Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.36
no.3
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pp.93-106
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1999
In this paper, the basic architecture of an agent system was designed and a KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) handler was implemented to handle 'tell', 'ask', 'handles' and 'interested' KQML performatives. The basic architecture of an agent system consists of a KQML handler, a KIF interpreter and a Flow control code. Agents use KIF(Knowledge Interchange Format) to represent the actual knowledges that are transmitted. They communicate others via an external language called KQML, which contains contents of messages written in KIF. The KQML handler controls communication. Contents of messages through it are stored and interpreted by the KIF interpreter. The flow control code controls the flow of program and information and performs engineering tasks. It gets knowledges from the knowledge base of the KIF interpreter and the other agents.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.192-199
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2003
Agents in multi-agent systems (MAS ) are required to achieve their own goals. An agent s goal, however, can conflict with others either when agents compete with each other to achieve a common goal or when they have to use a set of limited resources to accomplish agents divergent goals. In either case, agents need to be designed to reach a mutual acceptable state where they can avoid any goal conflicts through negotiation with others to achieve their goals. In this paper, we consider a BDI agent architecture where belief, desire, and intention are the three major components for agents mental attitudes and represent resource-bounded BDI agents in logic programming framework. We propose a negotiation algorithm for BDI agents solving their problems without goal conflicts in distributed cooperative environments. Finally, we describe a simple scenario to show the effectiveness of the negotiation algorithm implemented in a negotiation meta-language.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.87-94
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2024
We investigated the feasibility of utilizing Large Language Models (LLMs) to perform text-based games without training on game data in advance. We adopted ChatGPT-3.5 and its state-of-the-art, ChatGPT-4, as the systems that implemented LLM. In addition, we added the persistent memory feature proposed in this paper to ChatGPT-4 to create three game player agents. We used Zork, one of the most famous text-based games, to see if the agents could navigate through complex locations, gather information, and solve puzzles. The results showed that the agent with persistent memory had the widest range of exploration and the best score among the three agents. However, all three agents were limited in solving puzzles, indicating that LLM is vulnerable to problems that require multi-level reasoning. Nevertheless, the proposed agent was still able to visit 37.3% of the total locations and collect all the items in the locations it visited, demonstrating the potential of LLM.
Recently, new intelligent service frameworks, such as ubiquitous computing are proposed. So, the necessity of adaptive agent system has been increased. In this paper, we propose an intelligent service agent to help that ubiquitous computing system offer user suitable service in ubiquitous computing environment. In order to offer user suitable uT-service, an intelligent service agent mediates the gap between the context information in uT-service system, and user preference is reflected in it. Therefore, we focus on following three components; the first is suitable multi agent framework-agent communication analysis and applicable method of inference engine, the second is uT-ontologies to describe various context information-context information sharing between agents and context information understanding between agents, the third is learning method of user profile to apply in uT-service system. This approach enables us to build adaptive uT-service system to offer suitable service according to user preference.
Agents are well fitted to e-commerce applicable area because they pursuit an autonomy and interact with dynamic environment. In this paper we propose an e-commerce agents using reinforcement learning. We modify a reinforcement teaming algorithm for agents to have an intelligent feature and to make a transaction as practical business body in behalf of a person. To show the validity of this approach, we classify agents into buying agents and soiling agents, give characters of level according to the degree of learning and communication. Finally we implement an e-commerce framework and show the result. In this paper we show a design of e-commerce agents which is based on the proposed learning algorithm and present that the agents have enough possibility of doing a transaction in practical e-commerce.
