eSCM은 고객과의 주 접촉 수단으로써 다른 어떤 수단보다 비용절감과 시간적 공간적 제약을 극복할 수 있는 인터넷을 통해 공급체인을 구성하고 있는 모든 기업을 하나로 묶어 네트워크를 형성함으로써, 정보공유와 커뮤니케이션을 가능하게 하여 네트워크상의 모든 자원의 효율을 높이는 것을 목적으로 한다. 이러한 공급체인상의 모든 구성원 간의 통합이 실질적으로 효과를 나타내기 위해서는 조정된 방법으로 운영되어야 한다. 기업 환경의 새로운 변화에 유연하게 대처, 구성원간의 거래에서 정상 루트를 벗어난 예측하지 못했던 상황 즉, 고객의 변심에 따른 주문량 변경/취소, 계절적 요인으로 인한 주문량 폭주, 원자재/부품의 공급지연에 대한 납기 일정 수정 등에 대해 능동적이고 자율적으로 대처할 수 있는 공급체인 내에 Intelligent 기능을 가진 조정 에이전트를 적용한 개선된 공급체인 도입을 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 eSCM의 구성원을 에이전트로 나타내어 이를 바탕으로 조정 에이전트 기반의 eSCM을 모델링하고 시뮬레이션을 통하여 그 조정 능력을 분석한다.
최근 컴퓨터 바이러스와 해킹 기법의 기술적인 향상으로 인하여 바이러스로 인한 피해가 확산되고 있다. 이에 따른 바이러스와 해킹 피해들로부터 시스템과 사용자 데이터를 보호하기 위한 다양한 방법들이 연구 및 적용되어 있다. 하지만 기존의 연구는 이기종으로 구성된 서로 이질적인 네트워크 환경에 적용하고 사용하기 위해서는 많은 수동적인 노력과 시간을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 이기종으로 구성된 네트워크상에서 이동 에이전트를 이용한 바이러스 탐색 기법에 대해 연구하였다. 제시한 방법은 사용자들에게 바이러스 탐색 에이전트와 관련된 해당 호스트상에서의 탐색업무 수행 투명성을 제공하여 호스트의 부하에 큰 영향을 주지 않는 방안으로써 자바 언어 특성인 플랫폼의 독립성이라는 이점을 지원하고 있는 자바 기반의 바이러스 탐색 시스템을 설계하였다. 이는 중앙 집중 관리 형태의 서버기반 방식으로 등록된 지역 네트워크 내의 이질적인 호스트에서 각 호스트의 부하를 고려하여 바이러스 탐색 업무를 수행함으로써 사용자로 하여금 능동성과 자율성, 바이러스 탐색 업무에 있어서의 투명성을 제공할 수 있는 컴퓨터 바이러스 탐색 업무를 수행하는 이동 에이전트 기반의 탐색 시스템을 새롭게 제안한다.
최근 시뮬레이션의 분야에 인공지능의 요소가 적용된 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능의 기법들 중에서 FSM을 기반으로 한 자율적 에이전트를 설계하고 이를 핑-퐁 게임에 적용시켜 실험하였다. 이러한 FSM 기반의 에이전트를 이용하게 되면 모델 설계가 용이하며, 시스템을 구성하고 있는 모든 에이전트들의 상태를 쉽게 확인 할 수 있고, 시뮬레이션 모델설계를 단순화할 수 있는 장점이 있다.
기업이나 공공기관의 사무실 중심으로 구축되던 네트워크 환경이 가정 내의 디지털 가전기기로 확산되어가면서 홈네트워크 산업과 관련시장에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 홈네트워크 구성은 주파수중첩, 새로운 가전기기 추가 시 네트워크 환경변화 등 여러 가지 문제점을 내포하고 있으며, 에이전트를 활용하여 홈오토메이션 기능을 제공하는 홈 네트워크 시스템을 제공하는 경우가 드물다. 따라서 본 논문에서는 RFID를 기반으로 하는 홈네트워크 아키텍처를 제시하고, RFID 기반의 홈네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 지능형 에이전트를 제시한다. 제시한 지능형 에이전트는 홈네트워크 내의 정보가전기기에 대한 상태 정보를 분석하여 자율적으로 가정 내 상황을 학습하고 사용자에게 최적의 환경을 제공한다.
