B2B EC에서 지능형 에이전트에 대한 요구의 증가와 함께 기업구매자가 직접 전자시장으로부터 구매하는 데스크탑 구매의 요구도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 B2B 상에서 전자시장으로부터의 효율적인 구매를 지원하는 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 설계 사례에 대해서 기술한다. b-Cart는 구매자가 소유하고 사용되는 구매자 사이트에 위치한 쇼핑카트로서, 본 논문에서는 B2B EC에서의 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 요구 기능을 사용자식별(Identification), 사용자 다이알로그(User Dialog), 상품정보수집(Collection), 물품정보제거(Trashing), 개별 구매의사결정지원(Individual Purchase Decision Support), 조직 구매의사결정지원(Organizational Purchase Decision Support), 협상(Negotiation), 주문처리(Ordering), 지불처리(Payment), 진행사항 추적(Tracking), 구매기록(Recording), 전자구매시스템에 구매기록 전송(Record Transmission), 지식베이스에 새로운 지식 유지(Knowledge Maintenance)으로 정의하고, b-Cart 기반 에이전트 시스템의 메시지 인터페이스를 설계하고 시스템의 구조를 설계하여 프로토타입 시스템인 AgentB의 설계 사례를 소개한다. b-Cart 기반 에이전트시스템은 기업구매자의 전자시장으로부터 구매자 증가함에 따라 분산된 정보를 관리 해주고 통합적으로 구매처리를 해줄수 있는 효과적인 시스템이다. 향 후 B2B EC의 에이전트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.207-216
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2000
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system ; ANSIA (Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA is composed of following component layers : 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. In the data mining agent layer, that plays a key role as a system engine, extracts strategy from the historic negotiation is extracted by competitive learning in neural network. In negotiation agent layer, we propose the autonomous negotiation process model that enables to estimate the strategy of opponent and achieve interactive settlement of negotiation. ANISIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
기존의 공급망이 디지털화되고 고객과 공급자간의 파트너쉽과 정보흐름에 있어서 고성능의 네트웍을 형성하는 새로운 개념의 네트 퀀을 가치넷 (value net)으로 정의한다. 이러한 가치넷은 고객이 그 중심에 위치하며 연관되는 제조 사이트와 공급자에 이르는 정보의 배분을 원활하게 해 준다. 본 연구의 목적은 복잡한 공급사슬의 흐름과정에서 발생하는 의사결정과정을 자동화하고 효율화하기 위해서 멀티에이전트를 이용한 프레임 을 설계하고 구매업무와 관련된 영역에 대하여 본 시스템을 구현해 보고자 하는 것이다. 에이전트의 지능적 판단을 위해서는 BDI (Belief, Desire, Intension) 모델을 이용하였다. 본 연구의 결과는 B2B 및 e-Business에서 에이전트를 이용한 조달 및 획득과 관련된 업무에 적용이 될 수 있다.무에 적용이 될 수 있다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.213-220
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1999
최근 인터넷의 급속한 확산에 따른 전자상거래의 활성화는 조직과 규모 면에서 열세인 중소기업들의 판로 확장 및 홍보를 위한 새로운 대안으로 인식되고 있다. 그러나, 전자상거래 환경은 비약적으로 성장하고 있지만, 여전히 국내 중소기업들은 인력 및 자금의 상대적인 열세로 이러한 환경변화에 효과적으로 대응치못하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기위한 노력의 일환으로, 인터넷 상의 판매 에이전트를 지원할 수 있는 가상생산 에이전트(Virtual Manufacturing Agent)의 개발에 관한 내용을 담고 있다. 지금까지의 가상생산 시스템(Virtual Manufacturing Systme)에 관한 연구는 주로 설계, 공정, 제어 최적화에 그 초점을 두고 있으며, 가상생산 에이전트에 관한 연구는 이러한 문제를 지능형 에이전트 구조로 해결하고자 하였다. 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와 달리 전자상거래 환경하에서 중소제조업체의 판매활동을 돕기 위한 판매에이전트를 실제 생산시스템과 연계하는 관점에서 가상생산 에이전트를 설계, 구현하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.398-413
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2000
본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다.본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고자 한다. 정보 에이저트와 질의 에이전트는 조정에이전트에 정보를 등록·요청할 때, 조정 에이전트에 이미 존재하는 기본 오톨로지(Base Ontology)에 자신이 제공·질의하는 정보의 상대적 가중치를 함께 등록한다. 조정 에이전트는 질의 에이전트와 정보 에이전트의 가중치를 고려하여 유사도를 구하고, 구해진 유사도를 이용하여 가장 근접한 정보를 제공하는 정보 에이전트를 찾아 연결한다. 가중치를 제공하지 않는 질의 에이전트의 경우에는 강화 학습으로 얻어진 특성 자료를 이용하여 조정 에이전튼가 임의로 가중치를 구하고, 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.
Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have so far been rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need identification mechanism by applying agent and semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. We have created a prototype system, RFID-based NAMA (Need Aware Multi-Agent), to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper. NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to discover the user's current needs and then link the user to a set of services, which are implemented as web services.
인터넷의 급속한 성장과 함께 분산 네트워크 환경 하에서의 정보 검색 문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 기하급수적으로 증가하는 정보의 홍수 속에서 사용자가 원하는 정보나 서비스를 효율적으로 찾아주는 방법은 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 멀티에이전트(Multi-agent)환경 하에서 원하는 서비스를 제공하는 에이전트들을 효율적으로 탐색해 주는 에이전트간의 매치메이킹(Matchmaking) 시스템은 좋은 해결방안이 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 확장 매치메이킹 알고리즘은 중개 에이전트가 특정 도메이 지식을 효과적으로 이용할 수 있도록 문제에 대한 표현과 추론 과정이 명확한 CSP로 모델링 함으로써 불필요한 탐색 공간을 효율적으로 제거하도록 하였으며, 서비스 요청 에이전트의 요구사항을 만족시키면서 가능한 한 중복되는 에이전트 쌍이 최소화 되도록 일반적인 유사도(Similarity)와 함께 새로운 경쟁도(Competition)를 고려하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 매치메이킹 알고리즘보다 더 효율적인 것을 보이기 위해 온라인 인력 채용박람회를 모델로 하여 중개 에이전트가 직업을 구하는 서비스 요청 에이전트와 인재를 모집하는 서비스 공급 에이전트간의 매치메이킹 문제에 대해 실험 평가하였다.
Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have been so far rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need awaring mechanism by applying agent, semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. Rescorla-Wagner model is adopted as an underlying need awaring theory. We have created a prototype system. called NAMA(Need Aware Muiti-Agent)-RFID. to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper Moreover, to test if the proposed system works in terms of scalability, a simulation was performed and the results are described.
Recently, community computing has been proposed for group formation and group decision-making. However, legacy community computing systems do not support group need identification for ad hoc group formation, which would be one of key features of ubiquitous decision support systems and services. Hence, this paper aims to provide a multi-agent based methodology to enable nomadic community computing which supports ad hoc need identification and group formation. Focusing on supporting group decision-making of relatively small sized multiple individual in a community, the methodology copes with the following three characteristics: (1) ad hoc group formation, (2) context-aware group need identification, and (3) using mobile devices working in- and out-doors. NAMA-US, an RFID-based prototype system, has been developed to show the feasibility of the idea proposed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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