• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1187-1194
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• 2019

This paper proposes a CNN architecture as value function network of an artificial intelligence Othello game agent and its learning scheme using reinforcement learning algorithm. We propose an approach to construct the value function network by using CNN to learn the records of professional players' real game and an approach to enhance the network parameter by learning from self-play using reinforcement learning algorithm. The performance of value function network CNN was compared with existing ANN by letting two agents using each network to play games each other. As a result, the winning rate of the CNN agent was 69.7% and 72.1% as black and white, respectively. In addition, as a result of applying the reinforcement learning, the performance of the agent was improved by showing 100% and 78% winning rate, respectively, compared with the network-based agent without the reinforcement learning.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.14 no.1
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• pp.15-22
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• 2019

The purpose of this study is to investigate the users' expectation and expectation gap about the attributes of smart speaker as an intelligent agent, ie autonomy, sociality, responsiveness, activeness, time continuity, goal orientation. To this end, semi-structured interviews were conducted for smart speaker users and analyzed based on ground theory. Result has shown that people have huge expectation gap about the sociality and human-likeness of smart speakers, due to limitations in technology. The responsiveness of smart speakers was found to have positive expectation gap. For the memory of time-sequential information, there was an ambivalent expectation gap depending on the degree of information sensitivity and presentation method. We also found that there was a low expectation level for autonomous aspects of smart speakers. In addition, proactive aspects were preferred only when appropriate for the context. This study presents implications for designing a way to interact with smart speakers and managing expectations.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.15 no.4
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• pp.15-29
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• 2021

Many countries and companies are pursuing and developing Artificial intelligence as it is the core technology of the 4th industrial revolution. Global IT companies such as Apple, Microsoft, Amazon, Google and Samsung have all released their own AI assistant hardware products, hoping to increase customer loyalty and capture market share. Competition within the industry for AI agent is intense. AI assistant products that command the biggest market shares and customer loyalty have a higher chance of becoming the industry standard. This study analyzed the current status of major overseas and domestic IT companies in the field of artificial intelligence, and suggested future strategic directions for voice UI technology development and user satisfaction. In terms of B2B technology, it is recommended that IT companies use cloud computing to store big data, innovative artificial intelligence technologies and natural language technologies. Offering voice recognition technologies on the cloud enables smaller companies to take advantage of such technologies at considerably less expense. Companies also consider using GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) an open source artificial intelligence language processing software that can generate very natural human-like interactions and high levels of user satisfaction. There is a need to increase usefulness and usability to enhance user satisfaction. This study has practical and theoretical implications for industry and academia.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.91-94
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• 2023

자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.485-492
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• 2001

Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.23-28
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• 2002

최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2005.10a
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• pp.980-983
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• 2005

An agent Is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. The techniques fur tackling complexity in software need to be introduced. That is decomposition, abstraction and organization. Agent-oriented model ing has the merits of decomposition. In decomposition, each autonomous unit may have a control thread. Thread is single sequential flow in program. The use of thread in agent modeling has an important meaning in the performance of CPU and the relation of autonomous units.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.487-490
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• 2019

시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.37 no.6
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• pp.32-42
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• 2022

Recently, decentralized approaches to artificial intelligence (AI) development, such as federated learning are drawing attention as AI development's cost and time inefficiency increase due to explosive data growth and rapid environmental changes. Collaborative AI technology that dynamically organizes collaborative groups between different agents to share data, knowledge, and experience and uses distributed resources to derive enhanced knowledge and analysis models through collaborative learning to solve given problems is an alternative to centralized AI. This article investigates and analyzes recent technologies and applications applicable to the research of multi-agent collaboration of AI bots, which can provide collaborative AI functionality autonomously.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1034-1035
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• 2020

인공지능은 스스로 학습하며 기존 통계 분석보다 탁월한 분석 역량을 지니고 있어 스마트팩토리 혁신에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 이를 증명하듯 스마트팩토리의 주요 분야인 공정 간 연계 제어, 전문가 공정 제어, 로봇 자동화 등에서 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서는 소포물 분류 시스템에 전통적인 룰 기반의 제어 방식 대신 다중 에이전트 강화 학습 제어 방식을 설계 및 적용하여 효과적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.