웹 기술의 발전과 인터넷의 대중화는 시간과 공간에 제약을 받지 않는 전자상거래의 규모를 확산시키고 있다. 또한 쇼핑몰 수의 증가는 사용자가 여러 쇼핑몰에 등록되어 있는 다양한 상품들 중에서 원하는 상품을 신속하고 정확하게 구입할 수 있는 방법을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 쇼핑몰들을 직접 방문하지 않고 단일 인터페이스로 정보를 접근하여 많은 양의 상품들의 비교 검색할 수 있는 에이전트를 설계, 구현한다. 본 논문에서 제안하는 검색 에이전트는 JDBC와 서블릿(servlet)을 이용함으로써 기존의 CGI를 이용한 검색 엔진에 비해 검색 속도를 향상할 수 있다. 그리고 기존의 쇼핑몰에서 제공하는 검색엔진은 단순히 검색된 결과를 보여주는 키워드 검색을 제공하지만, 제안하는 검색 에이전트는 사용자의 요구 조건을 고려할 수 있는 비교 검색을 제공한다.
웹 환경에서 효율적인 인터넷 서비스를 위한 동적 서비스의 다양한 요구 사항들을 만족시키고자 많은 연구들이 시도되고 있다. 그러나, 한정적인 네트웍 대역폭으로 인한 네트웍 트래픽 증가 및 서버 시스템의 부하로 안정적인 정보 서비스가 이루지지 않고 있는 실정이며, 또한 기존의 정보 서비스 형태에 있어 직접적인 사용자에 의한 정보 검색의 형태로만 정보를 서비스 받음으로써 새로운 형태의 정보 서비스 지원방식이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 분산환경에서 효율적인 정보 검색 과 안정적인 정보 서비스, 네트웍 트래픽 감소를 지원하는 CORBA 기반의 멀티 에이전트 모델을 설계한다. 이는 각 개별 에이전트들이 상호 보완적 관계를 유지하여 에이전트 간 상호 작용을 통해 네트웍 트래픽 감지를 통한 안정적이고 능동적인 정보 서비스, 검색 시간 및 네트웍 트래픽 감소, 검색 키워드 유지를 통한 정확한 정보 검색 서비스, 시스템 자원의 자동 관리 등을 지원함으로써 사용자에 대한 정보 서비스의 질을 향상시킬 수 있다.
분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.
기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 여러 가지 문제점이 발생된다. 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 이러한 문제점의 해결이 절실하게 요구되고있는 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하고자 엔터프라이즈 환경의 연구비 통합관리 데이터 웨어하우스를 개발하였다. 본 논문에서의 핵심 요소는 정보검색 에이전트와 정보통합 에이전트이다. 정보검색 에이전트에서는 기존의 예산계획 DB, 예산편성 DB, 예산정산 DB의 데이터를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 찾아주는 역할을 수행한다. 정보통합 에이전트에서는 정보검색 에이전트에서 수집한 데이터를 추출, 전송, 가공, 로딩하여 통합 데이터베이스에 저장한다. 또한, 정보통합 에이전트에서는 다수의 정보소스를 사용자가 하나하나 접근하여 검사하는 노력을 줄여주고 사용자에게 불필요하다고 판단되는 데이터를 걸러주는 역할을 수행한다. 엔터프라이즈 환경의 REIM 데이터 웨어하우스는 사용자 요구사항을 최대한 반영한 기능들로 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공한다. 최종 사용자에게는 원하는 분석정보를 신속하게 접근하여 단편적인 관점보다는 종합적인 관점에서 다양한 분석자료를 제공받을 수 있도록 하였다. 또한, 3개의 시스템을 하나로 통합한 결과 데이터의 공유, 시스템 통합, 운영비용 절감, 의사결정 지원환경을 단순화시키는 효과를 제공한다.
본 논문에서는 에이전트 통신 언어(ACL)를 이용하여 분산된 데이터베이스에서의 에이전트 기반 모형을 제시한다. 즉 분산된 서로 다른 운영체제, 분산된 이종의 데이터베이스에서의 정보 공유와 교환이 가능한 CORBA를 이용한 지능형 상품검색 에이전트의 모형을 구현하였다. 최근 급속한 네트워크 기술의 발달로 데이터베이스 관리의 필요성이 제기되었고 이를 위해 CORBA와 같은 표준이 등장하여 분산 환경에 사용되어졌다. 에이전트 응용은 여러 많은 분야 즉 전자상거래, 인터페이스, 정보 검색 등 다양하게 개발되고 있다. 사용자가 상품을 검색하고자 할 때 접속한 서버의 데이터베이스 내에서 먼저 검색하고 검색 상품이 없으면 다른 분산된 다수의 데이터베이스에 재 접속하여 검색하는 과정을 찾는 상품이 있을 때까지 반복한다. 이 과정을 사용자가 아닌 에이전트가 분산된 데이터베이스상의 지능형 에이전트와의 통신을 이용하여 수행한다.
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들의 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한문서들의효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할것으로 판단되는 문서 데이타베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이타베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 제안한다. 신경망 에이전트는 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 신경망 에이전트는 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이타베이스들을 찾아내고 그 문서 데이타베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색한다. 실험에서 제안된 신경망 에이전트 시스템을 구현하여 정보 검색 성능을 널리 알려진 기존의 분산 정보 검색 기법을 사용했을때 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.
오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력만 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 훈련 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 투선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.
전자상거래가 활성화됨에 따라 제공되는 상품의 정보와 서비스의 내용이 점차 다양해지고 있다. 따라서 구매자들은 가격 정보뿐만 아니라 다양한 상품 정보들을 검색 추천해주는 에이전트 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 도서 정보 검색과 관련하여 사용자의 선호도를 프로파일 형태로 표현하고, 도서 정보를 검색 및 추출하고 이를 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 멀티 에이전트 시스템은 정보검색, 정보추천, 사용자 인터페이스, 웹 로봇과 같은 여러 개별 에이전트들의 동작들을 조정 에이전트의 설계 및 구현을 통하여 통제하고 관리한다. 본 멀티 에이전트 시스템을 윈도우즈 NT 서버에 구현하였다. 조정 에이전트의 관리 기능으로 중복된 정보 검색을 제거할 수 있었으며, 고객들에게 여러 온라인 도서 사이트의 도서 정보들을 실시간으로 제공할 수 있게 되었다.
전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다
본 논문에서는 분산 환경에서 이미지 정보를 수집하고 검색하기 위해 다중스레드를 사용한 이미지 검색 에이전트를 구현하였다 본 논문에서 제안한 이미지 검색 에이전트는 정보의 효과적인 검색을 위해 다중스레드를 사용함으로써 처리기의 이용률을 높일 수 있었고 웹상의 정보를 전달받는데 소요되는 대기시간과 처리 시간을 줄일 수 있었다. 이미지 검색을 위한 에이전트는 플랫폼에 독립적인 자바 언어를 사용하여 분산환경에 적합하도록 하였고, 검색한 이미지 저장을 위해 JDBC를 사용하여 데이터베이스에 연결하였다. 또한 이미지 자체는 분산된 에이전트의 데이터베이스에 저장하고 이미지의 인덱스만 인덱스 서버에 저장함으로써 검색 시간을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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