• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.1
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• pp.21-26
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• 2003

Negotiation plays a fundamental role in human cooperative activities, allowing people to resolve conflicts that could interfere with cooperative behaviors. Negotiation In multi-agent systems is achieved through the exchange of messages In a shared agent communication language (ACL). We introduce a rational negotiation meta-language for autonomous, self-interested, and resource-bounded artificial BDI agents. We then propose a negotiation protocol for BDI agents with communicative acts based on their mental states.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.75-78
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• 2004

이 논문에서는 규칙 기반 시스템의 문제에 대한 뛰어난 표현력과 빠른 추론 등의 장점을 BDI 에이전트 구조에 적절히 반영할 수 있는 규칙 기반 BDI 에이전트 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는 에이전트의 능력과 계획을 이해하기 쉬운 if-then 규칙으로 기술하고, 에이전트 상태를 믿음,목적,의도 집합으로 표현하여 이를 기반으로 어떤 규칙을 실행할 것인가를 결정한다. 절차적 지식에 해당되는 규칙계획의 실행을 독립적인 규칙 엔진이 담당하기 때문에 진행 중인 작업의 컨텍스트를 유지할 수 있고, 컨텍스트가 다른 여러 작업을 동시에 처리할 수 있다. 또한, STRIPS 연산자로 자연스럽게 변환 가능한 규칙을 이용하여 계획생성이 가능하고, 생성된 계획을 규칙으로 추가하여 점진적으로 에이전트 능력을 향상시킬 수 있다. 제안하는 에이전트 구조는 규칙 기반의 BDI 모델을 따르기 때문에 동적인 환경에서 반응성과 목표 지향성을 충족할 뿐만 아니라 에이전트의 지식 표현과 구축 및 제어 구조가 간단한 에이전트 구축이 가능하다.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.548-556
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• 2000

멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트는 각자의 목표 달성을 위해 주위 에이전트들과의 상호작용을 통해 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계되어야 한다. 멀티에이전트 시스템에서 에이전트들 사이의 목표 충돌은 일반적으로 발생 가능한 상황이고, 어떤 에이전트가 다른 에이전트에 관한 모든 지식을 가진다는 것은 불가능하기 때문에 상대방에 관한 부분적인 지식만을 가진 상황에서 목표 충돌을 해결할 수 있는 협상은 중요하다. 본 논문은 멀티에이전트 시스템에서 믿음(Belief), 소망(Desire); 그리고 의도(Intention)을 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 입장에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 서로 협상하여 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 에이전트들 상호간의 목표 충돌을 해결하는 방법을 제시하며, 이 방법의 효과성을 검증하기 위하여 JAVA와 PROLOG를 결합시킨 InterPROLOG 프로그래밍 언어로 구현하여 시험한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.235-237
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• 2006

소프트웨어는 네트워크로 연결된 다수의 시스템으로 분산되어 주어진 문제를 해결하기 위해 서로 협업하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 시스템의 적절한 예로 멀티 에이전트 시스템을 들 수 있다. 에이전트를 통해 시스템은 느슨하게 결합되어 에이전트의 교체, 추가 및 확장 등이 용이하다. 본 논문에서는 BDI 아키텍처에 기반한 지능형 에이전트 시스템인 VivACE 에이전트 시스템을 제시하고 JADE 플랫폼을 이용해 멀티 에이전트 시스템으로 확장하는 예를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.27-29
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• 2000

멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트들 사이의 목표 충돌은 일반적으로 발생 가능한 상황이고, 어떤 에이전트가 다른 에이전트에 관한 모든 지식을 가진다는 것은 불가능하기 때문에 상대방에 관한 부분적인 지식만을 가진 상황에서 목표 충돌을 해결할 수 있는 협상은 중요하다. 본 논문은 MAS에서 믿음(Belief), 소망(Desire), 의도(Intention)를 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 입장에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 서로 협상하여 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 에이전트들 상호간의 목표 충돌을 해결하는 방법을 제시하며, 이 방법의 효과성을 검증하기 위하여 JAVA와 PROLOG를 결합시킨 InterPROLOG 프로그래밍 언어로 구현하여 시험한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.325-327
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• 2001

멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트는 각자의 목표 달성을 위해 주위 에이전트들과 상호작용하여 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계될 필요가 있다. 이러한 상호작용은 MAS에서의 협동, 공조, 그리고 협상 등의 분양에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 MAS에서 믿음(Belief), 소망(Desire), 그리고 의도(Intention)를 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고, FIPA Agent Communication Language(ACL) 사양과 interaction 프로토콜의 변형에 기초하여 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 소개한다. 또한 Java와 Prolog를 결합시킨 InterProlog 프로그래밍 언어로 목표 충돌을 일으키는 BDI 에이전트들을 생성하고 에이전트들이 협상 프로토콜을 사용하여 협상하는 과정을 시험적으로 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.395-398
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• 2007

본 논문에서는 사람이 생각하고 표현하는데 영향을 주는 감성 요인을 사용하여 컴퓨터가 다양한 환경에 적응하며 지능을 표현할 수 있는 에이전트 모델을 제안한다. 감성은 사람이 생각하고 판단하는데 중요한 요소가 되고, 이러한 감성을 에이전트에 표현하면 사람의 추론하는 과정을 효과적으로 표현할 수 있다. 이에 사람의 추론 과정을 표현하기에 적합한 한 에이전트 모델인 BDI(Belief, Desire, Intention) 에이전트 모델을 감성과 결합하여 에이전트들의 행동을 빠르게 결정할 수 있는 ExMEBDI(Expanded Multi Emotional BDI) 에이전트 모델을 제안한다. 또 기존의 사람의 감성을 모델로 구성된 OCC모델을 기반으로 ExMEBDI 모델의 감성 추출 방법인 GEM(Generated EMotion)을 제안하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.3
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• pp.91-103
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• 2004

Multi-agent systems for semantic web applications require efficient implementation of agent architectures without sacrificing the flexibility and the level of abstraction that agent architectures provide. In this paper, we present an agent system, called VivAce, which is implemented in Java to achieve both high efficiency and the level of abstraction provided by the BDI agent architecture. VivAce (Vivid Agent Computing Environment) has the characteristics of a vivid agent through the BDI agent model. A vivid agent is a software-controlled system whose state comprises the mental components of knowledge, perceptions, tasks, and intentions, and whose behavior is represented by means of action and reaction rules. We first identify the requirements for multi-agent systems and then present the relevant features of VivAce and experimental results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.109-111
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• 2012

실시간으로 급변하는 전장상황에서는 군수물자의 보급이 절대적으로 중요하다. 최근에는 군수 물자를 사람이 아닌 다수의 에이전트를 이용하여 물류 수송을 관리하려는 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 지능형에이전트를 이용한 추론 및 의사결정을 위한 시뮬레이션 모델링에 대해선 많은 연구가 이뤄져 왔으나, 전장에서의 특수성을 고려한 모델이 아니므로 그대로 적용하기에는 다소 무리가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 전장상황에 특화된 BDI를 통해 다중 에이전트 환경에서 적용 가능한 군수 물자 수송 모델링 방법에 대해 알아본다.