• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.165-175
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• 2007

이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.353-362
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• 2015

In order to provide smart devices with high quality multimedia streaming services, an adaptive streaming technique over HTTP has been received much attention recently and the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) standard has been established. In DASH, however, the technique to select an appropriate quality of multimedia based on the performance metrics measured in a smart device might have some difficulties to reflect the capabilities of other neighboring smart devices and dynamic network conditions in real time. To solve the problem, this paper proposes a novel software agent approach, called DASH agent (DA), which gathers and analyzes the device capabilities and dynamic network conditions in real time and finally determines the highest achievable quality of segment to meet the best Quality of Experience (QoE) in current situations. The simulation results show that our approach provides higher quality of multimedia segments with less frequency of quality changes to lower quality of multimedia segments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.399-406
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• 2002

본 연구는 웹 서핑 지원을 위한 적응형 사용자 에이전트의 설계를 위해 사용자 데이터 수집, 데이터 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 가지 이슈를 집중 연구하였다. 그 결과 웹 상에서 작동하는 적응형 사용자 에이전트를 위한 기능 정의 및 주요 구성 요소들을 설계하고 세부 모형을 구현하였다. 내부적으로는 두 개의 독립된 에이전트의 협동 체제에 의해 작업 목표를 성취한다. 이들은 각각 IIA(Interactive Interface Agent) 및 UPA(User Profiling Agent)이다. 사용자 인터페이스를 관장하는 IIA는 사용자에게 현재 웹 문서의 대강을 파악하고 나아가서 검색 질의어를 선택할 수 있게 하는 키워드 색인(Keyword Index)과, 계층 구조 방식의 사용자 검색 과정을 나타내는 제안 링크(Suggest Link)를 제공함으로서 사용자 친숙한 인터페이스 환경을 제시한다. UPA는 사용자에 관한 정적 정보와 브라우징 행위에서 나타나는 동적 정보를 사용자 프로파일에 반영한다. 특히, 사용자 관심을 반영하는 관심 벡터(Interest Vector)의 개념을 정립하고 근접도(similarity) 평가에 의해 이들을 갱신하고 추가함으로써 사용자 관심을 동적으로 프로파일링하는 체계를 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.918-925
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• 2006

Recent development of teachable agent provides learners with active roles as knowledge constructors and focuses on the individualization. The aim of this adaptive agent is not only to maximize the learner's cognitive functions but also to enhance the interests and motivation to learn. In order to establish the relationships among user characteristics and response patterns and to extract the algorithm among variables, we measured the individual characteristics and analyzed logs of the teachable agent named KORI (KORea university Intelligent agent) through the student modeling. A correlation analysis was conducted to identify the relationships among individual characteristics, user responses, and learning outcomes. Among hundreds of possible relationships between numerous variables in three dimensions, nine key user responses were extracted, which were highly correlated with either individual characteristics and learning outcomes. The results suggest that certain type of learner responses or the combination of the responses would be useful indices to predict the learners' individual characteristics and ongoing learning outcome. This study proposed a new type of dynamic assessment for individual differences and ongoing cognitive/motivational learning outcomes through the computation of responses without measuring them directly. The construction of individualized student model based on the ongoing response pattern of the user that are highly correlated with the individual differences and learning outcome may be the useful methodology to understand the learner's dynamic change during learning.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1099-1110
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• 2005

전자상거래상에서 경매가 활발해짐에 따라 경매용 에이전트와 경매 에이전트의 비딩 스트레티지 개발에 관한 연구가 중요한 관심의 초점이 되고 있다. 특히, 우세한 스트레티지가 알려져 있지 않는 복잡한 경매 환경에서의 에이전트 스트레티지 개발은 실용적인 의미를 가지고 있다 이 논문은 최적의 스트레티지가 존재하지 않는 연속이중경매(Continuous Double Auction, CDA) 환경에서 사용할 수 있는 "적응성 스트레티지"를 소개한다. 적응성 스트레티지는 현재 알려져 있는 P-스트레티지에 실시간 적응력을 부가하는 것을 주 아이디어로 한다. 적응성 스트레티지는 여러 종류의 알려진 스트레티지들 중 이제까지 좋은 성능을 보여준 스트레티지를 계속 사용하려는 탐색(exploitation)과 바뀌어졌을지도 모르는 새로운 환경에 적합한 스트레티지를 찾아내려는 이용(exploration)간의 균형을 꾀하며, 이를 각 스트레티지의 기대이득과 실행횟수사이의 상반관계를 고려하는 휴리스틱 탐색 함수를 이용하여 결정한다. 실험분석의 결과, 적응성 스트레티지는 (1) P-스트레티지가 잘 작동하지 않는 환경에선 P-스트레티지보다 높은 이득을, (2) P-스트레티지가 다른 종류의 단순한 스트레티지를 앞서는 환경에서는 P-스트레티지와 비슷한 이득을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.775-782
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• 2002

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.321-330
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• 2003

본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.351-362
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• 2006

본 논문에서는 이동 에이전트의 홈 노드에 대한 의존성을 피하면서 각 서비스 노드에 의해 유지되는 에이전트 위치정보량과 메시지 전달 시간을 매우 줄이는 적응적 에이전트간 통신 프로토콜을 제안한다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 제안된 프로토콜은 각 이동 에이전트가 자율적으로 단지 자신이 방문한 노드들 중 일부분에게만 그 에이전트의 위치정보를 남겨두도록 한다. 또한, 이 프로토콜은 각 서비스 노드의 스마트 에이전트 위치 캐쉬에 각 에이전트의 위치관리자 식별자를 유지하게 함으로써, 노드의 캐쉬 갱신 횟수를 매우 줄일 수 있다. 본 논문에서 수행한 시뮬레이션에서는 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 메시지 전달 비용을 $76%{\sim}80%$ 정도 줄이고, 각 서비스 노드가 유지해야 할 에이전트 위치정보량을 $76%{\sim}79%$ 정도 줄인다는 것을 보여준다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.243-246
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• 2005

Recent ubiquitous computing environments increasingly impact on our lives using the current technologies of sensor network and ubiquitous services. In this paper, we propose ubiquitous architectural framework for ubiquitous sleep aid service(UbiSAS) in the subset of ubiquitous computing for refreshing of human's sleep. And we examine technical feasibility. Human can recover his health through refreshing sleep from fatigue. Ubiquitous architectural framework for UbiSAS in digital home offers agreeable sleeping environment and improves recovery from fatigue. So we present new concept of ubiquitous architectural framework dissolving stress. Specially, we apply context to context-aware framework module. This context is transferred to context adaptive inference engine which has service invocation function in intelligent agent module. Ubiquitous architectural framework for UbiSAS using context adaptive rule inference engine without user intervention is technical issue. That is to say, we should take sleep comfortably during our sleeping. And sensed information during sleeping is changed to context-aware information. This presents significant information in context adaptive rule inference engine for UbiSAS. This information includes all sleeping state during sleeping in context-aware computing technique. So we propose more effective and most suitable ubiquitous architectural framework using context adaptive rule inference engine for refreshing sleep in this paper.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.248-256
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• 2000

본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.