본 논문에서는 리소스가 제한되는 모바일 환경에서 Jini 서비스를 사용할 수 있도록 Jini-Agent 시스템을 구현하였다. 구현된 Jini-Agent 시스템은 모바일 디바이스에 별도의 클라이언트 프로그램을 설치할 필요 없이 Jini 접속 기술을 지원 할 수 있도록 한다. 또 Jini-Agent 시스템에 dynamic service list 기능을 구현하여 웹 브라우저를 통해 실시간으로 편리하게 서비스를 검색하고 이용할 수 있도록 하였다. Jini-Agent를 이용한 응용 모델로서 모바일 디바이스를 위한 파일 검색 서비스와 프린트 서비스를 구현하였다.
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.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAM: CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여받게 될 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생할 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄 지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 데처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해서 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리된다. 또한, 이주 노드의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리시 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
인터넷의 발달로 웹상에 수많은 문서와 웹서비스가 급격히 증가하고 있다. 인터넷 사용자들은 웹에서 원하는 정보와 서비스를 획득하기 위해서는 각종 브라우저에서 여러 단계의 프로그램 조작 절차를 반복하고 사이트마다 고유의 서비스 구조들을 이해한 상태에서 여러 번의 방문 절차들을 거쳐야 한다. 이러한 절차들은 사용자에게 꼭 필요한 선행 작업이며, 사용자가 실제로 서비스 획득에 걸리는 시간보다도 선행 작업에 소요되는 시간이 더 큰 게 현실이다. 이러한 시간소요를 극복하기 위해 단순 반복적인 작업을 보다 체계화하고 단순화하기 위한 방안으로 닷큐어리 기반의 대화형 검색 에이전트를 제안한다. 제안하는 에이전트는 사용자의 컴퓨터에서 자연어 명령을 포함하는 닷큐어리를 통해 인터넷 사이트가 제공하는 다양한 서비스를 획득하는데 소요되는 여러 절차들을 대행하게 하고, 다수의 웹사이트에 대한 병렬 서비스들 또한 대행하게 한다. 이 에이전트는 IE와 같은 범용브라우저 내에 플러그 인되어 닷큐어리를 해독하며, 자체 프로그램을 통하여서도 사용자가 지시한 닷큐어리를 분석하여, 복수의 자체브라우저들을 통해 서비스 결과를 획득하도록 구성하였다.
In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.
This paper models knowledge diffusion on an inter-organizational network. Based on literatures related to knowledge diffusion, the model considers critical factors that affect diffusion behavior including nodal property, relational property, and environmental property. We examine the relationships among network structure, knowledge search, and diffusion performance. Through a massive simulation runs based on the agent-based model, we find that the average path length of a network decreases a firm's cumulative knowledge stock, whereas the clustering coefficient of a firm has no significant relationship with the firm's knowledge. We also find that there is an interaction effect of network structure and the range of knowledge search on knowledge diffusion. Specifically, in a network of a larger average path length (APL) the marginal effect of search conduct is significantly greater than in that of a smaller APL.
Location management is very important in location-based services to provide services to the mobile users like banking, city guides and many more. Ubiquitous and mobile devices are the source of data in location management and its significant operations are update and search method. Some studies to improve these were presented by using optimal sequential paging, location area scheme and hierarchical database scheme. In addition, not all location services have the same access methods on data and it lead to difficulties of providing services. A proposed location management of multi-agent architecture is presented in this study. It shows the coordination of the agents on the distributed database of location-based services. The proposal focuses on the location management of the mobile object presented in a hierarchical search and update. Also, it uses a nearest neighbor technique for efficient search method of mobile objects.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권3호
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pp.143-146
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2003
In the study, a new-concept search agent system for the WWW by using XML-based technology is proposed. The implementation of the prototype of this proposed system, the comparison with traditional search engines, and the evaluation of the prototype system are also.
WWW의 정보량의 증가에 있어서 그 속도는 어마어마하게 빠르게 늘어나고 있다. 탐색 엔진의 역할은 좀 더 필요하고 중요한 정보를 찾는 것에 있다. 현재 대부분의 검색엔진은 더 많은 자료를 찾는 것을 제 1차 목표로 하고 있기 때문이다. 그러므로 찾은 데이터에는 많은 쓰레기 정보가 포함되어 있다. 본 연구에서는 "정보에 관한 정보"를 사전에 인덱싱하여 놓음으로서 XML 기반으로 구조적으로 구성하여 데이터베이스에 저장하여 놓았다. 그리고 검색 에이전트를 사용하여 효과적으로 데이터를 찾을 수 있는 방법을 구현하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.150-156
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2024
With the advent of personalized search engines, a myriad of approaches came into practice. With social media emergence the personalization was extended to different level. The main reason for this preference of personalized engine over traditional search was need of accurate and precise results. Due to paucity of time and patience users didn't want to surf several pages to find the result that suits them most. Personalized search engines could solve this problem effectively by understanding user through profiles and histories and thus diminishing uncertainty and ambiguity. But since several layers of personalization were added to basic search, the response time and resource requirement (for profile storage) increased manifold. So it's time to focus on optimizing the layered architectures of personalization. The paper presents a layout of the multi agent based personalized search engine that works on histories and profiles. Further to store the huge amount of data, distributed database is used at its core, so high availability, scaling, and geographic distribution are built in and easy to use. Initially results are retrieved using traditional search engine, after applying layer of personalization the results are provided to user. MongoDB is used to store profiles in flexible form thus improving the performance of the engine. Further Weighted Sum model is used to rank the pages in personalization layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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