• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.390-395
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• 2000

가상공간에서 이루어지고 있는 교육용 컨텐츠에 감성적 에이전트를 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 감성에 대한 인지과학적 분석이 기술적인 구현 잠재력을 갖고 있다는 사실과 가상교육 환경에 대한 사회적 요구가 증대하고 있기 때문일 것이다. 이 글에서는 감성적 에이전트가 가상 교육 환경에 위치할 경우 고려해야 할 기술적 문제를 개관하고 그 모델을 제시하고자한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.391-393
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• 2024

본 논문에서는 수중에 존재하는 몰입형 에이전트의 움직임을 사실적으로 표현하고 수중 오브젝트들과의 상호작용에서 나타나는 외력을 시각적으로 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. Unity3D와 HTC Vive를 이용해 사용자의 움직임을 추적하고 수중 물리적 요소인 부력, 저항력, 매그너스 효과를 몰입형 에이전트에 적용시켜 사용자로 하여금 수중에 작용하는 외력을 사실적으로 인지할 수 있게 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.55-64
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• 2012

이 연구의 목적은 모바일 장비에 탑재된 학습용 에이전트의 사실성 수준이 학습자의 의인화 효과 및 인지부하에 미치는 영향을 검증하기 위한 것이다. 82명의 대학생이 실험에 참여했으며, 남학생 25명과 여학생 57명이었다. 에이전트의 이미지는 세 수준(라인드로잉, 일러스트, 실사)으로 구분되었고 제스처의 적용유무에 따른 $3{\times}2$요인설계를 적용했다. 의인화 효과의 학습개입(engaging)에서 이미지와 제스처에 의한 유의미한 상호작용이 나타났다. 단순주효과 분석에 의하면 에이전트의 이미지가 라인드로잉이고 제스처를 적용하지 않는 것이 학습개입에 긍정적인 효과를 주었다. 인지부하에 대한 분석에서는 자기평가요인(self-evaluation)에서 이미지에 의한 주효과가 있었으며, 라인드로잉 조건이 나머지 조건(실사와 일러스트)보다 더 높았다. 또한 자기평가요인은 이미지와 제스처에 의한 유의미한 상호작용효과를 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.368-373
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• 2006

본 연구는 다중 사용자가 존재하는 환경에서 각 사용자의 요구를 만족시킬 수 있는 서비스를 탐색하고, 선택된 서비스를 또 다른 사용자에게 제공되는 서비스와의 충돌 없이 제공하기 위한 서비스 선택 모델을 제안한다. 이 모델은 개별 사용자의 프로파일을 관리하는 사용자 에이전트(User Agent), 환경 정보를 인지하는 센서 매니저(Sensor Manager), 현 환경에 존재하는 기기들의 상태를 관리하는 장치 매니저(Device Manager), 그리고 개별 서비스들 사이의 충돌을 회피하고 서비스를 선택하는 서비스 브로커 (Service Broker) 의 4 가지 타입의 에이전트로 구성되어있다. 사용자 에이전트는 사용자의 과거 행동 정보로부터 사용자의 선호 패턴 및 프로파일을 추출해 낸다. 센서 매니저는 현재 환경에 존재하는 센서들로부터 전달받은 환경 정보를 조합함으로써, 현재 상황을 특징 짓는다. 사용자 에이전트와 센서 매니저로부터 현재 사용자의 특성과 현재 상황 정보를 전달 받은 서비스 브로커는 그 사용자가 현재 상황에서 어떠한 서비스를 필요로 하고 있는지 판단한다. 서비스 선택은 인지된 현재 상황에서 수행 가능한 서비스 목록 중에서, 사용자의 선호도 및 프로파일에 의해 적절한 서비스가 선택 된다. 이렇게 선택된 서비스는 그 서비스를 제공하기 위한 장치들의 작동을 제어함으로써 사용자에게 제공된다. 서비스를 위한 장치를 선택하고, 작업을 할당하기 위해 서비스 브로커는 장치 매니저를 통해 현재 사용 가능한 장치들의 상태와 제공하려는 서비스와 충돌을 일으킬 수 있는 장치들의 상태 정보를 받아와 서비스를 위한 최적의 장치들을 선택하고 동작에 대한 제어 정보를 작성한다. 이렇게 만들어진 서비스 제공 계획은 장치 매니저에게 전달되고, 장치 매니저는 계획에 따라 실제 장치들을 제어한다. 이상의 다중 에이전트 모델을 통해, 특정 상황에 존재하는 사용자 개개인에게 특성화된 서비스를 충돌 없이 제공할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.35-38
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• 2008