최근 들어 네트워크 보안 사고가 잦아지고 있다. 이는 내부/외부로부터 정보시스템에 대한 불법침입과 공격시도 증가로 알려지고 있다. 이러한 이유는 기존의 침입탐지시스템의 신뢰도와 성능 저하를 야기시켰다. 에이전트는 자율성과 독립적 특성을 갖는다. 에이전트 종류는 Mobile agent, Multiagent, Assistant agent, User Interface agent, Intelligent agent가 있다. 기존의 침입탐지시스템은 실시간 침입탐지를 제공하지 못한다. 그래서 본 논문에서는 에이전트를 기반으로 하는 다양한 침입 패턴에 대응하는 침입탐지시스템의 연구 결과들을 분석하여 새로운 침입 탐지시스템 설계의 발판을 제공한다.
일반적으로 노동시장은 노동자와 고용주들로 구성되며, 이들은 복잡한 상호작용을 통해 노사관계를 형성한다 본 논문에서는 진화 에이전트들로 구성된 노동시장 모델 상에서 노동자들 또는 고용주들 사이에서 형성될 수 있는 전략적 연합을 적용하여 노동자와 고용주의 수적인 비율로 표현할 수 있는 직업밀집도와 직업집중도에 따른 행동 특성을 분석한다. 전략적 연합은 다중에이전트 환경에서 상호간의 이득을 보장하는 효과적인 방법이 될 수 있다. 진화 노동시장에서 노동자와 고용주들은 집단 내에서 자율적으로 연합을 형성하며 죄수의 딜레마게임으로 진행되는 거래에 참여한다. 실험결과, 에이전트들의 행동이 직업밀집도와 직업집중도에 따라 다르게 나타나며, 특히 전략적 연합이 허용될 경우 노동자와 고용주들이 보다 공격적인 형태로 노사거래에 참여함을 보여준다.
본 논문은 선박항해 에이전트가 개발 의도와 부합되도록 학습시키는데 있어 가장 중요한 역할을 수행하는 보상설계에 대해 소개한다. 보상설계는 먼저 학습 대상이 무엇인지 명확히 정의하는 것이 중요하며, 보상이 상황에 따라 다른 목적으로 활용되지 않도록 하고 에이전트에게 너무 드물게 주어지지 않도록 보상 형태화를 적용하는 등의 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 보상을 구성하는 요소가 많아지는 경우에는 의도가 명확하게 전달이 되지 않을 수 있으므로 문제를 작은 문제들로 나누어 접근하는 계층적 강화학습 방법 등을 적용할 필요가 있다.
웹을 이용한 교수-학습모형인 WBI 학습을 촉진시키기 위해서 교육전문가에 의해 검증된 학습자료를 효율적으로 관리하는 시스템을 구축하고, 사용자가 원하는 문서를 추정하여 제시한다. 사용자가 참조한 문서들에 대하여 에이전트가 추가, 삭제 등을 자율적으로 하며, 참조 문서간의 유사도를 측정한다. 이 유사도를 이용하여 적합한 문서를 추정하고 제시함으로서 사용자의 불명확한 정보요구에도 적합한 문서를 제공할 수 있다. 따라서, 사용자의 정보수집을 지원하고 웹을 통한 학습환경을 개선하여 WBI 학습을 촉진시킬 수 있다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 초고속 통신망의 구축으로 인하여 다양한 멀티미디어서비스들이 제공되고 있다. 그러나 현재 대부분의 멀티미디어 서비스들은 클라이언트/서버모델을 기반으로 구축되어 있기 때문에, 중앙 서버로의 과도한 부하가 집중되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 순수 P2P(Pure Peer-to-Peer) 환경으로 구축된 멀티미디어 서비스에서의 자원 검색 기법을 제안한다. 제안 기법은 자율성과 이동성을 지닌 이동 에이전트(mobile agent)를 기반으로 자원의 검색을 수행하여, 기존의 순수 P2P 환경에서의 검색 기법의 문제점을 해결한다. 또한, 시나리오를 통하여 제안 기법의 구체적인 동작 과정에 대해 알아본다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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