Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.14-18
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2002
전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다
As software becomes larger and network technology develops, the management of distributed data becomes more popular. Therefore, it is becoming increasingly important to use blockchain technology that can guarantee the integrity of data in various fields by utilizing existing infrastructure. Blockchain is a distributed computing technology that ensures that servers participating in a network maintain and manage data according to specific agreement algorithms and rules to ensure integrity. As smart contracts are applied, not only passwords but also various services to be applied to the code. In order to reinforce existing research on smart contract applied to the blockchain, we proposed a dynamic conditional rule of smart contract that can formalize rules of smart contract by introducing ontology and SWRL and manage rules dynamically in various situations. In the previous research, there is a module that receives the upper rule in the blockchain network, and the rule layer is formed according to this module. However, for every transaction request, it is a lot of resources to check the top rule in a blockchain network, or to provide it to every blockchain network by a reputable organization every time the rule is updated. To solve this problem, we propose to separate the module responsible for the upper rule into an independent server. Since the module responsible for the above rules is separated into servers, the rules underlying the service may be transformed or attacked in the middleware. Therefore, the security mechanism using TLS and PKI is added as an agent in consideration of the security factor. In this way, the benefits of computing resource management and security can be achieved at the same time.
Inference engine that performs the brain of software agent in next generation's web with various standards based on standard language of the web, XML has to understand SWRL (Semantic Web Rule Language) that is a language to express the rule in the Semantic Web. In this research, we want to develop a forward inference engine, SMART-F (SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine) that uses SWRL as a rule express method, and OWL as a fact express method. In the traditional inference field, the Rete algorithm that improves effectiveness of forward rule inference by converting if-then rules to network structure is often used for forward inference. To apply this to the Semantic Web, we analyze the required functions for the SWRL-based forward inference, and design the forward inference algorithm that reflects required functions of next generation's Semantic Web deducted by Rete algorithm. And then, to secure each platform's independence and portability in the ubiquitous environment and overcome the gap of performance, we developed management tool of fact and rule base and forward inference engine. This is compatible with fact and rule base of SMART-B that was developed. So, this maximizes a practical use of knowledge in the next generation's Web environment.
Song Yong-Uk;Hong June-Seok;Kim Woo-Ju;Lee Sung-Kyu;Youn Suk-Hee
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.12
no.2
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pp.67-81
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2006
While the existing Web focuses on the interface with human users based on HTML, the next generation Web will focus on the interaction among software agents by using XML and XML-based standards and technologies. The inference engine, which will serve as brains of software agents in the next generation Web, should thoroughly understand the Semantic Web, the standard language of the next generation Web. As abasis for the service, the W3C (World Wide Web Consortium) has recommended SWRL (Semantic Web Rule Language) which had been made by compounding OWL (Web Ontology Language) and RuleML (Rule Markup Language). In this research, we develop a backward chaining inference engine SMART-B (SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine), which uses SWRL and OWL to represent rules and facts respectively. We analyze the requirements for the SWRL-based backward chaining inference and design analgorithm for the backward chaining inference which reflects the traditional backward chaining inference algorithm and the requirements of the next generation Semantic Web. We also implement the backward chaining inference engine and the administrative tools for fact and rule bases into Java components to insure the independence and portability among different platforms under the environment of Ubiquitous Computing.
Important issues emerging with the opening of the ubiquitous age are how to present ubiquitous environment and how services and access methods can be provided to users. The present research proposes a system that can provide users with useful information dynamically through intelligent multi agents in mobile environment. The system is composed of profile module, rule generation module, filtering module and service module. It was designed to find users' demands in an intelligent way based on information on users registered through the recommendation agent. We implemented an applied system and proved its performance through an experiment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.41-49
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1998
Agent, as a independent module, exchanges knowledge & information which are classified to their
characteristics according to shared protocol. i.e. Agent Communication Language(AC1,). Fuzzy inference
system represents the experiential knowledge as li~~guisticco ntrol rule and enables us to execute
the knowledge using fuzzy inference. This study tries connecting fuzzy inference system with agent-based
system and inspects applicability to hull form design through inferring principle dimension and hull
form coefficients.
The video game Tetris is one of most popular game and it is well known that its game rule can be modelled as MDP (Markov Decision Process). This paper presents a DQN (Deep Q-Network) based game agent for Tetris game. To this end, the state is defined as the captured image of the Tetris game board and the reward is designed as a function of cleared lines by the game agent. The action is defined as left, right, rotate, drop, and their finite number of combinations. In addition to this, PER (Prioritized Experience Replay) is employed in order to enhance learning performance. To train the network more than 500000 episodes are used. The game agent employs the trained network to make a decision. The performance of the developed algorithm is validated via not only simulation but also real Tetris robot agent which is made of a camera, two Arduinos, 4 servo motors, and artificial fingers by 3D printing.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.3
no.1
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pp.31-39
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1998
This paper deals with a development of the system that implements a collaborative design environment with some intelligent agents on the m. Intelligent agents can design collaboratively trough an interchange of messages in their special domains. Such a collaborative design of agents is achieved on the WWW. In this paper, we propose special agents named intercessor and DCM (Dynamic Connection Manager) and suggest new connection architecture using these agents in the WWW in order to improve the pre-existed agent connection architecture. The proposed agents are developed using Java language and JATLite API. We apply the these agents to the new architecture and show some possibilities that the agent connection architecture can be extended in the WWW Agents interchange messages with others using KOML (Knowledge Query and Manipulation Language), agent communication protocol and language, and deal with message autonomously according to their rule base. Agents register and connect dynamically trough the intercessor agent, and infer from their.
Call centers do not simply play a role of responding to customers' calls, but they have developed into a core unit for maintaining competitiveness through services, marketing, or sales. Since the service quality of call centers heavily affects customer satisfaction, organizations have focused on enhancing it by reducing waiting time and increasing service level. One of the techniques, which improve the service quality of call centers, is to employ multi-skilled agents that can handle more than one type of calls. This study deals with three issues relevant to multi-skilled agents. First, we analyze how the way of allocating a specific group of agents to a set of skills affects the performance of call centers. Secondly, we investigate the relationship between the number of multi-skilled agents and the performance of call centers. Finally, we examine the impact of agent selection rules on the performance of call centers. Two selection rules are compared : the first rule is to assign a call to any available agent at random while the other rule is to assign a call preferably to single-skilled agents over multi-skilled agents when applicable. Based on simulation experiments, we suggest three implications. First, as the length of cycles in the agent-skill configuration network becomes longer, call centers achieve higher service level and shorter waiting time. Secondly, simulation results show that as the portion of multi-skilled agents increases, the performance of call centers improves. However, most of the improvement is attained when the portion of multi-skilled agents is relatively low. Finally, the agent selection rules do not significantly affect the call centers' performance, but the rule of preferring single-skilled agents tends to distribute the workload among agents more equally.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.316-320
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2005
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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