• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.145-150
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• 2001

A Controlled Ecological Life Support System(CELSS) is essential for man to live a long time in a closed space such as a lunar base or a mars base. Such a system may be an extremely complex system that has a lot of facilities and circulates multiple substances,. Therefore, it is very difficult task to control the whole CELSS. Thus by regarding facilities constituting the CELSS as agents and regarding the status and action as information, the whole CELSS can be treated as multi-agent system(MAS). If a CELSS can be regarded as MAS the CELSS can have three advantages with the MAS. First the MAS need not have a central computer. Second the expendability of the CELSS increases. Third, its fault tolerance rises. However it is difficult to describe the cooperation protocol among agents for MAS. Therefore in this study we propose to apply reinforcement learning (RL), because RL enables and agent to acquire a control rule automatically. To prove that MAS and RL are effective methods. we have created the system in Java, which easily gives a distributed environment that is the characteristics feature of an agent. In this paper, we report the simulation results for material circulation control of the CELSS by the MAS and RL.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1177-1188
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• 2004

멀티 에이전트 시스템은 분산 환경에서 독립된 소프트웨어 개체들의 지능형 협력 작업을 지원하기 위해 개발되었으며 많은 응용 환경에서 사용되어지고 있다. 멀티 에이전트 시스템의 협력을 위해서는 에이전트간에 미리 협의된 형태의 프로토콜인 대화 정책(Conversation Policy; Interaction Protocol)이 사용된다. 현재의 동적인 인터넷 전자시장 환경에서는 거래의 형태가 변화함에 따라 대화 정책이 자주 바뀔 수 있으며 따라서 Ad Hoc한 형태의 대화 정책의 중요성이 커지고 있다. 기존의 에이전트 플랫폼은 몇 개의 표준 혹은 미리 정해진 대화 정책만을 허용함으로써 Ad Hoc한 대화 정책에 대해서는 에이전트 시스템을 일부 새로 구현해주어야 하는 번거로움과 비효율성이 존재한다. 본 연구에서는 그러한 Ad Hoc한 대화 정책을 지원하는 에이전트 플랫폼을 설계하며 그 프로토타입 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 교환 및 해석을 위한 대화 정책 모델, 새로운 대화 정책을 처리하기 위한 메타 대화 처리 부분, 그리고 대화 정책을 런타임시에 교환하고 해석하여 실제 에이전트들이 적응성 있는 상거래 및 협력을 할 수 있도록 하는 메커니즘을 포함한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.732-742
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• 2001

컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념의 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션에 응용되어 중요시되고 있지만, 소프트웨어 테스트 분야에 에이전트의 개념이 적용되는 것은 드문 일이었다. 테스트 에이전트 시트템 (TAS)은 에이전트 개념을 소프트웨어 테스트 분야에 적용한 새로운 도구로, 'User Interface Agent', 'Test Case Selection & Testing Agent'그리고'Regression Test Agent'로 구성되어 있다. 이들 세개의 에이전트들은 각각 지능성을 나타내는 규칙들을 가지고 객체 지향 프로세스를 딸라 자율적으로 테스트를 진행한다. 이 시스템은 두 가지 측면에서 장점을 가지고 있다. 첫째는 자율적으로 테스트 진행시켜 테스터의 간섭을 최소화한다는 것이고 둘째는 지능적으로 중복이 없고 일관성이 있는 효율적인 테스트케이스를 선택하여 테스트 시간을 감소시키면서 오류검출능력은 향상된다는 것이다. 본 논문에서는 사례를 중심으로 실행과정을 기술하여 TAS를 구성하는 세 개의 에이전트들의 자율적인 행동으로 테스트가 진행되는 것을 보여 TAS가 테스트의 간섭을 최소화한다는 것을 보인다. 그리고 4가지유형의 실험을 수행하여 테스트 시간의 단축과 오류 검출 효과향상을 기술한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.467-474
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• 2001

사용자가 하나의 캐릭터 이상을 애니메이션 하기를 원할때 캐릭터들 사이에 충돌과 같은 기대되지 않은 동작 애니메이션을 생성할 수 있다. 그러므로, 이러한 문제가 적절한 제어 메커니즘을 이용하여 해결되어야 한다. 본 논문은 사용자의 의도를 반영한 애니메이션 시나리오를 표현하기 위해 캐릭터의 동작 애니메이션을 제어하는 에이전트 기반 시스템을 제안한다. 이 시스템은 3차원 공간상에서 캐릭터가 움직이는 경로에 따라 캐릭터들간의 충돌을 회피하고 동작의 형태를 조정하는 방법을 제공한다. 에이전트는 동작을 동기화하기 위해 다른 에이전트와 통신한다. 에이전트는 캐릭터의 동작을 조정하는 여러 지능적인 에이전트로 확장되어진다. 에이전트 시스템은 의도된 동작 애니메이션 뿐만 아니라 전체 캐릭터 애니메이션에 대한 동작의 스케쥴링을 가능하게 한다. 에이전트들의 정보를 전달하고 에이전트들의 현 상태를 추론하는 방법으로써 에이전트의 대화를 위한 페트리넷 분석을 이용하여 오토마타 모델을 디자인한다. 에이전트 기술을 이용하여 캐릭터의 동작을 제어하기 위한 에이전트 시스템을 구현한다. 인체 모델 캐릭터의 동작을 제어하는 예를 보이고, 동작 제어의 가능성을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.211-227
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• 2022

