멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 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 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경하에서 멀티 에이전트의 자동조정 모델을 제안한다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 멀티 에이전트간의 경쟁 실험을 통해 멀티 에이전트들의 행동의 영향을 분석 평가하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
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.
급속도로 변화하는 환경에 적응하기 위해서 환경의 변화에 대한 요구와 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여 에이전트간 효율적인 조정에 관련된 의사결정을 하기위한 대안(alternative)결정과 사용자의 선호도를 어떻게 유도할 수 있는가라는 문제가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 의사결정의 행동을 효과적으로 시뮬레이트하기 우해 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 또한 제안하는 방법에서는 가중치를 사용하여 각 속성이 멀티에이전트와 관련하여 최적의 대안을 생성하고, 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 의사결정방법에 기존의 방법보다 가중치를 사용한 방법이 높은 신뢰도를 가지면서 더 빠른 의사결정을 한다는 것을 확인하였다.
인터넷상의 생물학 자원들을 이용하는 에이전트 시스템들에는 몇 가지 특징들이 있는데, 그중 하나가 바로 사용자 에이전트와 공개 데이터베이스들을 대신하는 에이전트들간의 자원 이용과정에서 발생하는 정보를 효율적으로 중계하고 조정하는 역할을 하는 기능이 존재해야 한다는 것이다. 공개 데이터베이스 자원들을 이용하는 경우 서로 다른 데이터 양식과 용어 체계, 제공하는 정보의 양과 정보를 제공하는데 걸리는 시간 등의 차이점이 존재하며, 또한 하나의 UI 에이전트로부터 복수 개의 질의를 수행하는 경우나 복수 개의 UI 에이전트들로부터 복수 개의 질의가 이루어지는 경우, 다양한 형태와 제공 정보로 인해 발생하는 자원들의 특성이 존재하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 자원들의 다양성에 대한 고려, 메시지 트랜잭션의 관리와 더불어 다양한 플랫폼들에서 운용이 가능한 메시지 형식을 띠고 있어야 한다. 본 논문에서는 현재 개발중인 단백질 구조예측 연구를 지원하는 APSS 시스템 내에서의 사용자 에이전트와 여러 분석 및 자원 에이전트들 간의 효율적인 메시지 중재 및 조정기능을 갖는 CODY 에이전트를 설계하였고 이에 관하여 기술하고자 한다.
분산 협동 정보시스템은 분산. 이질적인 정보환경에서 다양한 지식원과 문제 해결 능력 등을 가지면서 이들이 서로 통합되어 사용되는 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 구성 정보를 서로 활용하고 제어할 수 있는 조정기능이 필요하고 이러한 조정기능의 역할에 따라 전체 시스템의 양태가 다양하게 결정된다. 본 논문에서는 다중에이전트 패러다임을 적용하여 분산 협동 정보시스템의 한 가지 모델을 제시하고 테스트 시스템을 구현해보았다. 제안 시스템은 분산된 구성원을 에이전트화하고 이들 간의 협동을 원활하게 할 수 있도록 조정 에이전트를 사용하고 조정 에이전트를 사용하고 있다. 본 시스템에서 제안된 조정 에이전트는 지식의 세밀도(granularity) 레벨을 이용하여 에이전트 활성화 순서를 조정한다. 즉, 처음에는 단수하면서도 빠른 속도의 지식 형태를 활용하고 그 결과에 따라 좀 더 복잡한 지식 베이스를 활용하도록 하는 것이다. 제안구조는 동일한 주제에 대하여 여러 레벨의 지식원이 존재할 때 이들을 적절히 순서화함으로써 마치 인지과정에서 의식의 초점(focusing)이 자연스럽게 바뀌는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것이다.
실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.
