본 연구에서는 에이전트 기본 아키텍쳐를 설계하였고 다른 에이전트에게 관심있는 정보를 등록하는 메시지, 처리할 수 있는 업무를 표시하는 메시지, 정보를 알려주는 메시지, 정보에 대해 질문하는 메시지를 처리하는 KQML 처리기의 기본적인 알고리즘을 구현하였다. 에이전트 기본 아키텍쳐는 KQML 처리기가 KIF 번역기, 제어코드(Flow control code)로 구성되어 있다. 에이전트는 전달하고자 하는 지식을 KIF(Knowledge Interchange Format)로 표현하여 메시지 통신을 위한 외부 언어인 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)을 통해 실어나르는데 KQML 처리기가 메시지 통신을 관리한다. KQML 처리기를 통해 전달된 메시지의 내용은 KIF 번역기에 의해 저장되고 해석된다. 제어 코드는 프로그램의 수행 순서 및 정보의 흐름을 제어하여 실제 목표하는 일을 수행하는 프로그램 코드이며 KIF 번역기의 지식 베이스(Knowledge Base)에서 필요한 정보를 얻어서 내부 실행 코드와 외부 프로그램을 관리한다.
멀티에이전트 시스템에서 에이전트는 각자 달성해야 할 목표를 가지고 있다. 그러나 여러 에이전트들이 하나의 공통된 목표를 달성하기 위해 서로 경쟁을 하는 경우거나 혹은 각자의 서로 다른 목표를 달성하기 위해 제한된 자원을 사용해야 하는 경우 에이전트들은 서로 충돌할 수 있다. 충돌이 발생할 때 에이전트들은 각자의 목표를 달성하기 위해 다른 에이전트들과의 협상을 통해 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 멀티에이전트 시스템에서 믿음(belief),소망(desire),그리고 의도(intention)로 설명되는 BDI 구조가 각 에이전트가 가져야 할 정신적 태도의 핵심 요소라고 가정하고, 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 틀에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 자원이 제한된 협동적인 분산 환경에서 상호간의 목표 충돌을 해결하기 위해 협상을 통해 각자의 문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 협상 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 협상 메타언어로 구현한 예제 문제의 실험 결과를 기술한다.
LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.
최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.
에이전트는 동적인 환경과 상호 작용하고 자치성을 추구하기 때문에 전자상거래 적용 분야로 적합하다. 본 논문은 강화 학습을 이용한 전자상거래 에이전트를 제안한다. 에이전트가 지능적인 특성을 가지고 사람을 대신하여 전자상거래에서 거래의 실질적 객체로써 거래를 담당하도록 하기 위해 강화학습 알고리즘을 적용하였다. 이러한 접근방식의 타당성을 입증하기 위해 본 논문에서는 구매 에이전트와 판매 에이전트로 구분하고, 학습과 통신의 정도에 따라 단계적 특성을 부여하여 에이전트 프레임워크를 구현하였고 그 결과를 보인다. 본 논문은 학습 알고리즘에 기초한 전자상거래 에이전트의 디자인을 보이고, 이 에이전트들은 실제 전자상거래에서 거래 처리 역할의 가능성이 충분함을 보인다.
지난 10여년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 연구는 '언제나, 어디에서나, 어느 것이나 컴퓨팅 환경'이라는 신기술 체계의 확립을 목표로 진행되었다. 이를 통하여 칩의 소형화 기술, 장치기술, 네트워킹 기술, 인간 중심의 인터페이스 기술, 응용기술 등의 기술혁신의 필요성을 알게 되었다. 본 논문에서는 인간중심의 인터페이스 기술 측면에서 인간과 에이전트와의 상호작용 및 에이전트 스스로 인간이 원하는 서비스를 처리하고 제공하기 위하여, 다음 네 가지 단계를 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 서비스를 사용자 요구에 맞게 서비스하기 위하여 정보자원 간에 의미적 연관성을 고려한 시맨틱 웹 기술을 이용한다. 둘째, 시맨틱 웹 기술 개발에 핵심이 되는 온톨로지를 구축하여 컴퓨터가 웹 문서의 내용을 인식할 수 있도록 한다. 셋째, W3C에서 표준화 작업 중인 차세대 웹 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 컴퓨터와 컴퓨터 간에 메시지를 교환한다. 넷째, 컴퓨터로 전송된 메시지 분석 및 정보 수집을 위하여 FIPA의 JADE를 이용하여 다중 에이전트를 기능별로 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 다중 에이전트는 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 기술을 적용하여 시맨틱 상황을 추론한다. 다중 에이전트가 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 커뮤니케이션함으로써 같은 상황이더라도 사용자에 따라서 제공되는 서비스가 다르게 추론된다. 따라서 기존의 상황 정보 시스템보다 에이전트에게 보다 의미 있는 정보의 예측을 가능하게 하였다.
