• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-286
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• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.342-351
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• 2002

A personalized product recommendation is an enabling mechanism to overcome information overload occurred when shopping in an Internet marketplace. Collaborative filtering has been known to be one of the most successful recommendation methods, but its application to e-commerce has exposed well-known limitations such as sparsity and scalability, which would lead to poor recommendations. This paper suggests a personalized recommendation methodology by which we are able to get further effectiveness and quality of recommendations when applied to an Internet shopping mall. The suggested methodology is based on a variety of data mining techniques such as web usage mining, decision tree induction, association rule mining and the product taxonomy. For the evaluation of the methodology, we implement a recommender system using intelligent agent and data warehousing technologies.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.259-268
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• 2004

유비쿼터스환경으로 발전하기 위하여 네트웍을 구성하는 시스템들의 문제나 장애의 자가 진단 및 치유에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스환경에서 여러 시스템들이 스스로 자신의 오류나 문제를 관찰, 진단하고 치유할 수 있는 자가치유 시스템을 제안한다. 특히, 제안 시스템은 기존의 자가 치유시스템에서 연구되어왔던 일률적인 치유가 아닌 각각의 시스템의 상황을 인식하고 그것에 맞추어서 치유전략을 달리하는 상황인식 기능과 치유 결과 분석을 통해 치유전략을 자발적으로 개선해 나가는 기능을 제공한다. 구체적인 주요 기능은 다음과 같다: 치유대상들의 의존성 점검을 통한 근원적인 문제 해결, 자가치유를 위한 효율적인 리소스 사용, 벤더의 웹서버를 검색하여 치유정보를 수집, 벤더 의존성의 경감등, 치유프로세스의 개선은 물론 치유를 위한 관리자의 작업 부담을 상당 부분 경감할 수 있게 된다. 제안 시스템은 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증하고 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.393-398
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• 2001

특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공해 주는 서비스를 하는 정보 에이전트를 개발 중이다. 정보 에이전트는 사용자 질의 처리를 달은 Agent Manager와 지식베이스를 관리하는 KB Manager, 그리고 Web으로부터 해당 영역의 관련 문서를 끌어오는 Web Manager로 구성되어 있다. Web Manager는 방문할 URL을 수집하고, 이들 문서에 대한 관련 평가와 Indexing을 수행한다. Web Manager는 검색 엔진을 이용하거나, 방문한 문서의 link를 이용하여 URL을 수집하는데 이러한 URL수집기법은 많은 관련 문서를 놓치는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 해당 영역과 관련된 Site들을 대상으로 Link를 이용해 문서들을 모아와, 문서들을 TAG들의 패턴으로 얻어낸 문서 형식을 이용해 Clustering하며 관련 문서들의 Group을 찾아내는 적극적 문서 수집 기법을 제안한다. 실험 결과, Link와 Clustering을 이용할 경우 기존보다 효과적으로 관련 문서를 많이 수집할 수 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.163-170
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• 2005

컴퓨팅 환경이 점점 분산되고 협업의 필요성이 점점 증대되고 시스템간에 상호작용(interaction)이 동적이고 복잡해지면서 기존의 협업 시스템 패러다임을 벗어난 커뮤니티 컴퓨팅을 구성하는 요소를 정의하고 커뮤니티 모델의 에이전트들의 상호작용 유형을 프로토콜의 형식으로 모델링 하는 방법과 지정된 프로토콜들을 실행하기 위한 방법으로소 에이전트 플랜(plan)을 이용하는 방안을 제안한다. 커뮤니티를 구성하는 요소들은 역할(role), 정책(policy), 구성원(member), 프로토콜(protocol)등이며 각각의 요소는 BDI 구조를 가지는 에이전트와 플랜, 목적(goal), 사실(fact)등의 결합으로 표현이 가능하다. 에이전트들은 프로토콜에 나타나는 유형을 서술한 플랜을 통해서 상호작용을 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 프로토콜을 실행 가능한 플랜으로 변환하기 위한 4가지 유형을 파악하여 각각의 유형을 플랜으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 완전성과 유효성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.239-245
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• 2003