멀티 에이전트 시스템 환경에서 에이전트들은 자신이 제공하는 서비스에 대해 일정한 형태로 멀티 에이전트 시스템의 저장소에 서비스를 등록, 삭제, 검색할 수 있는 기능을 갖는다. 효율적인 서비스의 저장소인 DF (Directory Facilitator)는 에이전트들이 제공하는 서비스에 대한 옐로우 페이지 서비스를 제공한다. 에이전트 간의 협업을 위한 에이전트 플랫폼에서 서비스 디스커버리 기능을 지원하기 위한 DF 개발은 각각의 서비스를 지원하는 에이전트와 사용자 에이전트간의 서비스를 유지하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 DF는 서비스 예약 기능을 제공함으로써 사용자 에이전트에게 좀 더 편리한 서비스 검색 메커니즘을 제공하는 것에 목적을 두고 있다. DF로 사용자 에이전트가 서비스를 등록 했을 경우에 Reservation Repository를 통하여 그 등록한 서비스가 다른 사용자 에이전트가 제공받고자하는 서비스인 경우를 인지했을 때 Reservation Repository에 등록된 에이전트주소와 서비스이름을 토대로 하여 예약한 사용자 에이전트와 서비스를 제공하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.329-332
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• 2003

현재의 일반적인 다중에이전트 시스템 환경은 실시간이며 복잡한 환경을 제공한다. 또한 제한적인 통신 환경을 제공한다. 본 논문의 테스트 환경인 Unreal Tournament 의 환경은 일반적인 다중 에이전트 시스템 환경을 제공한다. UT 게임의 GameBots 시스템에서 실시간 다중 에이전트 협상 시스템의 구현을 위한 ACL (Agent Communication Language) 을 정의하였으며 그에 따른 다중 에이전트 협상 프로토콜을 정의하였다. 통신 환경은 단일 채널 환경이며 제한적인 통신을 제공한다. 에이전트들은 게임 시작과 동시에 인지 정보를 기반으로 맴을 작성하게 된다. UT 게임은 환경이 실시간으로 급변하기 때문에 최단의 협상 과정을 가져야 한다. 협상 시스템의 구성은 협상 과정에서 모든 것을 정하기엔 시간이 부족하기 때문에 빠른 협상 과정을 유도하기 위하여 협상과정의 일부분을 사전에 정의함으로써 협상과정을 단순화 시켰으며, 나머지는 실시간 협상과정을 통하여 동적으로 역할 분담을 하였다 협상 방법으로는 각 에이전트의 의견이 반영될 수 있는 투표 (voting) 방법을 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1073-1082
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• 2004

본 논문에서는 변화하는 환경에서 에이전트의 인지 정보로부터 움직이는 물체의 운동모델을 미리 알 수 없는 경우에도 적용할 수 있는 적응적인 행동을 생성하는 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 강건하지만 다양하고 복잡한 환경에 적용할 수 얼었다. 환경에 대한 정보가 없는 상황에서 에이전트가 자율적으로 행동하기 위해서는 행동 기반의 방법이 적합하며, 실제와 같은 변화는 환경에서 에이전트의 적응적 행동을 위해서는 상황을 미리 추론하고 대처하는 능력이 필요하다. 움직이는 장애물 피하기는 변화하는 환경에서의 적응적 행동생성의 가능성을 보여줄 수 있는 문제이기 때문에 다양한 방법으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 고정된 장애물뿐만 아니라 움직이는 장애물을 인지하고 피하는 적응적인 행동을 생성하기 위한 2단계의 제어 구조를 제안한다. 1단계는 상황을 인지하고 자율적으로 행동을 생성하는 행동 네트워크 구조이고 2단계는 변화하는 상황을 추론하고 제어정보를 1단계로 전달하는 베이지안 네트워크 구조이다. 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법으로 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.25-34
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• 2001

지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.199-201
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• 2006

유비쿼터스 시대의 컴퓨팅은 사용자의 의향과 상황을 인지해 동적으로 목표를 설정하고 자동으로 협력해 목표를 해결하게 된다. 다양한 형태의 Context가 개체로부터 수집될 것이며 이러한 정보를 기반으로 Domain-Specific한 지식의 효율적인 처리가 가능할 것이다. 이를 위해 다른 형태의 Context를 처리하기 위해서는 기계가 인지 가능한 형태로 변형되어야 한다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 다양한 지식일과 에이전트들간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Contents Description Model을 통하여 지식원의 활용을 원활하도록 지원하는 처리를 제시한다.

• 인지과학
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• 제15권3호
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• pp.35-44
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• 2004

인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 많은 양의 정보가 다양한 채널을 통해 제공되고 있다. 이와 더불어 사용자들은 효과적인 정보 제공 서비스를 원하고 있으며, 정보 교환에 도움을 주는 가상 대리자 역할의 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지 안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용하여 사용자 질의 의도를 분석한 후 적절한 답변을 제공할 수 있는 질의응답 에이전트를 개발한다. 이때 유의어 사전을 이용한 키워드 데이터베이스를 구축함으로써 동의어 관계를 가진 유사 키워드 등의 사용자에 따른 다양한 지식표현 문제를 해결한다. 실제 의류 사이트를 소개하는 점 사이트에 적용해 봄으로써 그 가능성을 평가해 본다.