이 본문은 선박중개시스템으로써 분산객체기술을 이용한 CORBA환경하에서 설계되고 구현되었다. 최근 각광 받고 있는 웹에서의 전자상거래 시스템이 방대해 짐에 따라 호스트 중심의 중앙 집중식 방식이 한계를 가지게 되었다. 또한 시스템의 성능 향상도 크게 요구되어졌으며, 이러한 문제들을 해결하기 위해 이종 시스템간에 프로그램을 분산시켜 부하를 줄임으로써 시스템의 성능 저하와 네트워크 병목형상을 해결하고 있다. 본 연구는 에이전트 통신언어(ACL)를 이용하여 분산된 데이터베이스에fi의 에이전트 기반 모형을 제시한다. 또한 분산된 서로 다른 운영체제, 분산된 이종의 데이터베이스에서의 정보 공유와 교환이 가능한 CORBA를 이용한 지능형 선박검색 에이전트의 모형을 구현한다.
이 연구는 웹 기반 협동작업 시스템에서 지능적인 에이전트들을 이용하여 원격 회의의 소집을 자동화함으로써 여러 참여자들에게 보다 편리한 형태의 협동작업 환경을 지원해 주는 시스템에 대한 것이다 회의 일정을 잡는 작업을 자동화하는 것은 각 개인의 공적인 일정 뿐만 아니라 개인의 사정과 선호도 등에 대한 세심한 배려를 요구한다. 그러므로, 회의 소집 자동화는 신뢰성과 병렬성을 높이기 위해서 각 개인의 일정을 병렬적으로 별도 관리하는 작업을 지원하는 분산 처리 작업이 요구된다. 이 논문에서는 회의 소집에 들이는 시간과 노력을 최소로 줄여주는 다중 에이전트 시스템의 설계와 구현에 대하여 자세하게 소개한다. 이 시스템은 서버-를라이언트 모델에 기반하며, 서버 측에서는 스케줄 에이전트, 협상 에이전트, 개인정보 관리 에이전트, 그룹 정보 관리 에이전트, 세션관리 에이전트와 조정 에이전트가 활동한다. 클라이언트 측에서는 인터페이스 에이전트, 미디어 에이전트와 협동 에이전트가 활동한다. 이들 에이전트들은 통신은 표준화된 지식 표현 언어를 이용하여 통신하므로 분산 협동 처리를 위한 에이전트들 간의 통신에 있어 가장 큰 문제점인 이형질성을 극복할 수 있도록 해준다. 본 시스템의 회의소집 지원 에이전트들은 전진연결 알고리즘으로 추론하고 역전파 네트워크 알고리즘으로 학습하여 가장 많은 사람이 참여할 수 있는 날짜를 제안해줌으로써 회의 소집자가 회의 소집에 들이는 노력을 최소로 줄일 수 있게 해 준다.
본 연구는 미국의 '쉬운 언어 정책'을 대상으로 정책의 제도화 과정에서의 법령과 추진체계를 분석하고 결론을 도출하여 한국의 쉬운 공공언어 프로젝트에 유의미한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국의 쉬운 언어 정책이 제도로 정착되기까지 행정부의 수반인 대통령의 지속적인 관심과 연방기관들의 솔선수범이 중요한 역할을 하였다. 둘째, 미국의 쉬운 언어 정책집행에 있어서 시대별로 마련된 법령들은 연방기관들의 의무적 준수를 끌어낼 수 있도록 기여했다. 셋째, 쉬운 언어 정책의 추진주체는 PLAIN(Plain Language Action and Information Network, 쉬운 언어 활동 정보 네트워크)이라는 행정부처가 아닌 연방공무원과 전문가로 이뤄진 커뮤니티이다. 넷째, 쉬운 언어정책은 공교롭게도 개혁성향의 민주당 출신 대통령들과 행정부로부터 전폭적인 지지와 지원을 받았다. 다섯째, 2000년대 이후 대부분의 연방부처와 기관들은 쉬운 언어 웹사이트를 운영하고 자체적으로 쉬운 언어 프로그램을 보유하고 있다. 결론적으로 현행 미국의 쉬운 언어 정책은 국민과 정부 간 명실상부한 의사소통을 향상시키는 메커니즘이자 신뢰사다리로서의 역할을 수행한다.
이 연구는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 외국어 학습맥락을 고려해 가상현실 에이전트를 원어민과 비원어민으로 구분해 이를 실험자 간 요인으로, 에이전트의 역할은 교사와 판매원으로 나누어 실험자 내 요인으로 설정한 후, 몰입형 가상환경 콘텐츠를 직접 개발하고, 2×2 혼합요인설계를 하여 실험을 진행했다. 자발적으로 참여한 72명의 대학생을 대상으로 실험을 한 결과, 학습만족감, 기억, 회상에서 에이전트의 원어민 여부와 역할간 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으나, 학습자신감, 프레즌스는 상호작용 효과와 주효과 모두에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가상환경에서의 맥락적 학습이 학습 효과와 만족감을 증진한다는 결과와 에이전트의 역할이 학습자의 기억에 영향력을 미친다는 결과는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과의 유효성을 증명한 것으로, 가상현실 에이전트를 활용한 다양한 처치 결과가 학습자의 인지 및 정서적 반응에 긍정적 효과를 줄 수 있다는 중요한 이론적, 실증적 함의를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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