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
본 논문에서는 RFID를 기반으로 하는 지능형 홈 네트워크의 아키텍처를 제시하고, 이러한 홈 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 지능형 에이전트를 제시한다. 이 에이전트는, 에이전트 내의 각 모듈이 수행하는 작업을 총괄하여 관리하는 에이전트 관리자, RFID 리더기를 통하여 홈 가전기가로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집기, 홈 네트워크의 상황에 따른 오퍼레이션을 결정하고, 결정된 오퍼레이션을 해당 가전기기로 전달하는 실행 제어기, 에이전트가 오퍼레이션을 수행하는데 필요한 데이터를 저장하는 데이터 저장소, 홈 가전기기로부터 수집한 데이터를 임시적으로 저장하는 데이터 큐, 사용자가 에이전트를 통하여 홈 네트워크를 직접 제어하거나 모니터링 할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스의 여섯 개의 모듈로 구성된다. 이 에이전트는 홈 네트워크 내의 가전기기에 대한 상태 정보를 분석하여 자율적으로 홈 네트워크 내의 상황을 학습하고, 사용자의 성향에 맞도록 가전기기를 제어한다. 따라서 지능형 에이전트를 통하여 홈 네트워킹을 수행한다며 사용자는 직접 모든 가전기기를 제어하지 않더라도 자신의 성향에 맞는 홈 환경에서 생활할 수 있다.
홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 그러나 가정의 환경적인 특징은 open되어 있기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버 보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템 환경에서 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위한 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 또한 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로 agent를 정의하고 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 (타협)negotiation을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.
본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 기능을 명시적으로 제공하기 보다는 사용자의 요구에 따라서 능동형으로 제공하는 기능이 필요하다. 이러한 능동형 서비스는 알아서 서비스를 수행하는 기능으로 CAMUS 시스템에서는 서비스 탐색 부분에서 사용된다. 즉 시스템의 상황에 따라서 메시지 시스템을 구현하는 경우에 자원의 형태에 따라서 영상 메세징, TTS 기능을 이용한 메세징, Text 기반 메세징 시스템으로 자동적으로 처리할 수 있다. 이를 위해 CAMUS 서버에는 SAM(Service Agent Manager) 과의 통신을 통해 환경 내에 존재하는 센서와 장치들 (Service Agent)을 관리 및 제어한다. 이러한 Service Agent Manager 는 여러 다양한 환경에 설치되어 환경 내에 위치한 다양한 센서로부터 정보를 얻고 그 정보를 CAMUS 메인 서버에 전달하는 한편 CAMUS 메인 서버로부터 실행명령을 받아 환경 내 장치를 제어하는 역할을 한다. 이러한 Service Agent Manager는 임의의 공간 내에 설치될 수 있으며 로봇단말이나 개인 휴대단말 등에도 설치될 수 있다 이 논문에서는 SAM(Service Agent Manager) 과 CAMUS 서버에서 원하는 서비스를 탐색하는 방법에 대한 내용을 기술하였다.
In network human-robot interaction, human can access services of a robot system through the network The communication is done by interacting with the distributed sensors via voice, gestures or by using user network access device such as computer, PDA. The service organization and exploration is very important for this distributed system. In this paper we propose a new agent-based framework to integrate partners of this distributed system together and help users to explore the service effectively without complicated configuration. Our system consists of several robots. users and distributed sensors. These partners are connected in a decentralized but centralized control system using agent-based technology. Several experiments are conducted successfully using our framework The experiments show that this framework is good in term of increasing the availability of the system, reducing the time users and robots needs to connect to the network at the same time. The framework also provides some coordination methods for the human robot interaction system.
In this paper, we implemented a FIPA-OS multi-agent framework bundle in OSGi Service Platform. FIPA-OS is an open agent platform for constructing FIPA compliant agent using mandatory components that required by all FIPA-OS agents to execution and optional components that FIPA-OS agent car optionally use. The platform supports communication between multiple agents and communication language which conforms to the FIPA standards. FIPA-OS framework bundle is composed of DE(Directory Facilitator), AMS(Agent Management System), ACC(Agent Communication Channel) and MTS(Message Transport System) bundle. These bundles installed in the OSGi service platform and their life cycle can be managed by the framework.
A purpose of our research is an acquisition of cooperative behaviors in inhomogeneous multi-agent system. In this research, we used the fire panic problem as an experiment environment. In Fire panic problem a fire exists in the environment, and follows in each steps of agent's behavior, and this fire spreads within the constant law. The purpose of the agent is to reach the goal established without touching the fire, which exists in the environment. The fire heat up by a few steps, which exists in the environment. The fire has unsureness to the agent. The agent has to avoid a fire, which is spreading in environment. The acquisition of the behavior to reach it to the goal is required. In this paper, we observe how agents escape from the fire cooperating with other agents. For this problem, we propose a unique CMAC based Q-learning system for inhomogeneous multi-agent system.
In contrast to conventional CNC, PC-NC opens a new era for machine tools to be more intelligent. For instance, machine tool with PC-NC can be a machine agent system with capability of reacting autonomously to changing operating conditions. This paper introduces a concept of intelligent machine agent system, composed of machine agent and cell manager. Machine agent performs the functions such as process monitoring, diagnosis, maintenance management, condition assessment and schedule negotiation, while cell manager coordinates the negotiation process among multiple machine agents.
기존의 국방 M&S 시스템에서의 에이전트는 계급과 역할에 따른 계층적인 모습을 갖추고 있지만, 상하위 에이전트는 동일한 속성을 보유함에 따라 서로 구별되는 특징이 없고, 에이전트의 의사결정 수준은 스크립트 기반 또는 유한 상태 기계 기반으로서 주변 환경의 변화에 기계적으로 반응하는 낮은 수준에 머무르고 있다. 이러한 기존 에이전트의 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 HEAP (Hierarchical Encapsulation and Abstraction Principle) 기반의 지능 에이전트를 제안한다. HEAP 기반의 지능 에이전트는 엔진베이스 모델링 방법을 사용하여 엔진모델과 지식베이스 모델을 분리시킴으로써 모델링이 용이하고 시스템의 모듈화와 추상화를 보다 유연하게 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이를 함정전투 시뮬레이션에 적용하여 타당성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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