센서네트워크 환경에서 접근이 용이하지 않은 시공간 데이터 획득 및 송신을 위해서는 무선통신 기능을 갖는 센서들이 필수적으로 요구된다. 그러나 이들 센서들은 대용량의 센싱 데이터 처리나 동적 환경에의 적응성이 미흡하여 전력의 과소비와 네트워크 부담을 유발한다. 본 논문은 임계값을 적용한 능동규칙을 통하여 필요한 데이터만을 획득, 전송 및 처리할 수 있는 이동에이전트 모델과 이동에이전트의 자율적 이주 및 통신 수행방법을 제안하여 다양한 센서네트워크 환경에서의 효율적 분산 제어방법을 제시한다.
최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
에이전트의 정의와 구현에 관한 연구는 가상현실기술을 이용한 몰입형 교육 시스템 등의 구성에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 동적인 환경에서 에이전트의 행위의 효율적인 정의와 구현 방법을 제시하되 기존의 연구와 달리 행동의 다양성을 표현에 초점을 맞추고자 한다. 먼저 장이론에 기반하여 공간객체를 정의 한다. 장이론을 도입하여 공간객체를 정의함으로써 공간 객체에 대한 분류적 접근이 아닌 구조적인 접근이 가능해 지고, 공간객체의 동적인 생성 및 소멸과 전체적인 시공간 상황의 변화를 유도할 수 있게 된다, 다음으로 동적인 planning이 가능하도록 에이전트의 행위를 복합행위와 단위행동으로 구분한다, 마지막으로 에이전트와 관련된 객체의 관계에 따라 지식 베이스를 에이전트와 관련 객체들에 분산한다, 이를 통해 에이전트의 지식베이스의 효율적인 관리와 동적인 환경의 구축이 가능하다. 공간객체 내에서의 에이전트의 이동에 관한 상황을 구현함으로써 장이론에 기반한 공간객체의 정의와 행위의 복합행위와 단위행동으로의 구분, 그리고 에이전트와 관련 객체간의 지식 베이스의 분산의 효율성을 검증하였다.
여러 에이전트가 존재하는(multiagent) 환경에서 자율적인 에이전트들은 복잡하고 불확실한 환경뿐만 아니라 다른 에이전트들도 고려하여 자신의 결정을 수행하여야 하기 때문에 제한된 시간 내에 의사결정(decision-making)을 완료한다는 것은 실질적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하고 긴급한 상황에서 최적의 행동을 수행하기 위하여 자율적인 에이전트들에게 다양하고 유연한 의사결정 방법들을 제공한다. 이 방법들은 의사결정의 질적인 수준과 의사결정 소요시간을 고려하여 실질적인 에이전트의 의사결정을 가능하도록 한다. 유연한 의사결정 방법의 하나로 컴파일된 규칙의 사용을 제안하며, 자율적인 에이전트는 복잡한 실시간 환경에서 가능한 행동의 범위를 제한하기 위하여 조건-행동 규칙을 사용한다. 지대공 방어 환경에서 주어진 상황의 긴박한 정도에 따라 이에 적절한 행동을 자율적으로 수행하는 유연한 에이전트를 실험적으로 보인다.
정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.
인간의 지식구조는 현실세계의 무수히 많은 정보와 지식들의 복잡한 상호 관계들로서 연결되어 있다. 가상 현실에서 에이전트의 지식구조는 인간의 지식구조와 같이 다양하고 다량의 정보들의 표현이 이루어져야 한다. 이를 위하여 지식구조는 지식 표현 기술 분야로서 연구되어지고 있는 온톨로지의 관계표현으로 구성하여 표현한다. 자율 에이전트의 행위나 다양한 상황의 표현을 위해 다수의 스키마를 이용하여 지식구조를 구성하게 되지만 중복적인 스키마의 구성이 많아지게 되어 정보의 갱신이나 삽입 시에 문제를 야기 시키게 된다. 본 논문에서는 이러한 중복적인 스키마들의 구성을 최소화시키고 스키마들의 체계적인 관리를 위한 스키마 통합의 방법들을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 효율적이고 체계적인 구내 전력 관리를 통해 전력 시스템을 안정적으로 운영하고 멀티 에이전트 시스템을 이용하여 전력 공급 및 네트워크 중단 등의 피해를 최소화함으로써 사용자에게 시스템 관리 및 운용에 있어 편의를 제공하는 시스템을 제안하였다. 또한 분산 에이전트 시스템을 통해 시스템에 자율성과 이동성을 제공하여 언제 어디에서나 손쉽게 시스템을 점검하고 위험 요소에 대처할 수 있도록 하기 위하여 기존의 시스템 보다 한 차원 높은 성능의 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 IoT 시스템에서 사물간의 자율적 거래를 할 수 있는 블록체인 기반의 지능형 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 블록체인 오픈 플랫폼인 하이퍼렛저 페블릭(Hyperledger Fabric)을 사용하여 구현하였으며, 시스템의 무결성을 입증하였다. 시스템의 유용성을 보이기 위해 서비스의 사례로 무인자판기가 스스로 물류센터에 발주하는 시스템을 구현하였으며, 이를 통해 사람의 판단과 거래를 자율성을 갖은 사물들로 대체될 수 있는 다양한 분야에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.
컴퓨터 통신망의 발달로 인해 인터넷은 국가와 사회의 중요한 정보기반으로 자리잡고 있다. 이에 따른 부작용으로 해킹 사고도 단순 과시형에서 범죄적 동기를 갖는 추세로 가고 있으며 이에 대한 대응 또한 능동적이어야 한다는 요구가 제기되고 있다. 본 논문에서는 해킹 사고에 보다 능동적으로 대응할 수 있는 시스템의 설계를 소개한다. 이 시스템은 자율성을 갖고, 시스템의 확장, 변경에 대해 탄력적으로 대처할 수 있게 하기 위해서 멀티 에이전트 시스템으로 구성하였다. 본 논문에서는 상위 레벨에 해킹 대응 시나리오에 따른 각 에이전트의 활동 및 상호 협력 관계에 대해서 기술한다.
정보통신 기술의 발전과 인터넷 사용의 증가와 더불어 컴퓨터 바이러스 제작기법의 지능화 및 고급화로 인한 피해가 확산되고 있다. 따라서 이러한 컴퓨터 바이러스 피해들로부터 네트워크나 시스템을 보호하기 위해서 여러 가지 방법들과 그에 따른 시스템들이 적용되고 있다. 그러나 기존의 방법들에 대한 관리와 사용을 위해서는 사용자의 많은 작업과 비용 그리고 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법과 비교하여 지역 단위 네트워크 내에서 동적이고 자율적으로 이동할 수 있는 이동 에이전트를 이용하여 신속하게 새로운 바이러스에 대한 탐지와 복구기능을 수행 할 수 있는 이동 에이전트 기반의 바이러스 탐지 및 치료 방법을 새롭게 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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