인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.
본 논문에서 제안한 Multi Agent Multi Action은 기존의 대화형 시스템 방식인 Single Agent Single Action 구조에 비해 확장성을 갖춘 대화 시스템을 구현하는 방식이다. 시스템을 여러 에이전트로 분할하고, 각 에이전트가 특정 액션에 대한 처리를 담당함으로써 보다 유연하고 효율적인 대화형 시스템을 구현할 수 있으며, 다양한 작업에 특화된 에이전트를 그룹화함으로써 작업의 효율성을 극대화하고, 사용자 경험을 향상 시킬 수 있다.
인공지능 기술이 발전함에 따라 경제, 사회, 과학 분야 등 실세계 다양한 분야의 현상을 가상의 인공 에이전트를 활용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해석하려는 시도가 이어져 왔다. 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 해석에서는 실세계의 교섭 게임에서 단계가 진행될 때 발생하는 비용 및 시간이 지남에 따라 교섭 대상이 감가상각 되는 것을 반영하지 않은 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 모델에 교섭 단계에서 발생하는 비용 및 교섭 대상 감가상각을 (교섭 비용)을 반영하여 그 효과를 관찰하였다. 실험 결과 교섭 단계에서 발생하는 비용이 커질수록 게임에 참여하는 두 인공 에이전트는 반반 비율에 가까운 몫을 가졌으며 이른 단계에서 협상을 타결하는 현상을 관찰하였다.
본 연구는 재난으로 인해 발생할 수 있는 피해를 미리 파악하여 대비할 수 있는 새로운 예측 방법론인 인공 재난에 대해 소개한다. 인공 재난은 재난이 발생할 수 있는 지역의 환경, 발생하는 재난의 변화, 재해를 입고 이에 반응하는 사람들의 행동을 설계하여 인위적으로 재난 상황을 실험해 볼 수 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 모형이다. 인공 재난은 재해를 최소화하는 의사결정에 결정적인 역할을 하기에 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공 재난의 특정과 분류 별 연구(재난 환경 연구, 재난 확산 연구, 재난 대응 연구)를 소개한다. 그리고 현재 정보 통신 인프라 기반 위에서 대용량 자료를 활용한 향후 연구들을 전망한다.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강현실과 인공지능이 결합된 연구들은 주로 로봇공학이 많은 비율을 차지하고 있으며 게임에 접목된 연구들은 부족한 실정이다. 또한 인공지능이 적용된 에이전트들의 움직임을 위한 데이터들은 아직까지 사용자가 직접 입력해주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하고 있다. 본 논문에서는 마커리스 추적 기술을 사용하여 생성한 데이터를 인공지능부분에서 사용하며 증강현실 기반의 인공지능이 적용된 에이전트를 위한 게임 시스템을 제안한다. 그리고 이를 아이폰 모바일 기기에서 구현하였으며 인식율, 정확도를 측정하여 본 시스템을 검증하였다.
에이전트 분야가 인공지능에서 분리되어 지금까지 각 분야에서 연구되고 있다. 소프트웨어 공학 입장에서 에이전트를 연구할 때, 에이전트를 어떻게 모델링하고 설계하고 구현할 것인가는 가장 큰 이슈가 되어 왔다. 이에 에이전트지향의 소프트웨어 개발 방법에 대한 연구가 진행되었으나, 문제의 영역에서 어떻게 에이전트를 추출할 것인가에 대한 연구는 거의 전무하다고 할 수 있다. 본 논문은 이러한 에이전트 추출에 관한 기준을 정하고 전자상거래를 통한 적용방안을 보여주고 있다. 그리고 각각의 에이전트 속성과 에이전트 내부 구조가 어떻게 매핑 가능한 지를 보여 준다.
초기의 컴퓨터 게임은 하드웨어, 그래픽, 사운드 등의 제약때문에 인공지능에 있어서는 거의 전부가 게임 프로그래머의 단순한 하드코딩에 의존해 단순하게 처리됐다. 그러나 그래픽이나 사운드의 기능이 일정한 수준에 도달하자 게이머들은 보다 자연스럽고 재미있는 게임을 요구하게 됐으며, 이로 인해 1990년대 후반부터 인공지능 기술이 게임에서 중요한 역할을 하기 시작했다.'게임 인공지능'이란 고전적인 의미에서는 게임 내에서 컴퓨터에 의해 제어되는 캐릭터나 에이전트로 정의하기도 하지만 최근에는 좀더 구체적으로 스스로 생각할 수 있고 주변 환경이나 과거의 경험 등에 따라서 지능적으로 행동할 수 있는 자율성을 가진 캐릭터나 에이전트라고 정의하기도 한다.
최근 인터넷 및 정보통신 기술이 급속하게 발달함에 따라서 네트워크를 기반으로 한 응용 소프트웨어 및 네트워크 관련 기술들이 많이 연구, 개발되고 있다. 이와 관련하여 과거 인공지능 분야에서 많이 연구되어 왔던 에이전트 기술이 최근의 네트워크 기술을 기반으로 하여 다시 활발한 연구가 진행되고 있다. 특히, 네트웍 상을 이동하면서 특정 사용자의 요구를 만족시키는 이동 에이전트 기술은 네트웍 응용시스템 개발에서 많이 이용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 이동 에이전트기술을 이용하여 가상 시장 환경 모델과 협상 시스템을 설계하고 그 구연 방법을 설명한다. 본 논문에서 기술하는 이동 에이전트 환경은 시장 에이전트, 호객 에이전트, 데이터베이스 에이전트로 크게 세 부분으로 나눈다.
하드웨어의 성능이 높아질수록 게임 유저들은 높은 수준의 컴퓨터 그래픽, 편리한 유저 인터페이스, 빠른 속도를 가진 네트워크 그리고 영리한 게임 인공지능을 요구하고 있다. 하지만 현재 게임 인공지능 개발은 개발자 혼자 하거나 한 회사의 개발팀에서만 이루어질 뿐이다. 그래서 자신이 혹은 회사에서 개발한 게임 인공지능의 성능이 어느 정도인지 검증을 하기 힘들고 높은 수준의 게임 인공지능을 개발하기 위해 필요한 기본 게임 인공지능기술들이 부족하다. 본 논문에서는 기존의 게임인공지능 플랫폼들의 장, 단점을 알아보고 게임인공지능 플랫폼의 설계 시 고려해야 할 점을 고찰한다. 이것을 바탕으로 전략적 위치를 찾아주는 모듈이 있어 개발자 들이 손쉽게 게임 인공지능을 구현 하고 인공지능 테스트가 가능한 에이전트기반 게임 플랫폼인 Darwin을 제안한다. 그리고 Darwin에서 제공하는 전략적 모듈을 사용하여 제작한 에이전트를 만들어 수행결과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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