한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.398-413
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2000
본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다.본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고자 한다. 정보 에이저트와 질의 에이전트는 조정에이전트에 정보를 등록·요청할 때, 조정 에이전트에 이미 존재하는 기본 오톨로지(Base Ontology)에 자신이 제공·질의하는 정보의 상대적 가중치를 함께 등록한다. 조정 에이전트는 질의 에이전트와 정보 에이전트의 가중치를 고려하여 유사도를 구하고, 구해진 유사도를 이용하여 가장 근접한 정보를 제공하는 정보 에이전트를 찾아 연결한다. 가중치를 제공하지 않는 질의 에이전트의 경우에는 강화 학습으로 얻어진 특성 자료를 이용하여 조정 에이전튼가 임의로 가중치를 구하고, 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.
90년대 들어 각광받고 있는 에이전트 기술은, 동현 또는 이형의 에이전트가 각자 맡은 일을 해결하는 일종의 멀티분산 시스템으로, 조정 에이전트가 여러 응용 에이전트의 통신과 제어를 담당하는 멀티 에이전트 시스템이 주류를 이룬다. 에이전트 기반 응용 기술로는 인터넷 정보검색, 온라인 쇼핑, 메시징, 네트워크 관리등이 있는데, 포괄적으로 본다면 이러한 기술은 인터넷의 보편화에 따라 넘쳐나는 정보를 효율적으로 다루기 위한 기술이라고 볼 수 있다. 본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다. 정보 에이전트를 사용하는 멀티 에이전트 시스템에서, 정보 에이전트는 조정 에이전트에게 자신의 정보를 등록하고, 질의 에이전트는 조정 에이전트에게 원하는 질의를 요청함으로써, 서로에 대한 지식 없이도 정보의 교류가 가능하다. 그러나. 정확한 정보의 교류가 가능하기 위해서는 정보 에이전트가 자신이 제공하는 정보를 조정 에이전트에 등록했을 때, 등록된 정보와 정확히 일치하지 않는 정보를 지의 에이전트가 요청했을 경우에 대한 적절한 대처 방안이 마련되어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고 가상의 실험공간에서 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.
다수의 이익-추구형 에이전트들 간의 자동화된 협상 과정을 통해 합리적으로 작업 분배가 이루어질 수 있도록 조정하는 것은 대부분의 다중 에이전트 시스템에서 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대표적인 다중 에이전트 작업 재할당 문제의 하나로서 다중 에이전트 외판원 여행 문제를 설명하고, 이 문제를 풀기 위한 조정 메커니즘으로 Vickrey 경매 프로토콜의 적용을 제안하였다. 대표적인 시장기반의 조정 메커니즘인 Vickrey 경매의 적용을 위해 본 논문에서는 각 에이전트의 이익, 협상의 최종 목표, 경매대상, 각 에이전트의 입찰전략, 전체적인 경매 진행과정 등을 정의하였다. 이와 같이 설계된 시장기반의 조정메커니즘의 장점은 각 에이전트의 이익만을 고려함으로써 문제를 단순화할 수 있고, 복잡도가 큰 중앙-집중식 제어 메커니즘이 필요치 않으며, 따라서 각 에이전트의 자율성을 최대한 보장할 수 있고, 큰 협상비용을 들이지 않고 최적의 할당에 도달할 수 있다는 점등이다. 본 논문에서는 하나의 다중 에이전트 외판원 여행문제에 대한 풀이과정을 통해 앞서 설계된 Vickrey 경매프로토콜의 진행방식을 설명하고 그 효과와 효율성을 예시하였다.
