• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.551-563
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• 2022

This study aims to identify the effect on the user experiences when the embodied agent in a self-driving car interacts with emotional expressions by using 'interjection'. An experimental study was designed with two conditions: the inclusion of injections in the agent's conversation feedbacks (with interjections vs. without interjections) and the type of conversation (task-oriented conversation vs. social-oriented conversation). The online experiment was conducted with the four video clips of conversation scenario treatments and measured intimacy, likability, trust, social presence, perceived anthropomorphism, and future intention to use. The result showed that when the agent used interjection, the main effect on social presence was found in both conversation types. When the agent did not use interjection in the task-oriented conversation, trust and future intention to use were higher than when the agent talked with emotional expressions. In the context of the conversation with the AI agent in a self-driving car, we found only the effect of adding emotional expression by using interjection on the enhancing social presence, but no effect on the other user experience factors.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.3
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• pp.35-44
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• 2004

As the use of internet becomes proliferated, a great amount of information is provided through diverse channels. Users require effective information providing service and we have studied the conversational agent that exchanges information between users and agents using natural language dialogue. In this paper, we develop a question answering agent providing the corresponding answer by analyzing the user's intention using artificial intelligence techniques such as pattern matching and Bayesian network We work out various problems in knowledge representation of users by constructing keyword synonym database. The proposed method is applied to designing an agent for the introduction of a fashion web site, which confirms that it responds more flexibly to the user's queries.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.17 no.2
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• pp.83-90
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• 2008

We introduce the coordination among the intrusion detection agents by BBA(BlackBoard Architecture) that belongs to the field of distributed artificial intelligence. The system which uses BBA for the coordination can be easily expanded by adding new agents and increasing the number of BB(BlackBoard) levels. Several simulation tests performed on the targer network will illustrate our techniques. And this paper applies PBN(Policy-Based Network) to reduce the false positives that is one of the main problems of IDS. The performance obtained from the coordination of intrusion detection agent with PBN is compared against the corresponding non PBN type intrusion detection agent. The application of the research results lies in the experimentation of the various security policies according to the network types in selecting the best security policy that is most suitable for a given network.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.50-59
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• 2000

This study aims to design the structure of User Interface Agent System through finding out the user's intention on internet search engine. When building an agent system by using the intelligent method. we can Introduce the RBR system that is generally accepted as an efficient means of solving the problems in Interface Agent System. The RBR system turned out to be a success due to the modularity, uniformity naturalness and the like, but it also has various problems such as bottle-neck in knowledge acquisition, memory absence and limited application. To get rid of such problems, the CBR cycle was introduced in this study.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.345-352
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• 2002

무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.71-81
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• 2019

As AI technology develops, its application has been extended to diverse fields. In particular, AI-enabled Chatbot services have garnered growing attention and such services are more important as a tool of communication in mobile shopping. However, research on chatbots is in its early stage and the understanding of chatbots in the context of mobile commerce is very limited. The purpose of this study is to empirically investigate consumer responses to a shopping chatbot with a focus on the effects of chatbot agent types and message types. Specifically, a $2{\times}2$ between-subjects experimental design, with the agent type (secretary/friend) and the message type (factual/evaluative) as the independent variables, was employed. The results show that although main effects of chatbot agent and message types are not found, interaction effects between chatbot agents and message types on consumer responses are significant. Specifically, when the agent type was a secretary, consumer responses to product recommendation with a factual message were more positive. On the other hand, in the case of the friend agent, the evaluative message led to more positive responses. The findings suggest that communication elements are important in the understanding of consumer responses to chatbots in mobile shopping and effective strategies for utilizing chatbots for mobile commerce should be considered.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.64-75
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• 2004

90년대부터 인공지능(Artificial Intelligence)의 지식공학(knowledge engineering) 분야에서 온톨로지(Ontology)가 지식의 공유(sharing)와 재사용(reuse)관점에서 활발하게 사용되기 시작했다. 현재 온톨로지는 이런 지식공학 외에 에이전트에 기반한 소프트웨어 공학이나 전자상거래 등 여러 분야에 널리 퍼져 사용되고 있다. 그러나 그 적용범위의 다양함과 실체의 불분명함으로 인해 그 사용이 혼란스러운 것도 사실이다.(중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.549-557
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• 2014

Recently, analysis of bargaining game using evolutionary computation is essential issues in field of game theory. In this paper, we observe a bargaining game using co-evolution between two heterogenous artificial agents. In oder to model two artificial agents, we use a particle swarm optimization and a differential evolution. We investigate algorithm parameters for the best performance and observe that which strategy is better in the bargaining game under the co-evolution between two heterogenous artificial agents. Experimental simulation results show that particle swarm optimization outperforms differential evolution in the bargaining game.

• The Journal of Engineering Research
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• v.6 no.2
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• pp.11-22
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• 2004

A distributed constraint satisfaction problem (distributed CSP) is a constraint satisfaction problem(CSP) in which variables and constraints are distributed among multiple automated agents. ACSP is a problem to find a consistent assignment of values to variables. Even though the definition of a CSP is very simple, a surprisingly wide variety of AI problems can be formalized as CSPs. Similarly, various application problems in DAI (Distributed AI) that are concerned with finding a consistent combination of agent actions can be formalized as distributed CAPs. In recent years, many new backtracking algorithms for solving distributed CSPs have been proposed. But most of all, they have common drawbacks that the algorithm assumes the priority of agents is static. In this thesis, we establish a basic algorithm for solving distributed CSPs called dynamic priority search algorithm that is more efficient than common backtracking algorithms in which the priority order is static. In this algorithm, agents act asynchronously and concurrently based on their local knowledge without any global control, and have a flexible organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, while the completeness of the algorithm is guaranteed. And we showed that the dynamic priority search algorithm can solve various problems, such as the distributed 200-queens problem, the distributed graph-coloring problem that common backtracking algorithm fails to solve within a reasonable amount of time. The experimental results on example problems show that this algorithm is by far more efficient than the backtracking algorithm, in which the priority order is static. The priority order represents a hierarchy of agent authority, i.e., the priority of decision-making. Therefore, these results imply that a flexible agent organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, actually performs better than an organization in which the hierarchical order is static and rigid. Furthermore, we describe that the agent can be available to hold multiple variables in the searching scheme.