• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.27-30
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.445-454
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• 2000

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.27-30
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• 2006

이 논문에서는 에이전트 기반의 시스템에서 책임행위와 제도를 활용한 의사소통의 체계를 구축할 수 있는 방안과 예를 제안한다. 또한 주요 관리요소로서의 제도와 에이전트들간의 상호작용을 모델링하는 책임행위를 가능하게 하는 분산 모델을 제안한다. 이러한 분산 모델을 위해 공급망 관리 시스템을 예로써 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.993-1000
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• 2002

본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAN:CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 자임을 부여받게 돨 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생학 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 대처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해 기존의 이동 에이전트 객체를 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리한다. 노한, 이주 노트의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리 시 소요되는 시간을 단축시킨다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.550-554
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• 2002

본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAM: CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여받게 될 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생할 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄 지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 데처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해서 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리된다. 또한, 이주 노드의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리시 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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• pp.63-63
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• 2004

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.161-165
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• 2000

최근 통신 기술과 컴퓨터 기술의 괄목할 만한 발전으로 가장 않은 연구의 초점이 되고 있는 것은 인터넷을 이용하여 거래하는 전자거래이다 따라서 실세계의 상거래를 사이버 스페이스에서 구현할 수 있도록 하는 한 가지의 기술로서 인공지능을 이용하여 모델링하는 방법이다. 본 논문에서는 전자거래(EC) 컴퍼넌트형 지식 기반의 지능 에이전트 유형을 제시하고, 특히 기존의 전문가 시스템의 추론 엔진에 다층의 지식 기반과 정보처리 엔진을 이용하여 에이전트 상호간에 효율적이고 유기적인 활용 방안을 제안한다. 또한 컹색 에이전트에 필요한, 고객 만족을 위한 상품 검색의 이론적 모델을 설계한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.51-58
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• 2009

강화학습은 최적의 행동정책을 구하는 최적화 문제로 주어진 환경과의 상호작용을 통해 받는 보상 값을 최대화하는 것이 목표이다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 매우 커지는 다중 에이전트 시스템인 경우 효과적인 강화학습을 위해서는 적절한 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 멀티에이전트의 효과적인 행동 선택과 학습의 수렴속도를 개선하기 위하여 퍼지 추론 기반의 멀티에이전트 강화학습 모델을 제안하였다. 멀티 에이전트 강화학습의 대표적인 환경인 로보컵 Keepaway를 테스트 베드로 삼아 다양한 비교 실험을 전개하여 에이전트의 효율적인 행동 선택 전략을 확인하였다. 제안된 퍼지 추론 기반의 멀티에이전트 강화학습모델은 다양한 지능형 멀티 에이전트의 학습에서 행동 선택의 효율성 평가와 로봇축구 시스템의 전략 및 전술에 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.153-156
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• 2003

기존 푸시 기술의 제품들이 가지는 상호 운용성을 해결하기 위한 CORBA 기반의 푸시 에이전트 모델(CPAM: CORBA-based Push Agen Model)은 사용자 요구에 적합한 정보만을 수집한 후 이를 사용자에게 전송하여주는 에이전트 프레임웍(Framework)이다. 이러한 푸시 에이전트는 푸시 에이전트 서버가 제공하는 정보의 양과 종류, 그리고 이를 이용하는 동시 사용자 수가 증가함에 다라 서버 시스템의 과부하 및 네트워크 트래픽의 증가가 초래된다. 이를 위해 본 논문에서는 푸시 에이전트 모델에 캐싱 기법을 적용함으로써 자주 요청되어지는 동일한 데이터에 대한 서버 시스템의 과부하를 감소시키도록 한다. 또한 클라이언트 푸시 에이전트의 상태 정보와 주제 분류에 따른 검색 키워드를 포함하고 있는 사용자 프로파일을 통해 효율적인 캐쉬 메모리 접근을 제공하도록 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권3호
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• pp.36-45
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• 2011

소셜러닝의 대표적 학습인 협력학습에서의 에이전트란 학습자에게 현황이든, 환경이든, 과제이든 설명해 줄 수 있거나, 보편적이고 일반적인 방법으로 독립적인 기능을 수행할 수 있는 것이다, 이를 위해서는 에이전트 사이에서의 의사소통에 관한 정보기술 표준화 방법이 요구된다. 본 연구는 협력학습에서 사용되는 각종 에이전트들의 의사소통에 관한 데이터 모델에 관한 기술을 제시한다. 따라서 이러닝 협력학습 환경을 지원하는 많은 에이전트들의 유형을 파악하고, 이 에이전트들 간의 상호 의사소통에 관한 규칙을 갖는 데이터 모델을 설계하여 그 요소들을 정의하고자 한다. 이렇게 제시된 표준화된 데이터 모델을 기반으로 하는 다중 에이전트 시스템은 여러 응용 에이전트가 독립된 프로세스로 활동할 수 있도록 정의된 통신 데이터모델에 의해 메시지 상호 교환이 가능해진다. 본 연구는 소셜러닝에서 주를 이루는 학습방법인 협력학습 중에서 다양한 에이전트를 활용하는 경우 이를 지원하는 에이전트간의 통신에 관한 의사소통 모델 응용을 통해 원활한 협력학습이 구현되도록 기여할 것으로 기대한다.