• Title, Summary, Keyword: 멀티에이전트시스템

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MAFNS를 이용한 서버 판매 에이전트 시스템 개발

  • 강무홍;최형림;김현수;홍순구;박영재;박용성
    • Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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    • pp.3-10
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    • 2004
  • 멀티 에이전트 기술은 다양한 환경변화와 복잡한 문제 능에 보다 빠르고 유연하게 대처하기 위한 새로운 패러다임으로 부각되고 있다. 따라서 많은 분야에서 동적인 문제를 해결하기 위해 멀티 에이전트 시스템 구축하고자 연구가 진행중이다. 그러나, 기존의 멀티 에이전트 시스템을 개발하기 위한 Framework에 관한 연구들은 사용자를 대신하여 자율적으로 작업을 수행하는 일반적인 에이전트간의 정보 교환과 공유, 에이전트의 재활용, 이형질의 에이전트를 통합하기 위해 서로 각기 다른 에이전트간 사업 협력 구조를 제시하는 연구, 즉 멀티 에이전트가 가지는 기본적인 기능만을 제시한 Framework가 대부분이었다. 이러한 기존 멀티 에이전트 Framework의 한계점을 해결하고자 최형림 외 5명은 기본적인 멀티 에이전트 Framework의 기능뿐만 아니라 협상이라는 문제를 해결하기 위해 필요한 기능을 가지고 있는 MAFNS(Multi-Agent Framework for Negotiation Systems)를 설계하였다. 본 연구에서는 MAFNS의 구조를 이용하여 협상 메시지에 대한 평가, 협상 메시지의 관리, 협상 에이전트간의 빠르고 안정된 메시지 교환 지원 등과 같은 협상에 필요한 필수적인 요구 기능을 에이전트로 개발하고 각 에이전트 간의 유기적인 협력을 통해 자동으로 서버 판매 협상 문제를 해결할 수 있는 에이전트 시스템을 개발하였다.

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Multi Agent System for Distributed Mobile Environment (분산 모바일 환경에 적합한 멀티 에이전트 시스템 개발)

  • 유성주;이성재;조영임;김유신
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.412-416
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    • 2002
  • 멀티 에이전트 시스템은 여러 개의 에이전트들이 상호 협동해서 효율적으로 하나의 문제를 해결하는 것을 말한다. 우리는 멀티 에이전트 개발도구인 DECAF 에이전트 프레임워크를 사용하여 분산 모바일 환경을 고려한 멀티 에이전트 시스템을 개발하였다. 본 논문의 시스템은 현재 보편화된 모바일 환경에 적용시킬 수 일도록 크게 클라이언트 측과 프레임워크 군으로 분리시켜 개발하였고. 해당 시스템을 여행 스케쥴링 문제 영역에 적용시켜서 구현해 보았다.

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The Agent Platform in Multi-Agent System Providing Intelligent Medical Information (지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 시스템에서 에이전트 플랫폼)

  • 최원기;이상욱;김일곤
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.445-454
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    • 2000
  • 의료 정보 시스템은 많은 지식과 의료 인력과의 연계가 필요하기 때문에, 멀티 에이전트 시스템의 활용 영역으로 적합하다. 본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 시스템인 MAMI(Multi-Agent system for Medical Image)의 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현 대해 기술한다. MAMI는 여러 의료 정보 중 의료 영상을 위한 멀티 에이전트 시스템이다. MAMI의 가장 중요한 구성 요소로서는 에이전트 플랫폼을 들 수 있다. 에이전트 플랫폼은 에이전트들이 동작할 수 있는 물리적 기반을 제공해 준다. MAMI는 FIPA(foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 관리 모델을 따르고 있다. MAMI에서는 COM(Common Object Model)과 XML(Extensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 의료 영역의 특성상 의사와 같은 의료 전문 인력과의 연계는 반드시 필요하다. MAMI는 이를 위해서 의료 인력을 하나의 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결한다. MAMI의 에이전트 플랫폼은 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트들이 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제 공해주어 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 해준다.

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A Study on for Multi-Agent System Development using Learning Method (학습기법을 이용한 멀티에이전트 시스템 개발에 관한 연구)

  • Lee, Hang-Ran;Park, Seng-Su;Lee, Mal-Rey
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.597-600
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    • 2001
  • 멀티에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경에 멀티 에이전트의 시스템 모델을 제안한다.

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Design and Implementation of the Multi-Agent System based on JATLite (JATLite 기반 멀티 에이전트 시스템의 설계 및 구현)

  • Lee, Hae-Su;Jang, Deok-Seong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.8S
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    • pp.2650-2662
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    • 2000
  • 기존의 웹 기반 의료 서비스는 환자 자신이 직접 해당 사이트를 찾아 읽어보고 의사들과 e-mail로 상담하는 수준이었다. 환자는 자신의 증상과 유사한 정보가 어디에 있는지 알아야 하고 의사들은 e-mail을 일일이 읽고 답해 주어야만 한다. 그러나 메일 에이전트, 진단 에이전트 등이 존재하는 멀티 에이전트 시스템이 개발된다면 기존의 web 기반 의료 서비스의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 JATLite 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 자동으로 e-mail을 분석, 분류, 전달, 진단하는 시스템을 개발하였다. 제안된 멀티 에이전트는 메일 에이전트, 진단 에이전트, 중재 에이전트 등으로 구성된다. 메일 에이전트는 환자의 상담, 요청, 증상 등을 분석하여 해당하는 진단 에이전트에게 전달하는 일을 한다. 진단 에이전트는 지식베이스를 이용하여 환자의 요구사항에 가장 적절한 진단을 하게 된다. 중재 에이전트는 에이전트의 상태를 파악하여 작업을 지시하고 메일 에이전트와 진단에이전트간의 통신을 관리한다.

