멀티-에이전트 시스템에서 에이전트는 다른 에이전트와 협상하기 위하여 공동의 에이전트 통신 언어를 사용하여야 하고 일치에 이르도록 설계된 협상 프로토콜에 의해 행동하여야 한다. 따라서 에이전트는 위의 요구 사항들을 수용할 수 있는 적당한 아키텍쳐를 가져야 한다. 이 논문에서 우리는 유익한 에이전트 통신 언어를 정의하고, 다른 에이전트 통신 언어들 (가령, FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents) 에이전트 통신 언어와 KQML(Knowledge Query Manipulation Language))과 여기서 소개한 에이전트 통신 언어를 비교한다. 특히 여기서는 에이전트를 지식베이스와 협상 라이브러리를 가진 논리 프로그램으로 표현한다. 마지막으로 협상 라이브러리 안에 있는 계획자(planner)가 어떻게 행위들의 계획을 제공하고, 어떻게 에이전트의 지식베이스를 갱신하는가를 보인다.
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제8권4호
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pp.75-98
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2018
In this study, the network analysis of researchers, institutions, and research principal agent was conducted to understand structure characteristics of international cooperation research project implemented from 1997 to 2018. The network of researchers and institutions were decentralized structure. On the other hands, the network of research principal agent was centralized structure. The Soul National University is the leading organization of international cooperation research project. In terms of research principal agent, corporation is the leading principal agent. In additions, the results of the network centroid analysis of the researchers and institutions were correlated with the research funds. As a result, it was confirmed that the network centroid of research organization was linearly related to research funds.
The paper proposed a basic architecture of an agent system to support exchange and sharing of design informations by means of ACL(Agent Communication Language) which can represent design informations and knowledges. Based on the architecture of the agent system a ship initial design agent system was implemented in order to show the effectiveness of the agent-based system. The basic architecture of the agent consists of an ACL handlerand CORBA(Common Object Request Broker Architecture) objects for the exchange of ACL messages in the heterogeneous and distributed environment. The ACL handler can process expressions of knowledge and manage communication messages among the agents. The paper mainly focuses on the implementation of the ACL handler. The ACL handler consist of a KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) handler that manages KQML messages, a conversation module, and a content handler that handles message contents. The conversation modulo implements conversation policies and checks all messages if they are allowable and meaningful messages based on the conversation policies. The implemented agent-based system was applied to the ship initial design to show the handling procedure of the agent system.
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.
The construction of the students knowledge in e-Learning systems, namely the student modeling, is a core component used to develop e-Learning systems. However, existing e-Learning systems have many problems to share the knowledge in a heterogeneous student model and a distributed knowledge base. Because the methods of the knowledge representation are different in each e-Learning systems, the accumulated knowledge cannot be used or shared without a great deal of difficulty. In order to share this knowledge, existing systems must reconstruct the knowledge bases. Consequently, we propose a new a Case Markup Language based on XML in order to overcome these problems. A distributed e-Learning systems fan have the advantage of easily sharing and managing the heterogeneous knowledge base proposed by CaseML. Moreover students can generate and share a case knowledge to use the communication protocol of agents. In this paper, we have designed and developed a CaseML by using a knowledge markup language. Furthermore, in order to construct an intelligent e-Learning systems, we have done our research based on the design and development of the intelligent agent system by using CaseML.
ERP is now one of the prevailing applications for integrated information systems, So far, the conventional ERPs lack how to manage knowledge of making decisions, that is one of the important goal of ERP. This gives a motivation on adding decision support capabilities to the ERPs: active advice for business analysis, evaluation and control. In this paper, we proposed an agent-based intelligent ERP that is operated on the Internet. In special, knowledge of economic value added (EVA) is explicitly acquired as a set of data, models and methodologies, A new knowledge representation format, MIF, is suggested to show the communication mechanism between agents, The agent-based knowledge processing is adopted to deliver intelligence on the Internet.
본 논문에서는 에이전트 지식 기반 화상회의 시스템의 유연성(flexibility)을 개선하기 위해서 기존의 서비스 조정 부분을 새롭게 설계한 전략적 지식 에이전트 아키텍처(Strategic-INTER Knowledge Architecture)를 제안한다. 제안한 아키텍처는 서비스 품질에 관한 문제에 있어서 발생한 문제의 성질이나 문제해결의 진행상황을 고려하면서 해결전략을 동적으로 변환하여 유연성 있게 해결한다 여기에서 유연성이란 시스템 내부에서 발생한 변동의 대응 및 이용자가 사용하기 편리한 서비스 제공 능력을 말한다. 한편, 제안 아키텍처를 화상회의 시스템에 적용한다. 본 아키텍처 적용에 의해서 화상회의 시스템의 에이전트 간 협조가 효과적으로 실행되었으며, 이전의 화상회의 시스템에 비해서 제약조건이 강화 된 경우에도 시스템의 유연한 대응이 가능하게 되었음을 제시한다.
We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.
This paper models knowledge diffusion on an inter-organizational network. Based on literatures related to knowledge diffusion, the model considers critical factors that affect diffusion behavior including nodal property, relational property, and environmental property. We examine the relationships among network structure, knowledge search, and diffusion performance. Through a massive simulation runs based on the agent-based model, we find that the average path length of a network decreases a firm's cumulative knowledge stock, whereas the clustering coefficient of a firm has no significant relationship with the firm's knowledge. We also find that there is an interaction effect of network structure and the range of knowledge search on knowledge diffusion. Specifically, in a network of a larger average path length (APL) the marginal effect of search conduct is significantly greater than in that of a smaller APL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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