본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.
본 연구는 웹브라우저의 즐겨찾기를 이용하여 교육정보를 공유하기 위한 에이전트 시스템의 설계와 구현에 관한 내용이다. 즐겨찾기를 효과적으로 공유하고 검색하기 위하여 DAML+OIL의 형태로 설계하였다. 제안된 시스템 구조는 CS기반의 P2P 방식을 이용하였다. 연구에서 제안된 에이전트는 즐겨찾기된 정보를 기초로 문서의 정확성 판단과 우선순위 기법에 의해 사용자에게 검색과정과 결과를 제시한 수 있다. 또한 에이전트가 Semantic Web환경에서 DAML을 통해 보다 지능적으로 교육정보를 공유하고 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
The variety of document ranking algorithms have developed to provide efficient mining results for user's query on the web environment. The typical ranking algorithms are the Vector-Space Model based on the text, PsgeRank and HITS algorithms based on the hyperlink structures and other several improvement algorithms. All these are for the user's convenience and preference. However, these algorithms are usually developed on then Horizontal and non-hierarchial web environments and are not suitable for the hierarchial web environments such as enterprise and defense networks. Thus, we must consider the special environment factors in order to improve the ranking algorithms. In this paper, we analyze the several typical algorithms used by hyperlink structures on the web environment. We, then suggest a configuration of the hierarchical web environment and also give the relations between agents of the web mining system. Next, we propose an improved ranking algorithm suitable to this kind of special environments. The proposed algorithm is considered both the hyperlink structures of the documents and the location of the user of the hierarchical web.
The purpose of two player game is that a player beats an enemy. In order to win to various enemies, a learning of various strategies is indispensable. However, the optimal action to overcome the enemies will change when the game done over and again because the enemy's actions also change dynamically. Sol it is din-cult that the player aquires the optimal action and that the specific player keeps winning to various enemies. Species who have a competition relation and affect other's existence is called a coevolution. Coevolution has recently attracred considerable interest in the community of Artificial Life and Evolutionary Computation(1). In this paper, we apply Classifier System for agent team to two player game. A reward and a penalty are given to the used rules when the agent achieve specific action in the game and each team's rulebase are evaluated based on the ranking in the league. We show that all teams can acquire the optimal actions by coevolution.
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 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.151-155
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2001
Mobile agent technology has been the subject of much attention in the last few years, mainly due to the proliferation of distributed software technologies combined with the distributed AI research field. In this paper, we present a design of communication networks of agents that cooperate with each other for forwarding messages to the specific mobile agent in order to make the overall system location transparent. In order to make the material accessible to general intelligent system researchers, we present the general ideas abstractly in terms of the graph theory. In particular, a proxy network is defined as a directed acyclic graph satisfying some structural conditions. In turns out that the definition ensures some kind of reliability of the network, in the sense that as long as at most one proxy agent is abnormal, there agent exists a communication path, from every proxy agent to the target agent, without passing through the abnormal proxy. As the basis for the implementation of this scheme, an appropriate initial proxy network is specified and the dynamic nature of the network is represented by a set of graph transformation rules. It is shown that those rules are sound, in the sense that all graphs created from the initial proxy network by zero or more applications of the rules are guaranteed to be proxy networks. Finally, we will discuss some implementation issues.
This paper is concerned with designing and implementing the Internet shopping mall by using virtual reality-driven avatar and web decision support system. Traditionally, the Internet shopping mall has been designed based on the combination of several hyperlinks, images, and texts. However, this sort of approach results in a lower performance because possible customers cannot make more accurate shopping decisions. To overcome this kind of pitfalls facing the current Internet shopping malls, we propose using a combination of virtual reality and web DSS. The main virtues of our proposed approach to designing the Internet shopping mall are as follows: First, the virtual reality technique is emerging as one of alternative guaranteeing a sense of reality for customers part and facilitating the complex process of shopping decision makings. Especially, the avatar, which is an artificially designed man working on the Internet, can make easy and absorbing the Internet shopping-related decision making processes. Second, the web DSS approach can provide an effective decision support mechanism for customers. Especially, we design a set of intelligent agents for the proposed web DSS. Experimental results with an illustrative example showed that our proposed approach can yield a new Internet shopping mall paradigm with which customers can benefit from a high level of decision support functions.
인터넷이 널리 보급되면서 지능형 검색 에이전트들이 사용자의 요구를 만족시키기 위해 일반화되어 사용되고 있다. 그러나 이러한 지능형 멀티에이전트들은 서로 독립적으로 사용되어 멀티에이전트들 간의 분산된 정보를 원활하고 효율적으로 처리하기 위한 상호 협력 작용이 부족해 정보의 신뢰성이 낮고 동적으로 변화하는 분산 환경에 대처하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 멀티에이전트간의 효율적인 상호 협력과 빠른 정보처리를 위해 브로커 에이전트에 에이전시를 생성하고 신경망을 이용해 멀티에이전트들의 에이전시들을 분류하여 더욱 신속·정확한 정보를 사용자에게 제공하도록 한다. 또한 정보의 신뢰성을 위해서 에이전트 관리기법을 제안하여 기존의 검색 시스템이 가지고 있는 정보갱신문제를 향상시키고, 시뮬레이션을 통해 본 연구의 성능을 평가한다.
사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
In order to purchase a product cheaper, a lot of customers have been trying to search one or more marketplaces. Ever since the commercial use of the Internet, several types of marketplaces have been operating successfully on the Internet. Some of them are online shopping malls, auction markets, and group-buying markets. They have the price settlement mechanisms of their own. Online shopping malls where many stores are located support a customer to purchase the product that matches his/her requests such as price, function, design, and so forth. In online auction market, a customer can buy the product by making bids sequentially and competitively until a final price is reached. In online group-buying market, a customer can purchase the product by aggregating the orders from several buyers so that cheaper prices can be negotiated. The cheaper customers could purchase the same product item, the more satisfied they would be. However, it is very difficult for the customer to determine the marketplace to purchase, considering different kinds of marketplaces at the same time. Even though the purchasing price is cheapest in one marketplace, it is very difficult for customers to convince it the cheapest for all marketplaces. Therefore, rules and methods have been developed for purchase decision making in multiple marketplaces to reach the optimal purchase decision as a whole. They can maximize customer's utility and resolve the conflicts with other marketplaces through multi-agent negotiation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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