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A Medical Diagnosis System by using Multi-Agent (멀티 에이전트를 이용한 의료 진단 시스템)

  • 이해수;장덕성
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.361-363
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    • 2000
  • 기존의 웹 기반 의료 서비스는 환자 자신이 직접 해당 사이트를 찾아 읽어보고 의사들과 e-mail로 상담하는 수준이었다. 환자는 자신의 증상과 유사한 정보가 어디에 있는지 알아야하고 의사들은 e-mail을 일일이 읽고 답해 주어야만 한다. 그러나 메일 에이전트, 진단 에이전트 등이 존재하는 멀티 에이전트 시스템이 개발된다면 기존의 web 기반 의료 서비스의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 JATLite 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 자동으로 e-mail을 분석, 분류, 전달, 진단하는 시스템을 설계하였다. 제안된 멀티 에이전트 메일 에이전트, 진단 에이전트, 중재 에이전트 등으로 구성된다. 메일 에이전트는 환자를 상담, 요청, 증상 등을 분석하여 해당하는 진단 에이전트에게 전달하는 일을 한다. 진단 에이전트는 지식베이스를 이용하여 환자의 요구사항에 적절한 진단을 하게 된다. 중재 에이전트는 에이전트의 상태를 파악하여 작업을 지시하고 메일 에이전트와 진단 에이전트간의 통신을 관리한다.

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The Automatic Coordination Model for Multi-Agent System Using Learning Method (학습기법을 이용한 멀티 에이전트 시스템 자동 조정 모델)

  • Lee, Mal-Rye;Kim, Sang-Geun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.6
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    • pp.587-594
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    • 2001
  • Multi-agent system fits to the distributed and open internet environments. In a multi-agent system, agents must cooperate with each other through a coordination procedure, when the conflicts between agents arise. Where those are caused by the point that each action acts for a purpose separately without coordination. But previous researches for coordination methods in multi-agent system have a deficiency that they cannot solve correctly the cooperation problem between agents, which have different goals in dynamic environment. In this paper, we suggest the automatic coordination model for multi-agent system using neural network and reinforcement learning in dynamic environment. We have competitive experiment between multi-agents that have complexity environment and diverse activity. And we analysis and evaluate effect of activity of multi-agents. The results show that the proposed method is proper.

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RBFN-based Policy Model for Efficient Multiagent Reinforcement Learning (효율적인 멀티 에이전트 강화학습을 위한 RBFN 기반 정책 모델)

  • Gwon, Gi-Deok;Kim, In-Cheol
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.294-302
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    • 2007
  • 멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

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멀티 에이전트 설계 시스템(I)

  • 김영진
    • CDE review
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    • v.3 no.2
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    • pp.29-33
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    • 1997
  • 연구자들이 멀티 에이전트 기법을 설계영역에 적용할 경우에 생기는 어려움은 다양한 플랫폼에서 사용되는 이종 에이전트 간의 작동을 지원하거나, 설계과정을 조화롭게 하거나, 또는 그 과정에서 발생한 분쟁을 처리하는 것들이다. 이 논문은 프로젝트와 예제를 통하여 멀티 에이전트 시스템에 있어서의 최신기술을 조사하고, 제안된 멀티 에이전트 설계 프로그램의 필요조건과 목적을 도출하는데 있어서 발생하는 문제점을 제기하고자 한다. 이 조사 결과에 대한 필요조건을 고찰해 보면 우리는 이 기술이 매우 복잡한 분야와 유망한 기술이 조화된 상태라는 것을 볼 수 있다. 합작된 전문에이전트의 조직은 설계에 필요한 유연성과 한계를 제공하지만, 효과적인 합작을 위한 기술을 개발하는 것이 멀티에이전트 설계 기법이 새로운 기술이 되는 주요 인자가 될 것이다.

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An Agent-Based System Integration and Automation Framework (에이전트 기반 시스템 통합 및 자동화 방안)

  • 이재호;이기훈
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.385-391
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    • 2002
  • 하나의 에이전트로 해결하기 어려운 복잡한 문제를 해결하기 위한 방안으로 여러 에이전트들간의 상호작용과 협동을 통하여 작업이 수행되는 멀티에이전트 시스템을 구현하는 것이 점차 보편화되고 있다. 멀티에이전트 시스템의 중요한 특징 중의 하나는 여러 에이전트들 간의 능력과 정보가 서로 공유된다는 점이다. 멀티에이전트 시스템에서는 한 에이전트의 처리 견과론 다른 에이전트가 이용할 수도 있으며, 그 결과 또한 다시 다른 에이전트에게 제공되기도 한다. 그러나 각각의 에이전트들은 서로 다른 환경 하에서 구축된 이형질성과 원격지에서 작동하는 분산성으로 인해 하나의 시스템으로 통합하기가 용이하지 않다. 이를 해결하기 위한 방법의 하나로 이형질의 에이전트들 간에 정보 교환을 위한 파일랩퍼 (File Wrapper) 이용 방안이 있다. 한 에이전트의 처리 결과가 파일이라는 일반적인 형태로 존재한다고 할 때, 이러한 파일내의 정보를 추출하고 조합 및 가공하는 기능을 담당하는 것을 파일랩퍼(File Wrapper)라고 한다. 본 연구에서는 Java와 JavaCC를 이용하여 에이전트 스크립트 언어로 새롭게 구현된 파일랩퍼를 소개한다. 이 파일랩퍼는 파일에서 정보를 추출하기 위한 명령어들과 출력에 관련한 명령어들 그리고 작업의 효율성을 위한 명령어들로 구성된 텍스트 기반 언어로 구성되어 있다.

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