지능형 에이전트 집단(Intelligent Agent Societies (IAS)을 구축함에 있어서 예상되는 여러 작업 조건과 요구사항에 따라 조정을 설계, 구현하는 것은 매우 중요하며, 조정은 IAS의 효과적인 운영을 위해 필요한 여러 가지 메카니즘들로 구성된다. 하지만 현재 이러한 과정에 도움이 되는 이론적인 지원이 거의 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 효과적이고 실질적인 IAS를 설계하는데 도움이 되는, 실험에 근거한 조정 이론을 개발하는 것을 최종 목표로, 우선 모든 에이전트가 공통된 목표를 공유하면서 전적으로 협력하는 분산문제해결 시스템으로 범위를 설정하고, 조정 이론을 생성하기 위한 기초 분석자료를 제공해 줄 시뮬레이션 모델인 "P-System"을 개발하였다. P-System에서 에이전트출간의 조정은 TE(tweakable entity)라 칭한 23개의 제어 변수에 종속적이며, 조정의 수준은 본 연구의 정의에 따라 수치로 표현된 QMC (Quality Measure of Coordination)라 칭한 종속 변수로 표현된다. 특히 본 연구에서는 P-System의 엄청난 전체 실험공간으로부터 편중되지 않은 서브셋을 선택하는 방법과 적절한 서브셋의 규모를 결정하는 방안에 대해서 연구하였다.대해서 연구하였다.
에이전트 기반 플렉시블 화상회의 시스템은 데스크 탑 컴퓨터로 화상회의 시스템을 이용할 때 발생하는 시스템의 내 ·외적인 다양한 변동 및 이용자에게 가해지는 부담의 감소를 목적으로 설계된 화상회의 이용 지원환경이다. 본 논문에서는 플렉시블 화상회의 시스템의 유연성을 개선하기 위한 한 방법으로서 QoS(Quality of Service) 파라미터 자동 튜닝법을 적용한 화상회의 매니저 에이전트의 새로운 아키텍처를 제안한다. 제안한 화상회의 매니저 에이전트를 기반으로 구축된 플렉시블 화상회의 시스템은 일반 이용자들이 화상회의를 이용할 때 발생하는 서비스 품질 요구 변경 및 시스템 부담 등의 문제를 유연하게 해결한다. 매니저 에이전트는 다른 에이전트들과 프로토콜을 이용하여 긴밀하게 협조를 하며, 문제 해결의 진행상황을 고려하면서 서비스 품질 파라미터를 자동으로 조정한다. 조정된 파라미터에 의해서 시스템은 내 ·외적 변동 대한 유연한 대응이 가능하게 되었고 또한 이용자에게 가해지는 부담도 감소한다. 결국, 제안 아키텍처를 적용한 시스템이 기존 시스템과 비교하여 유연성이 증가되었음을 실험을 통하여 증명한다.
게임과 같은 실시간이며 복잡한 다중 에이전트 환경에서는 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 반복적으로 작업 할당이 수행된다. 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 $A^*$ 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 제안한다. 제안하는 조정 에이전트는 수행 가능한 에이전트와 할당 가능한 작업으로 정제된 모든 에이전트와 작업의 조합으로 상태 그래프를 생성하고, $A^*$ 알고리즘을 이용한 평가함수를 적용하여 최적화된 작업 할당을 수행한다. 또한 실시간 재 할당에 따른 지연을 방지하기 위해 그리디 방식을 선택적으로 사용함으로써 재할당 요구에 대한 빠른 처리가 가능하다. 마지막으로 모의실험을 통해 조정 에이전트를 통한 최적화된 작업 할당 결과가 그리디 방식의 작업 할당보다 성능이 25%향상되었음을 입증한다.
본 논문은 웹 환경에서 기존의 웹서비스 골격과 기능을 유지하면서, 에이전트 사이를 조정하여 웹 서비스를 지원하는 새로운 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 제안한 LDL을 사용함으로 에이전트가 사용자의 요청을 동적으로 수행 할 수 있었고, 그룹화된 에이전트들이 공동의 목표를 상호 협력적으로 수행하기 위해 위임 과정을 수행함으로써 멀티 에이전트에 의한 웹서비스의 가능성을 보였다. 구현된 시스템의 검증을 위해서 수식계산 시나리오를 사용하였으며, 실험결과 제안한 새로운 시스템은 웹 서비스를 위해 필요한 모듈 검색의 시간 비용이 절감됨을 알 수 있었으며, 일반 사용자도 쉽게 접근이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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