오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권7호
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• pp.545-549
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• 2007

오늘날 널리 개발되고 있는 생태계 모방형 시스템[1]은 대규모 네트워크 응용 서비스를 위한 효과적인 시스템 모델로 각광 받아왔지만, 이런 모형의 특징인 확장성과 적응성, 생존성 등을 응용에 맞추어서 구현하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 에코전트(Ecogent)라는 멀티 지능형 모바일 에이전트와 이런 에코전트가 세가지 생태계 특징을 위한 서비스를 제공하는 플랫폼을 설계하였다. 이 생태계 모델 플랫폼은 두 부분으로 나누어 설계 하였는데, Registration, Life Cycle, Migration, Communication, Location, Fault Tolerance와 같은 모바일 에이전트의 기본 기능들을 제공하는 ERS(Ecogent Runtime Services) 플랫폼과 Evolution & Stigmergy Control의 기능을 통해 진화력과 적응성을 제공하는 BIO 플랫폼으로 나누어 설계 및 구현하였다. 생존력과 자율성을 갖춘 에코전트와 융통성 및 확장성을 위해서 단순하게 모듈화된 플랫폼 구조는 생태계를 모방하는 다양한 시스템 모델 응용들의 개발을 쉽게 구현할 수 있도록 도와준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.362-368
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• 2018

해상에서 잠수함을 마주하는 급박한 상황에서 올바르게 상황을 판단하는 것은 매우 중요하다. 지휘관의 잘못된 판단으로 한순간에 아군을 전멸로 몰고 갈 수 있기 때문이다. 이러한 위급한 상황에서 인간 지휘관을 대신하여 적합한 전술을 생성하고 효과도를 분석하기 위하여 기존에 지능 에이전트와 유전 알고리즘을 사용한 연구가 진행된 바 있다. 본 연구에서는 각 함정 및 잠수함에 추론엔진 기반의 에이전트를 적용하고, 각 에이전트에 유전 알고리즘 기반의 규칙을 적용하여 변화하는 상황에 적응하여 최적의 전술이 도출될 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 시뮬레이션을 통해서 적 잠수함의 성능에 따른 아군의 위험도를 분석해보고 그에 따른 적합한 전술을 유전알고리즘을 사용하여 생성하였다. 또한 생성된 전술들에 대해서 평가해 보고 왜 그런 결과가 나오게 되었는지 분석하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.117-128
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• 2004

전통적인 면대면 수업에 비하여 온라인 학습은 학습자에게 더 심한 고립감을 유발하며, 또한 높은 중도 탈락률을 보인다. 이러한 현상은 온라인 학습에서 학습자 간의 상호작용, 소속감, 상호의존성, 상호유대감, 지속적 학습을 가능하게 하는 사회적 환경의 부족함에서 기인한다. 그러므로 e-learning 공동체에서는 중도 탈락률을 낮추고 학습자의 고립감을 해소하도록 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는, 바람직한 학습공동체 형성을 위하여 적용될 취향검사 항목에 대한 연구를 수행하였으며, 이를 바탕으로 온라인상에서 취향검사의 동질성과 다양성을 결합한 지능적 멀티에이전트 기법에 의한 학습공동체 e-learning 그룹핑 시스템(GSE)을 개발하였다. GSE 시스템은 에이전트에 의해 개인화된 사용자 프로파일을 구축하여 사용자 취향에 따른 그룹핑을 자동적으로 수행하는 것이 특징이다. 이 시스템을 실제 테스트해 본 결과, 학습자들의 약 88%가 만족함을 나타냈으며 그룹이 계속 유지되거나 해체되지 않기를 원하는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.347-352
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• 2002

본 연구에서는 동적인 전자상거래 협상을 지원하기 위한 퍼지 AHP 기반의 협상지원 메커니즘 (Fuzzy AHP-based Negotiation support: FAHP-NEGO)을 제안한다. 협상은 단독으로 의사결정을 할 수 없는 둘 이상의 구성원간에 합의점을 도출하는 과정을 의미한다. 따라서, 여기에는 구성원 사이의 합의점을 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는, 이를 지원하기 위한 전자상거래 협상지원 메커니즘의 이론적인 배경으로서, 퍼지멤버십 함수와 AHP 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 협상지원 메커니즘은 정성적인 변수와 정량적인 변수를 모두 포함하고 있으며, 다중 협상과정을 통하여 전자상거래 협상을 지원한다. 건강보조식품 구매과정에 전사상거래 협상지원 메커니즘을 적용한 결과, 본 연구에서 제안한 전자상거래 협상지원 메커니즘이 정성적인 변수와 정량적인 변수를 반영한 전자상거래 협상을 지원할 수 있음을 보여주었다 본 연구의 후반부에는 향후 연구과제로서 전자상거래 협상지원 모형과 시스템 구축에 대해서 언급하였다.