멀티 에이전트(Multi-Agent)들이 상호 연동하여 공통의 목적을 수행하기 위해서는 에이전트를 관리하는 매니지먼트 에이전트(Management Agent)가 요구되고, 주어진 환경에서 획득한 제한된 지식을 효율적으로 이용하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 네이브 베이즈 이론을 적용하여 각 에이전트의 속성값(Attribute Value)에 따라 매니지먼트 에이전트가 각 에이전트를 효율적으로 관리할 수 있는 NBMA(Naive Bayes Management Agent)를 제안하고 이를 이용한 미팅 참가 결정 에이전트를 제안한다. NBMA는 고유한 속성을 지닌 여러 개의 하위 에이전트와 그들을 관리하는 매니지먼트 에이전트로 구성되어 있으며 매니지먼트 에이전트는 하위 에이전트들의 고유한 속성에 대한 메타지식을 이용하여 관리 하도록 한다. 하위 에이전트간에는 상호 조건부 독립(mutually conditional independence) 가정하에 복수의 속성값을 취하며 이러한 속성값에 따라 매니지먼트 에이전트가 조정과 의사결정을 하도록 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 에이전트들에 할당하고 스케쥴링하는 작업조정 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 스케쥴을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개한 다음, 에이전트가 고장 등으로 동작할 수 있는 장애가 발생할 때 처리하는 기법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.
사용자가 하나의 캐릭터 이상을 애니메이션 하기를 원할때 캐릭터들 사이에 충돌과 같은 기대되지 않은 동작 애니메이션을 생성할 수 있다. 그러므로, 이러한 문제가 적절한 제어 메커니즘을 이용하여 해결되어야 한다. 본 논문은 사용자의 의도를 반영한 애니메이션 시나리오를 표현하기 위해 캐릭터의 동작 애니메이션을 제어하는 에이전트 기반 시스템을 제안한다. 이 시스템은 3차원 공간상에서 캐릭터가 움직이는 경로에 따라 캐릭터들간의 충돌을 회피하고 동작의 형태를 조정하는 방법을 제공한다. 에이전트는 동작을 동기화하기 위해 다른 에이전트와 통신한다. 에이전트는 캐릭터의 동작을 조정하는 여러 지능적인 에이전트로 확장되어진다. 에이전트 시스템은 의도된 동작 애니메이션 뿐만 아니라 전체 캐릭터 애니메이션에 대한 동작의 스케쥴링을 가능하게 한다. 에이전트들의 정보를 전달하고 에이전트들의 현 상태를 추론하는 방법으로써 에이전트의 대화를 위한 페트리넷 분석을 이용하여 오토마타 모델을 디자인한다. 에이전트 기술을 이용하여 캐릭터의 동작을 제어하기 위한 에이전트 시스템을 구현한다. 인체 모델 캐릭터의 동작을 제어하는 예를 보이고, 동작 제어의 가능성을 보인다.
본 연구에서는 마이크로소프트에이전트의 보다 효율적인 활용을 위하여 GUI 방식으로 마이크로소프트에이전트 스크립트 생성기를 설계하고 구현하였다. 적용사례에서 기존의 스크립트 코딩 방식과 본 연구에서 고안한 GUI 방식으로 각각 제작과정을 분석하여 효율성을 보였다. 또한 개선사항으로 다국어 사용의 편이성과 캐릭터 크기 조정 기능은 마이크로소프트 에이전트의 사용성을 더욱 높여 주었다.
최근 들어 인간의 컴퓨터 사용을 보다 지능적이고 편리하게 대행해줄 수 있는 지능형 에이전트 개념에 대한 관심과 응용에 대한 기대가 커지고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기반의 은행 금융상품 관리시스템을 모델링하고 이를 바탕으로 은행 금융상품을 보다 편리하고 지능적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이를 위하여 각각의 역할을 가진 여러 가지 에이전트들을 도입하였고, 이들의 협동과 조정을 통해 은행 금융상품 관리면에서 보다 편리하고 지능적인 시스템을 제안하였다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
공급체인관리는 개별적 기업 에이전트(마케팅, 자재, 구매, 생산, 유통등)를 통합하여 운용하도록 하는데, 이러한 통합은 한 기업에서 국한되는 것이 아니라 공급자로부터 소비자까지의 공급체인의 모든 에이전트에게 적용된다. 공급체인의 에이전트들 간의 통합이 실질적으로 효과를 나타내기 위해서는 상호 정보 공유 및 조정된 방법으로 운영되어야 한다. 전자거래에 대한 요구가 증대되면서 새로운 변화에 유연하게 대처하고 예측하지 못했던 상황, 즉 Order에 대한 주문량 변경/취소, 새로운 고객 등장(긴급을 요구하는 Project등)으로 새로운 Order 생성, 계절적 요인으로 인한 주문량 폭주, Event에 의한 특정 상품에 대한 Cost Down 및 Cost 복원, 원자재/제품의 불량처리에 대한 Delivery 일정 수정 등과 같은 사건에 능동적으로 대처할 수 있도록 공급체인 내에서 Intelligent 기능을 가진 Coordination Agent의 도입이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 전자거래와 공급체인을 연계한 e-SCM에서의 조정 에이전트 시스템을 구현하고 Agent의 Coordination 능력을 분석한다.
최근 기업환경에서는 분산되어 있는 정보를 통합하여 정보 공유의 필요성이 증가함에 따라 기존 레거시 시스템간의 협업을 하기 위한 상호 운용이 강조되고 있다. 독립적인 레거시 시스템의 상호 연결을 위해서는 플랫폼 이질성, 의미 이질성 등을 극복할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ISO/IEC 11179에서 진행하고 있는 XMDR을 이용하여 미들웨어를 설계하였다. 설계한 미들웨어를 레거시 시스템에 적용하여 데이터 공유 및 통합의 일관성을 유지할 수 있게 되었다. 하지만 설계된 미들웨어는 각 노드의 자원 상황과 작업 상황에 대한 조정기능이 없기 때문에 정보 활용의 효율성을 보장할 수 없다. 따라서 레거시 시스템을 관리하고 조정하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 정보를 요청하는 요청 에이전트와 정보를 제공하는 정보 에이전트간의 정확한 정보 교환을 할 수 있도록 조정하고, 각 레거시 시스템의 정보 모니터링과 작업 분배 및 로컬 노드의 자원 관리를 담당하는 협력 에이전트를 설계함으로써 통합된 정보를 효율적으로 활용할 수 있도록 한다.
다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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