15년에 걸쳐 수행된 게놈프로젝트의 완성으로 인류는 본격적으로 프로테옴 시대로 접어들게 되었다. 90년대 중반 이후 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만아니라 이용하는 방법도 어렵다. 또한 결과적으로 컴퓨터기술을 이용한 단백질의 구조예측작업을 제대로 지원하기 어렵다. 본 논문에서는 개방형다중 에이전트 시스템을 통해 이를 해결하고자 했으며 특히 단백질 자원 데이터베이스를 효과적으로 이용하기 위한 에이전트 설계방법에 대하여 기술하고자 한다. 단백질 구조 예측 지원을 위해 효과적인 에이전트 내부 구조를 설계함으로써 점차로 요구되는 온톨로지 기술이나, 자동 예측 기능과 같은 다양한 요구사항들을 충족시킬 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.455-465
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• 2000

새로운 기술의 도입으로 바라보았을 때 인터넷이라는 기술은 기존에 가능하기 못하였던 다양한 비즈니스 모델의 출현을 가능하게 하여 주었다. 향후에는 지능형 에이전트라는 새로운 기술로 인하여 현재의 비즈니스 모델이 어떻게 새로운 기회를 찾게 될 수 있는지 파악하는 것은 관련 사업담당자들에게 의미 있는 일이라 사료된다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기술을 기존의 속성 기준의 분류를 지양하고 비즈니스 모델 관점에서 핵심역량, 사용주체, 사용공간, 수익원천의 기준으로 분류하고 대표적인 비즈니스 모델인 경매모델, P2P 모델, 전자몰 모델등에서의 구매자 혹은 판매자가 이러한 지능형 에이전트 기술을 보유하였을 경우에 가능한 시나리오와 도식화된 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.01a
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• pp.65-70
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• 2001

We consider a hyper-redundant system that consists of many uniform units. The hyper-redundant system has many degrees of freedom and it can accomplish various tasks. Applysing the reinforcement learning to the hyper-redundant system is very attractive because it is possible to acquire various behaviors for various tasks automatically. In this paper we present a new reinforcement learning algorithm "Q-learning with propagation of motion". The algorithm is designed for the multi-agent systems that have strong connections. The proposed algorithm needs only one small Q-table even for a large scale system. So using the proposed algorithm, it is possible for the hyper-redundant system to learn the effective behavior. In this algorithm, only one leader agent learns the own behavior using its local information and the motion of the leader is propagated to another agents with time delay. The reward of the leader agent is given by using the whole system information. And the effective behavior of the leader is learned and the effective behavior of the system is acquired. We apply the proposed algorithm to a snake-like hyper-redundant robot. The necessary condition of the system to be Markov decision process is discussed. And the computer simulation of learning the locomotion is demonstrated. From the simulation results we find that the task of the locomotion of the robot to the desired point is learned and the winding motion is acquired. We can conclude that our proposed system and our analysis of the condition, that the system is Markov decision process, is valid.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.01a
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• pp.272-277
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• 2001

In this paper, we describe a new method for selecting information sources in a distributed environment. Recently, there has been much research on distributed information retrieval, that is information retrieval (IR) based on a multi-database model in which the existence of multiple sources is modeled explicitly. In distributed IR, a method is needed that would enable selecting appropriate sources for users\` queries. Most existing methods use statistical data such as document frequency. These methods may select inappropriate ate sources if a query contains polysemous words. In this paper, we describe an information-source selection method using two types of thesaurus. One is a thesaurus automatically constructed from documents in a source. The other is a hand-crafted general-purpose thesaurus(e.g. WordNet). Terms used in documents in a source differ from one another and the meanings of a term differ depending on th situation in which the term is used. The difference is a characteristic of the source. In our method, the meanings of a term are distinguished between by the relationship between the term and other terms, and the relationship appear in the co-occurrence-based thesaurus. In this paper, we describe an algorithm for evaluating a usefulness of a source for a query based on a thesaurus. For a practical application of our method, we have developed Papits, a multi-agent-based in formation sharing system. An experiment of selection shows that our method is effective for selecting appropriate sources.