최근 인터넷 상에서 개인화(personalization)된 데이터를 얻기 위하여 직접 조작(direct manipulation)과 소프트웨어 에이전트(software agent)라는 두 가지 요소 기술이 주목받고 있다. 이 두가지 기술은 사용자들이 서로 다른 방법을 이용하여 자신들의 일을 수행하더라도 신속하고, 효율적이고 쉽게 임무를 종료시킬 수 있도록 도와준다. 이들 개인화 기술들에 대한 논쟁의 핵심은 사용자들에게 시스템 제언 권한을 얼마나 많이 부여하는지에 따라 결정된다. 직접 조작 인터페이스는 사용자에 대한 제어와 예측을 가능하게 한다. 이와는 달리, 소프트웨어 에이전트의 사용은 인공지능 기술을 채택하여 사용자의 개인화된 선호 경향을 획득하거나 기록한다. 본 연구에서는 이 두가지 사용자 웹 개인화 데이터 추출 도구를 평가한다. 그들 중 하나인 WebPersonalizer는 에이전트 기반 사용자 개인화 도구이고, 다른 하나인 AntWorld는 직접 조작 인터페이스를 제공하는 협동적 추천 도구이다. 본 연구를 통하여 웹상에서의 개인화 보조자로써의 이들 두 가지 서로 반대되는 기술의 장단점을 실험적으로 규명하고, 향후 전자상거래시스템과 같은 웹시스템 개발자들이 개인화 데이터 추출을 위하여 어느 기법을 적용하려고 할 때 참고할만한 실험 결과를 제공한다.
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.
인간이 개입하지 않는 UAV 시스템은 다양한 행동을 자율적으로 수행하여 임무를 달성해야하는 어려움이 있다. 그러나 인간이 개입하지 않는 환경에서의 실제 실험은 많은 위험과 비용이 발생한다. 따라서 실제 환경 실험에 앞서 시뮬레이션 실험을 통한 검증이 필요함은 자명하다. 본 논문에서는 에이전트 기반 자율 UAV의 실험을 위한 3차원 가상환경과 이산사건 시뮬레이션 환경 구축하고 연동한 시스템을 제안한다. 재난 상황에서의 UAV 3기를 이용한 구조임무 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 검증 하였다.
본 논문에서는 상태변화에 대한 자율적 의사결정을 하는 퍼지논리를 이용한 에이전트의 구현을 택시에 적용 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위하여 인공 지능 이론을 기반으로 한 실시간 반응형 에이전트를 통하여 인공 지능적으로 운행하는 자동차에 대해서 실험을 하였다. 실시간 반응형 에이전트를 구성하기 위한 추론방식으로는 max-product 기법과 n개 퍼지 규칙들 또는 연관들 ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$)을 가지는 상황을 고려하여 비퍼지화 작업을 수행하여 중심값을 추출하여 추론 작업을 실행하였다.
본 논문은 다양한 종류의 분산 인공지능 문제들을 에이전트라는 추상적 단위와 에이전트간의 상호작용을 토대로 해결하는 다중 에이전트 시스템을 개발하는 체계적 접근방법으로서 개발 방법론의 핵심인 아키텍쳐의 개발방법을 제안한다. 목표를 기반으로 문제영역을 이해하고, 여기에서 추출된 에이전트들을 이용하여 시스템을 개발함에 있어 지침이 되는 아키텍쳐 개발공정을 다중 에이전트 시스템의 특성인 조정과 자율성을 고려하여 제안한다. 각 관점마다 적용될 수 있는 아키텍쳐 스타일과 패턴들을 정의하고, 제안한 아키텍쳐를 UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 표현하며, 아키텍쳐를 설명하는 ADL(Architecture Description Language)을 이용하여 정형화시킨다. 또한, 이를 지능형 교통시스템의 출발전 교통정보 안내 서브시스템에 적용, 구현함으로써, 제안하는 아키텍쳐를 검증해 보고, 이를 기반으로 소프트웨어를 개발하는 기초를 마련한다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.337-341
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2000
In recent years, electronic commerce (EC) business has shown a tremendous growth, which put additional cognitive and time-consuming loads on the human users. Intelligent software agents are one key technology to support users doing real EC-business.We propose an Agent-based Business-to-Business(B2B) Marketplace on Internet, where constituent members cooperate or compete in order to get the best possible deals, with the aim of reducing user loads.In case of B2B deals, the good itself shows a complicated behaviour, e.g.price discounts depending o the lot, discounts for cross-buying and so on. It is impractical to concentrate all the knowledge about the goods and the trading strategies at the buyer/seller side. Instead, we include such information in the good itself, which allow us to model the goods as being agents.
