We argue that agents may benefit from strategic ignorance in argumentation-based negotiation (ABN). We assume our agents are selfish, myopic, and residing in open systems. Some analytical results that can be used for designing agent reasoning on strategic ignorance are provided.
지능형 로봇의 사용자는 다양한 이유로 로봇의 상태 정보가 필요하다. 이러한 지능형 로봇의 상태 정보는 지능형 로봇을 구성하는 기능 에이전트의 상태 정보를 조합하여 생성할 수 있다. 하지만 기존 지능형 로봇 시스템은 1) 지능형 서비스 로봇의 상태 정보 생성을 위해 필요한 에이전트 상태 정보를 생성하지 않거나, 각기 다른 방법으로 생성하고 있어 이를 일괄적으로 수집할 수 없다. 또한 2) 복수의 사용자가 같은 정보를 요청하면 이를 여러 번 수집하여 데이터 중복성 문제가 발생하였고, 3) 한 가지 통신 방법만을 지원하여 사용자가 원하는 통신 방법을 제공하지 못한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하기 위한 지능형 서비스 로봇을 위한 멀티 에이전트 모니터링 시스템을 제안한다. 이 모니터링 시스템은 1) 기능 에이전트의 행위 수행에 따라 상태 정보를 생성하게 함으로써, 에이전트 상태 정보를 단일화된 방법으로 생성 및 수집할 수 있다. 또한 2) 모니터링 시스템이 사용자의 모니터링 수요에 따라 필요한 데이터를 한 번씩만 수집하여 데이터 중복성 문제를 해결하며, 3) 사용자가 원하는 통신 방법을 지원하는 프록시를 통해 상태 정보를 전달하여 통신 방법에 대한 호환성을 제공한다. 우리는 실험을 통해 이 모니터링 시스템이 다양한 통신 방법을 활용하여 여러 사용자에게 지능형 로봇의 상태 정보를 전달하는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷 유통업은 기본적으로 대량 트랜잭션 발생을 목표로 한다. 본 논문에서는 인터넷 유통업의 대표적인 형태인 인터넷 쇼핑몰 운영을 위한 내부 프로세스 에이전트를 정의하고 이들의 참조 구축 프레임웍을 제시하고 있다. 인터넷 쇼핑몰의 후방 프로세스를 분석해 보았으며 이를 토대로 다양한 운영층 프로세스 에이전트 유형과 특성을 정의하였다. 또한, 다수의 에이전트로 구성된 프로세스 에이전트팀 조직과 활동 원칙도 제시하였다. 에이전트의 구현을 위해 멀티쓰레딩 기법을 사용하였다. 단순한 데이터 처리를 담당하는 운영층 프로세스 에이전트에 대한 연구는 향후 보다 복잡한 지능을 가진 전략층 프로세스 에이전트에 대한 연구로 발전할 것이다.
기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.
In this paper, I proposed the INTelligent Agent System by Kohonen's Self Organizing Neural Network (INTAS). INTAS creates each user's profile from the information. Based on it, learning community grouping suitable to each individual is automatically executed by using unsupervised learning algorithm. In INTAS, grouping and learning are automatically performed on real time by multiagents, regardless of the number of learners. A new framework has been proposed to generate multiagents, and it is a feature that efficient multiagents can be executed by proposing a new negotiation mode between multiagents..
It is becoming increasing1y the norm for project teams to be composed of individuals who are geographically distributed but connected by high speed network. In such environments a lot of work related documents are created, so there is real needs for the system that facilitate the effective sharing, maintaining. managing of them. This paper present the system that satisfy this needs, which is known as IDOMA(Intelligent Documents management system based on Multi Agent). IDOMA is the cooperative multi agent based documents management system which has not centralized database.
요즘 전자상거래 고객들은 쇼핑몰에 있어 물품들의 가격 정보를 수집하는 비교쇼핑 에이전트들의 도움을 받아서 구매 비용을 절감할 수 있다. 그러나 사용자는 가격이외의 다양한 구매 조건을 만족하는 제품 정보들을 추천하는 에이전트의 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 전자상거래를 실현하기 위해 다양한 사용자 요구에 적합한 도서 정보를 검색하고 추천하는 멀티에이전트 시스템을 제안한다. 본 멀치에이전트 시스템은 온라인 서점 고객들을 돕기 위해 구현되고 테스트되었다. 실험 결과 전자상거래를 이용하는 구매자에게 여러 온라인 서점의 다양한 도서판매 조건에 대한 정보를 실시간으로 추천할 수 있게 되었다.
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.
본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.
사용자 성향을 학습하는 기존의 지능형 에이전트는 사용자의 정보가 일정 수준 이상으로 축적되어 있거나 충분한 훈련 시간을 통하여 사용자의 성향을 학습하였다. 이러한 지능형 에이전트를 유비쿼터스 환경에 적용하였을 때, 사용자는 지능형에이전트가 학습까지의 시간을 기다려아 하며, 필요한 서비스를 적절히 지원받지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 가지고 있는 자원을 공유함으로써 사용자의 성향을 실시간으로 학습할 수 있는 지능형 P2P 모바일 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 평가를 위해 4개의 장소에서 사용자들의 컨텍스트를 공유시키고, 유가한 사용자들을 피어그룹으로 설정하였다. 그리고 이 피어 그룹에서 상관계수가 가장 놀은 사용자의 서비스를 제공한 결과, $80\%$이상의 서비스 만족도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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