For the past ten years, the goal of ubiquitous computing research has been the establishment of a new technology system with the aim 'Anytime, Anywhere, and Any form'. The needs for agent technology innovations such as ontology-based structure, ontology-based agent communication language, and multi-agents frameworks have been identified. This paper proposes a noble multi-agents architecture for ubiquitous systems. We suggest four major steps in the interaction between human and agents which enable ubiquitous agents to process by themselves to provide adaptive service to meet human's needs. First, we propose a semantic web technology to represent the association between information resources more explicitly Second, we construct a semantic ontology so that agents can recognize web contents.'Third, we propose a method to communicate between agents using OWL ontologies. Finally, we suggest a multi-agents structure based on the JADE of FIPA to analyze messages and get information. The semantic multi-agents framework proposed in this paper infers semantic situations using semantic web technology based on ontologies. A service provided is inferred differently according to user state because the multi-agents communicate by using OWL ontology language. Therefore, our system better infers context information than other without ontologies.
In this thesis a shipping broker agent system, which can be executed by a CORBA-based environment using the distributed object technique, CORBA is designed and implemented Nowadays, while the EC system is extensive on the web, legacy host systems have limitations and its capacity-upgrade os required. In order to solve these problems the method that distributes programs into several computer systems can reduce their loads, set low system capacity and minimize network bottleneck. In this thesis using Agent Communication Language(ACL), we propose an agent based prototype and implement an intelligent agent prototype for ships search using CORBA, which can exchange and shiare data between different systems.
Our study is focused on a multiple-agent system to provide efficient collaborative work by automating the conference calling process with the help of intelligent agents. Automating the meeting scheduling requires a careful consideration of the individual official schedule as well as the privacy and personal preferences. Therefore, the automation of conference calling needs the distributed processing task where a separate calendar management process is associated for increasing the reliability and inherent parallelism. This paper describes in detail the design and implementation issues of a multiple-agent system for conference calling that allows the convener and participants to minimize their efforts in creating a meeting. Our system is based on the client-sewer model. In the sewer side, a scheduling agent, a negotiating agent, a personal information managing agent, a group information managing agent, a session managing agent, and a coordinating agent are operating. In the client side, an interface agent, a media agent, and a collaborating agent are operating. Agents use a standardized knowledge manipulation language to communicate amongst themselves. Communicating through a standardized knowledge manipulation language allows the system to overcome heterogeneity which is one of the most important problems in communication among agents for distributed collaborative computing. The agents of our system propose the dates on which as many participants as possible are available to attend the conference using the forward chaining algorithm and the back propagation network algorithm.
This paper is to analyse statutes and execution system on 'plain language policy' of the U.S. in the process of policy was instituted, and to suggest the meaningful implications for Korean easy public language improvement project based on the conclusions drawn. The summarized conclusion is as follows. First, the continuous interests of Presidents and taking the lead of federal agencies played important roles until the U.S. plain language policy has been established as a system. Second, in executing the U.S. plain language policy, laws legislated by period contributed to elicit mandatory compliances from the federal agencies. Third, a propelling agent of plain language policy, PLAIN, is not an administrative department but a community consisted of federal employees and experts. Fourth, plain language policy was unexpectedly given wholehearted support and assistance by Presidents and their administrations from the reform-minded Democratic party. Fifth, during the 2000s most federal departments and agencies held self-managed websites and programs related to plain language. To conclude the current U.S. plain language policy surely performs a mechanism to improve communication and a role as a ladder of trust between the public and government.
This study investigates the effectiveness of virtual reality agents as foreign language instructors with focus on the impact of different native language backgrounds and instructional roles. The agents were first distinguished as native or non-native speakers treated as a between-subject factor, and then assigned roles as either teachers or salespersons considered within-subject factors. An immersive virtual environment was developed for this experiment, and a 2×2 mixed factorial design was carried out. In an experimental group of 72 university students, statistically significant interactions were found in learning satisfaction, memory, and recall between the native/non-native status of the agents and their roles. With regard to learning confidence and presence, however, no statistically significant differences were observed in both interaction effects and main effects. Contextual learning in a virtual environment was found to enhance learning effectiveness and satisfaction, with the nativeness and the role of agents influencing learners' memory; thus highlighting the effectiveness of using virtual reality agents in foreign language learning. This suggests that varied approaches can have positive cognitive and emotional impacts on learners, thereby providing valuable theoretical and empirical implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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