최근의 에이전트 시스템 연구는 간단한 작업을 처리하는 단일 에이전트들이 모여 하나의 서비스를 제공하는 멀티 에이전트 시스템 분야에서 활발히 이루어지고 있다. 이러한 멀티 에이전트 시스템에서는 요구된 서비스를 구성원들이 효율적으로 협동하여 제공하기 위해 이들을 통합하고 실행순서 등을 조정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 계획, 그룹, 작업의 세가지 단계로 구분되는 규칙과 ECA 규칙을 사용하여 계층적 작업흐름을 정의하고 이를 통하여 에이전트들을 조정하는 방법을 제안한다. 계층적 작업흐름의 사용으로 기존의 방법과 달리 에이전트를 계층화하여 새로운 서비스를 구성할 경우 세부적인 수행사항에 대한 언급없이 상위 단계의 계획 규칙만을 지정하여 구성할 수 있는 장점이 있다.
이 논문에서는 다수의 에이전트, 외부 자원, 처리 작업이 존재하는 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업 처리를 위한 조정 협동 기법에 대해 기술한다. 에이전트는 특정 작업들을 실행할 수 있고, 외부 자원은 하나의 에이전트에 의해 사용되거나 여러 에이전트에 의해 공유될 수 있다. 작업은 에이전트에 의해 실행될 수 있는 여러 개의 부작업들로 구성된다. 여러 에이전트가 동일한 부작업을 실행할 수 있지만, 어떤 에이전트가 수행하느냐에 따라 비용이 달라질 수 있다. 따라서, 효율적인 작업 처리를 위해서는, 부작업을 적절한 에이전트에 할당하는 것과 각 에이전트에 할당된 부작업들에 대한 실행 순서를 정하는 스케줄링과 같은 에이전트 조정 작업이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업처리를 위한 유전알고리즘(genetic algorithm) 기반의 조정 협동 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 유용한 멀티에이전트 시스템 조정 협동 방법임을 보인다.
실세계에서 발생하는 복잡한 문제들을 해결하기 위한 노력으로, 다중 에이전트 시스템)Multi-Agent System) 구축에 대한 관심이 높아지고 있다. 다양한 종류의 분산 인공지능 문제들을 에이전트라는 추상적 단위와 에이전트간의 상호작용을 토대로 해결하는 시스템을 개발하기 위하여, 본 연구에서는 다중 에이전트 지향의 소프트웨어를 개발함에 있어 중요한 요소인 조정(Coordination)을 지원하는 아키텍쳐를 제안한다. 문제영역을 분석하고, 다중 에이전트 시스템의 특성을 파악하여 시스템 요소들의 조정을 지원하는 아키텍쳐 공정을 제안한다. 또한, 이를 지능형 교통정보 시스템에 적용하여 본다.
본 논문에서는 다중 에이전트(multi-agent) 환경에서 에이전트들의 행동을 효율적으로 조정 (coordination)하기 위해 강화 학습(reinforcement learning)을 이용하였다. 제안된 방법은 각 에이전트가 목표(goal)와의 거리 관계(distance relationship)와 인접 에이전트들과의 공간 관계(spatial relationship)를 이용하였다. 그러므로 각 에이전트는 다른 에이전트와 충돌(collision) 현상이 발생하지 않으면서, 최적의 다음 상태를 선택할 수 있다. 또한, 상태 공간으로부터 입력되는 강화 값이 0과 1 사이의 값을 갖기 때문에 각 에이전트가 선택한 (상태, 행동) 쌍이 얼마나 좋은가를 나타낼 수 있다. 제안된 방법을 먹이 포획 문제(prey pursuit problem)에 적용한 결과 지역 제어(local control)나. 분산 제어(distributed control) 전략을 이용한 방법보다 여러 에이전트들의 행동을 효율적으로 조정할 수 있었으며, 매우 빠르게 먹이를 포획할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 멀티에이전트 환경에서 에이전트간의 지식 이종성과 통신 가능성 분산 제어의 방법에 중점을 두고 협동을 위한 정보를 KQML을 통하여 메시지를 전달한다. 항공사, 숙박업소, 설명 정보를 제공하는 에이전트들로 구성하여 조정 에이전트로 하여금 다른 에이전트가 필요한 정보를 주는 투어 스케줄링 에이전트 시스템을 구현하여 여행 준비자들이 자유 투어 스케줄링을 계획하는데 필요한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 조정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케줄을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.
최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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