In the future, a machine-tool will be more improved in the form of a knowledge evolution based device. In order to develop the knowledge evolution based machine-tool, this paper proposes the structure of knowledge evolution and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design of the dialogue agent module in M2M(Machine To Machine) environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge evolution based machine-tool can be hereafter more easily implemented.
Recently, the conventional concept of a machine-tool in manufacturing systems is changing from the target of integration to the autonomous manufacturing device based on a knowledge evolution. Subsequently, a machine-tool has been the subject of a cooperation through an advanced environment where an open architecture controller, high speed network and internet technology are contained In the future, a machine-tool will be more improved in the form of a knowledge evolution based device. In order to develop the knowledge evolution based machine-tool, this paper proposes the structure of knowledge evolution and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design of the dialogue agent module in M2M(Machine To Machine)environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge evolution based machine-tool can be hereafter more easily implemented.
For the effective operation of manufacturing system, FMS(Flexible Manufacturing System) and CIM(Computer Integrated Manufacturing) system are developed. In these systems, a machine tool is the target of integration in last 3 decades. In nowadays, the conventional concept of machine tools is changing to the autonomous manufacturing device based on knowledge-evolution through applying advanced information technology in which open architecture controller, high speed network and internet technology are contained. In this environment, a machine tool is not the target of integration but the subject of cooperation. In the future, a machine tool will be more improved in the form of a knowledge-evolution based device. In order to develop the knowledge-evolution based machine tools, this paper proposes the structure of knowledge evolution in M2M(Machine To Machine) and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design the dialogue agent module in M2M environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge-evolution based machine tools can be hereafter more easily implemented.
In FMS (Flexible Manufacturing System) and CIM (Computer Integrated Manufacturing), machine-tools have been the target of integration in the last three decades. The conventional concept of integration is being changed into the autonomous manufacturing device based on the knowledge evolution by applying advanced information technology in which an open architecture controller, high-speed network and internet technology are included. In the advanced environment, the machine-tools is not the target of integration anymore, but has been the key subject of cooperation. In the near future, machine-tools will be more improved in the form of a knowledge-evolutionary intelligent device. The final goal of this study is to develop an intelligent machine having knowledge-evolution capability and a management system based on internet operability. The knowledge-evolutionary intelligent machine-tools is expected to gather knowledge autonomically, by producing knowledge, understanding knowledge, reasoning knowledge, making a new decision, dialoguing with other machines, etc. The concept of the knowledge-evolutionary intelligent machine is originated from the machine control being operated by human experts' sense, dialogue and decision. The structure of knowledge evolution in M2M (Machine to Machine) and the scheme for a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory agent, a dialogue agent and an expert system (decision support agent) are presented in this paper, with intent to develop the knowledge-evolutionary machine-tools. The dialogue agent functions as an interface for inter-machine cooperation. To design the dialogue agent module in an M2M environment, FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agent) standard platform and the ping agent based on FIPA are analyzed in this study. In addition, the dialogue agent is designed and applied to recommend cutting conditions and thermal error compensation in a tapping machine. The knowledge-evolutionary machine-tools are expected easily implemented on the basis of this study and shows a good assistance to sensory and decision support agents.
본 연구에서는 인간 교사를 모사하는 "컴퓨터 교사" 역할을 하는 애니메이션 된 튜터링 다이얼로그 에이전트를 구현하고 초등학교 과학과 교수-학습 자료와 통합시켜서 자연어를 기반으로 한 일대일 대화를 통한 교수 학습이 이루어지는 교수-학습 시스템을 개발하였다. 개발된 교수용 다이얼로그 에이전트는 학습자의 대답을 분석하고, 웹 코스웨어를 학습한 후에 초등과학 학습과제에서 요구되는 성취 수준과 비교하여 적절한 질문이나 대답을 제공하는데, TTS(Text-to-Speech) 기능을 이용하여 학습자에게 구어체로 질문이나 대답을 주는 기능을 갖고 있으며 애니메이션 된 인간 교사의 얼굴을 통하여 학습자에게 피드백을 제시할 수 있도록 하였다. 구현된 대화형 인터페이스는 6학년 초등학생 64명에게 현장 실험을 하였다. 현장 실험 결과 비교집단보다 실험집단의 학습 성취도가 평균 10.797점이 향상됨을 보여주었다. 이러한 학습효과는 기존의 웹 코스웨어와 달리 "묻고-답하는" 과정과 인간 교사의 감정을 담은 애니메이션 된 캐릭터를 통하여 학습자들의 호기심을 자극하여 보다 쉽게 교수-학습 과정에 몰입하게 함으로서 학습 효과를 증진시킨 결과로 판단된다.
대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.
Previous research has shown that the use of self-disclosure, the process of revealing personal thoughts and feelings, in conversational agents (CAs) increases overall user evaluations. However, research exploring the effects of self-disclosure in different situations or dialogue types is limited. This study investigated the effects of self-disclosure and dialogue type (task- vs. social-oriented) on trust, usefulness, and usage intention. Results showed significant interaction effects between self-disclosure and dialogue type. For CAs that did not use self-disclosure, trust, usefulness, and usage intention were higher in task-oriented dialogues. In contrast, CAs that did use self-disclosure had higher trust, usefulness, and usage intention in social-oriented dialogues. These results suggest that researchers and designers should consider the specific dialogue types and corresponding user goals when adding human qualities, such as self-disclosure, to CAs.
There is no agreed definition of intelligence. The ability to adapt to the environments is a kind of intelligence. Expert functionally recognize environment using their five senses, and acquire and memorize knowledge necessary for operating machines. Knowledge that they cannot acquire directly is acquired in indirect ways. The purpose of intelligence machines is applying to machines experts' knowledge acquisition process and their skills in operating machine. An agent is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. This paper describes agent application for intelligence machine.
본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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