International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.216-221
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2005
The rapid growth and spread of the World Wide Web has made it possible to easily access a variety of useful information. It is, however, very difficult to retrieve, manage, and use the desired information in web. Various kinds of systems such as Search engines, MetaSearch engines, Spiders, Softbots, Intelligent Agents or Web Agents have been developed by a large number of researchers and companies. Those systems as intelligent agent are employed to avoid the overload of information. To efficiently improve the Software Agents, it is necessary to represent and classify the retrieved data. And to improve performance of the Intelligent Agents to create the classification, it is offered how to evaluate the propriety with other information retrieved from the Web and to recommend to the user the most suitable information.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
본 논문에서는 에이전트 통신 언어(ACL)를 이용하여 분산된 데이터베이스에서의 에이전트 기반 모형을 제시한다. 즉 분산된 서로 다른 운영체제, 분산된 이종의 데이터베이스에서의 정보 공유와 교환이 가능한 CORBA를 이용한 지능형 상품검색 에이전트의 모형을 구현하였다. 최근 급속한 네트워크 기술의 발달로 데이터베이스 관리의 필요성이 제기되었고 이를 위해 CORBA와 같은 표준이 등장하여 분산 환경에 사용되어졌다. 에이전트 응용은 여러 많은 분야 즉 전자상거래, 인터페이스, 정보 검색 등 다양하게 개발되고 있다. 사용자가 상품을 검색하고자 할 때 접속한 서버의 데이터베이스 내에서 먼저 검색하고 검색 상품이 없으면 다른 분산된 다수의 데이터베이스에 재 접속하여 검색하는 과정을 찾는 상품이 있을 때까지 반복한다. 이 과정을 사용자가 아닌 에이전트가 분산된 데이터베이스상의 지능형 에이전트와의 통신을 이용하여 수행한다.
지능형 에이전트 집단(Intelligent Agent Societies (IAS)을 구축함에 있어서 예상되는 여러 작업 조건과 요구사항에 따라 조정을 설계, 구현하는 것은 매우 중요하며, 조정은 IAS의 효과적인 운영을 위해 필요한 여러 가지 메카니즘들로 구성된다. 하지만 현재 이러한 과정에 도움이 되는 이론적인 지원이 거의 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 효과적이고 실질적인 IAS를 설계하는데 도움이 되는, 실험에 근거한 조정 이론을 개발하는 것을 최종 목표로, 우선 모든 에이전트가 공통된 목표를 공유하면서 전적으로 협력하는 분산문제해결 시스템으로 범위를 설정하고, 조정 이론을 생성하기 위한 기초 분석자료를 제공해 줄 시뮬레이션 모델인 "P-System"을 개발하였다. P-System에서 에이전트출간의 조정은 TE(tweakable entity)라 칭한 23개의 제어 변수에 종속적이며, 조정의 수준은 본 연구의 정의에 따라 수치로 표현된 QMC (Quality Measure of Coordination)라 칭한 종속 변수로 표현된다. 특히 본 연구에서는 P-System의 엄청난 전체 실험공간으로부터 편중되지 않은 서브셋을 선택하는 방법과 적절한 서브셋의 규모를 결정하는 방안에 대해서 연구하였다.대해서 연구하였다.
The World Wide Web(WWW) has provided multi-media cyberspace for electronic markets where suppliers and demanders can do global electronic business with each other directly and conveniently. There are two contradictory views on the roles of intermediaries in electronic markets. One says we may not need intermediaries in doing business because suppliers and demanders can contact with each other directly in electronic markets. The other thinks that the intermediary function may be vertically decomposed from the company's internal value chain because it can be done more efficiently through networks by external intermediaries. Intelligent software agent is a new emerging technology in the field of computer science. An intelligent agent can support and do actions on behalf of users on computer networks. We think that this technology can be utilized to implement more efficient cybermediaries for electronic commerce. This paper proposes an XML-based framework for financial software agent, which selects financial products best fitted for the customer's needs in electronic market environment.
In this paper, we propose a new personal agent for generating the combinational services from using history of appliances in the home network environment. In such environment, it is required that flexible services can be provided by combining services of appliances and unskillful users can use these services without knowledge. So, it is needed to satisfy following: (1) combinational services can be suggested automatically and (2) the increase of services can be followed. Then, we propose a new personal agent that suggests combinational services by learning the lifestyle. Its learning mechanism is based on Self-Organizing Map (SOM), and can follow the increase of services. We implemented the the agent, and use history of a user for two weeks was made to learn. As the result, we confirmed that the agent can extract services related with time or location and can suggest combinational services.
멀티 에이전트(Multi-Agent)들이 상호 연동하여 공통의 목적을 수행하기 위해서는 에이전트를 관리하는 매니지먼트 에이전트(Management Agent)가 요구되고, 주어진 환경에서 획득한 제한된 지식을 효율적으로 이용하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 네이브 베이즈 이론을 적용하여 각 에이전트의 속성값(Attribute Value)에 따라 매니지먼트 에이전트가 각 에이전트를 효율적으로 관리할 수 있는 NBMA(Naive Bayes Management Agent)를 제안하고 이를 이용한 미팅 참가 결정 에이전트를 제안한다. NBMA는 고유한 속성을 지닌 여러 개의 하위 에이전트와 그들을 관리하는 매니지먼트 에이전트로 구성되어 있으며 매니지먼트 에이전트는 하위 에이전트들의 고유한 속성에 대한 메타지식을 이용하여 관리 하도록 한다. 하위 에이전트간에는 상호 조건부 독립(mutually conditional independence) 가정하에 복수의 속성값을 취하며 이러한 속성값에 따라 매니지먼트 에이전트가 조정과 의사결정을 하도록 한다.
인터넷의 보급으로 환경 변화에 신속, 정확하게 대처하기 위하여 질 높은 정보들이 기업이나 개인에게 필요하게 된다. 본 논문에서 이러한 인터넷 환경에서 자신에게 필요한 정보를 빠르게 확보하기 위한 방법으로 설문조사와 원서 접수를 이용하였다. 웹 GUI 환경을 기반으로 하여 사용자의 편의성을 제공하였고, Agent 개념을 도입하여 설문조사와 원서 접수가 등록되면 자동으로 적합한 정보를 검색하여 사용자에게 제공하여 줌으로 흥미 유발과 참여도를 높일 수 있다. 또한 정보의 빠른 수집이 가능하여 짐에 따라 사용자의 의사결정에 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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