영역이론의 숨겨진 문제점들 중의 하나는 에이전트가 자신의 행위를 이해하지 못한다는 점이다. Graphplan은 효율향상을 위해 mutex를 활용하고 있지만 이와 관련된 부정의 의미를 이해하지 못함으로써 영역이론의 중복성 문제를 야기한다. 이 문제에 대한 해결을 위해 IPP에서는 not 등과 같은 부정함수를 이용하지만, 부정함수의 사용은 시간과 공간적 비용을 수반한다. 인간은 주어진 어떤 사실을 부정하기 위하여 MDL 원리에 의해 반대개념을 사용한다는 점을 통하여, 우리는 부정적 사실을 표현하기 위해서 통념적 방식처럼 부정함수를 사용하는 것보다 긍정적 atom을 사용하는 것이 지능에이전트의 구축을 위해서 더 효율적 기법이라는 가설을 제시하고 IPP 도메인에서 이 가설을 지지하는 실험적 결과를 제시한다. 인간이 사용하는 것과 유사한 반대개념을 에이전트가 자동적으로 학습하기 위하여 영역이론으로부터 반대연산자들로 구성된 사이클을 생성하고 연산자들에 대한 실험을 통해서 반대 literal들을 추출한다.
인터넷이 지속적으로 성장과 발전을 거듭해가고 있는 이면에는 이를 악용하기 위한 다양한 인터넷 공격들이 발생하고 있다. 초기 인터넷 환경에서는 공격자가 역량과시 및 취미 등으로 인터넷 환경을 악용한 공격이 존재하였지만, 금전적인 이득을 목적으로 각종범죄와 연관된 체계적으로 복잡한 공격들이 발생하고 있다. 최근 들어서 바이러스나 윔과 같은 구조가 단순한 소스 멀티타깃(one source multi-target)의 형태가 존재하였지만, 멀티소스 싱글타깃(multi-source single target)의 형태를 갖는 APT(Advanced Persistent Threat, 지속적인 지능형 공격)으로 사용자들로 하여금 막대한 피해를 입히고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Agent 및 관리 시스템은 악성코드 감염을 사전에 예방하는 기능을 고도화하여 사용자의 부정행위를 통한 자료유출을 감시할 수 방지 시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가에서는 감사데이터 생성 여부, 무결성 침해 발생 시 탐지 여부, 정상트래픽 오탐 여부, 프로세스 탐지 및 차단 기능 설정, Agent 정책 적용 가능여부에 대해서 기능을 분석하였다.
정보기술의 발달은 상거래 분야에서 인간이 아닌 기계 장치 소프트웨어 간의 거래가 이루어지도록 하였다. 이는 자율성이나 대화성 등의 능력을 갖추고 대리인의 기능을 하고 있다. 또한 기술이 발달함에 따라 이의 역할은 더욱더 확대될 것으로 예측된다. 그러나 그럼에도 불구하고 전자대리인에 대한 법적 지위에 대해서는 지금까지도 논란이 지속되고 있다. 특히 상거래에 있어서는 계약의 유효성과 귀속의 문제 등이 발생한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 제안을 하고 있다. 첫째, 법규의 제정과 보완이다. 전자대리인에 의해 이루어지는 전자적 의사표시의 성립과 효력 등의 내용을 민법에 수용하여 이에 대한 규정을 두고 귀속의 문제에 대해 전자대리인을 장기적으로 대리법적 접근 방법을 취하여 이에 대한 책임문제를 본인에게 귀속시켜야 한다. 둘째, 실무적 측면에서 쇼핑몰과 같은 웹사이트를 운영하는데 있어 거래와 계약의 효력에 대해 일반 협정조건을 제공하여 사용자로 하여금 계약에 구속됨을 명시할 수 있어야 한다.
본 논문에서는 화력을 이용하는 대형 파워 플랜트 설비의 미세먼지 발생량을 저감시키고 능동적으로 제어 할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 고정형으로 설계된 집진기 방식의 고정부하량 한계점과 극복하고 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10의 발생량에 따라 IoT센서 감지에 의해 지능형 알고리즘으로 효율적으로 저감 제어 처리량을 극대화하고, 미세먼지 발생량을 최소화한다. 또한 이 시스템의 차별성은 기존의 집진기에서 잡혀지지 않는 초미세먼지를 새로운 형태의 물질인 FAA(Fine-dust Adsorption Agent)를 통해 연료 연소 시 발생되는 초미세먼지 미세입자 자체를 크게 만들어 기존 설비 집진기 필터에 포집되게 하는 혁신적인 방식이다. 이번 연구를 통해 350도~1000도 열원에서 작용할 수 있는 화학물질 FAA 용액(Agent)을 개발 하였으며 지능형 AI 분사장치를 통해 연료에 첨가되어 연소 시 미세먼지를 20배~50배까지 볼륨을 확대시켜 기존 집진필터에 포집될 수 있게 동작된다. 이때, 기존 설계된 집진기의 한계(부하)용량에 상관없이 미세먼지 발생량을 상황인식 반응형 알고리즘(AI제어) 통해 분사량을 능동적으로 조절하여 미세먼지 발생량을 저감하는 진보적 혁신성을 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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