기술을 제안한다. 헬스케어(health-care) 서비스, 베이비케어(baby-care) 서비스, 사용자 편리를 위한 개인화 서비스, 방법(security) 서비스등이 상황 추론을 통해 제공되는 서비스의 대상이 된다. OSGi 플랫폼상에서 지능형 에이전트는 각 서비스에 의존적으로 구현되며, OSGi 번들 형태로 존재하여 프레임워크나 다른 에이전트의 변화없이 쉽고 간편하게 OSGi상에 등록(register)하고 취소(unregister)하는 것이 가능하다. 이러한 에이전트에 규칙기반의 상황 추론이 가능한 엔진을 장착하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 서비스 컴포넌트들의 역할을 돕는 지능형 시스템을 연구하였다.
유비쿼터스 환경에서 에이전트는 사용자와 시스템의 인터페이스 역할을 한다. 본 논문에서는 현재 상황을 인지하여 사용자의 행위에 따른 서비스를 제공하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서 사용하는 서비스 추론 방법은 온톨로지를 기반으로 정의한 도메인에 대한 규칙을 사용한다. 온톨로지는 다양한 환경에서 도메인의 지식(knowledge)을 공유하고 재 사용할 수 있기 때문에 현재 상황에 맞는 서비스를 추론할 수 있다. 또한 본 논문에서는 에이전트의 역할을 나누고 에이전트간의 커뮤니케이션을 통해 추론된 서비스를 환경에 반영한다. 이처럼 온톨로지를 이용하여 환경을 모델링 하고 규칙을 기반으로 서비스를 추론함으로, 같은 상황이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 서비스가 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 제공되는 서비스가 달라지도록 사용자 중심의 서비스 예측의 정확성을 높이도록 연구하였다.
대화형 에이전트는 자연어를 기반으로 사용자질외에 대한 적절한 정보를 제공하고, 사용자와 지속적으로 대화를 진행해가는 시스템이다. 사용자의도를 파악하고 적절히 대답하기 위해서는 사용자질의에 대한 효과적인 분석이 필요하다. 또한 단발적인 대답뿐 아니라 지속적인 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 사용자 모델링에 사용되는 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자질의로부터 사용자의도를 추론하며, 이전 대화상태를 활용하여 지속적인 대화가 가능하도록 한다. 실제 웹 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 설계하며 적용해봄으로써 그 가능성을 확인해 볼 수 있었다.
인터넷 상에 분산되어 있는 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하여 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제를 병렬분산 처리함으로써 값 비싼 고성능의 수퍼컴퓨터를 사용하는 것 보다 경제적인 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 이용해서 가장 병렬 시스템을 구성하고, 기존 방법들 보다 더 효과적인 방법으로 워커 에이전트와 작업 패키지를 분산하고 결과를 얻는 새로운 방법을 제안한다. IBM의 Aglet 시스템을 이용하여 이동 컴퓨팅 환경을 모델링 하였고, 제안된 분산 기법에 관한 성능 모델을 수학적으로 유도하여 그 결과를 기존 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제안된 방법이 더 효율적임을 보인다.
해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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