• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3417-3426
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• 2000

Most of conventional mobile agent systems requre that the users or the programmer should give the mobile agenl its detail behavioral script for accomplishing the given task. And during its runtime, such mobile agents just behave acording to the fixed script given by its user. Therefore it is impossible that conventional mobile agents autonomously build their own plans and execute. There in considering their ultirnale goals and the dynamic world states. One way to overcome such limtations of conventional mobile agent systems is to develop an mielligent mobile agent system ombedding a reactive planner.In this paper, we design both a modelof agent inobility and a model of inter-agent commuication based upon the representative reactive planning agent architecture called JAM. An then we develop an intelligent mobile agent system with planing capability, IMAS, by implementing addtional basic actions for agent moves and inter-agent comunication within JAM according too the predevined models. Unlike conventional mobile agents, IMAS agents can be able to adapt, their behaviors to the dynamic changes of their anvironment as well as build their own plans autonomously. Thus IMAS aents can snow higher flexibility and robustness than the conventional ones.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.461-464
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• 2005

본 논문에서는 실시간 반응형 로봇의 행위를 지정하기에 적합한 에이전트 언어를 소개한다. 기존의 BDI 기반의 에이전트 언어를 기반으로 실시간 반응형 로봇의 행위를 지정하는데 적합하도록 개발한 VivAce 에이전트 구조에 대해서 설명하고 이를 이용한 간단한 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 VivAce 가 기존의 BDI 에이전트 언어에 비해서 가지는 새로운 특징인 자바 네이티브 언어 지원, 쓰레드 기반의 계획 실행, 다양한 인터페이스를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.406-410
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• 1998

정보통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심기술이라고 할 수 있는 에이전트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 가진다. 본 논문은 동적환경에서 환경에서 지능적인 행위와 반작용적인 행위도 가능한 혼합형 에이전트를 재난관리 에이전트 시스템에 도입 설계한다. 이를 위하여, 재난관리를 위한 에이전트를 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응 요소(reflexive component)와 플랜라이브러리에 저장된 여러 가지 사례들을 탐색해 문제를 해결하는 인지 요소(cognitive component)로 구성된 혼합형 에이전트(hybrid agent)기술을 재난관리에 적용한다. 인지요소에서 행동계획을 탐색하고, 조건에 맞는 계획을 결정하는 과정을 살펴본다. 탐색 방법은 계획-기반 탐색(plan based search)이며, 계획기의 지식 요소들은 슬롯을 가진 프레임구조를 하고 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.413-420
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• 2005

In this paper, we apply software agents, which use fuzzy logic and make autonomous decisions according to state transitions, to car driving environment. We carry out an experiment on artificial intelligent car driving in terms of real-time reactive agents. Inference techniques for constructing real-time reactive agents consider the settings with max-product inference, n-fuzzy rules, and n-associatives ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$). Then we perform defuzzification processes, extract a central value, and work out inference processes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.83-87
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• 2006

업무 능률을 높이기 위해 일정의 입력이나 변경 및 삭제를 체계적인 관리하는 일정관리 에이전트에 대한 연구가 수행되고 있다. 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 사용자의 의도를 파악하며, 사용자에게 적절한 일정을 추천하거나 관련된 정보를 제공하는 서비스가 함께 요구된다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 통해 사용자의 의도를 능동적으로 추론하여 보다 자연스러운 대화를 제공하며, 상황인식을 통해 사용자에게 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 제안한다. 대화의 문맥 유지와 상호주도적 문제해결을 위한 반응형 스크립트를 설계하고, 동적 베이지안 네트워크로 일정과 관련된 사용자의 상태를 추론한다. 사용자에게 적절한 일정시간이나 장소를 추천하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상식 DB인 ConceptNet을 도입하여 지능적인 일정관리 서비스를 제공한다. 각종 시나리오를 통해 제안하는 에이전트의 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.3
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• pp.347-353
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• 2008

The realization of intelligence by using ontology is getting attention recently. However, it is necessary to design ontology models suitable to their purpose in order to use efficiently the intelligence realized by ontology. In this paper, we define a cognition cycle for intelligent agents representing a process that the intelligent agents recognize an event and react to it. Moreover, we design an ontology-based intelligent agent, and propose an ontology model that is possible to change the agent's states, to express its emotions, and to expand its intelligence through ontological inference. Finally, we develop an intelligent agent named Helen, confirm the change of her inner states according to the environment and situation, and show the easiness of the extension of her intelligence.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.365-370
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• 1998

정보 통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심 기술인 에이젼트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신 해준다. 본 논문은 복잡하고 실시간 환경에서 발생할 수 있는 상황에 있어 지능적인 추론과 즉각적인 반응이 가능한 혼합형 에이전트 개념을 도입한 계획기를 설계한다. 계획기구성을 위하여, 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응요소(reflexive component)와 계획라이브러리에 저장된 여러 계획들을 저장된 계획들을 검색해 해결안을 찾는 인지요소(cognitive component)로 구성된다. 인지 요소에서 상황에 따라 저장된 계획을 찾고, 상황에 맞는 것을 추론하는 과정을 살펴본다. 혼합형 에이전트 개념을 도입한 계획기는 부분 순서화된 계획기로서 상황 기반탐색(situation-based search)방법에 의하여 계획을 생성하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.18-20
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• 2000

에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.499-500
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• 2023

강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템을 이용한 서버의 실시간 상황을 제공 받아서 상황에 알맞은 퀘스트를 생성해주는 시스템을 제안한다. 학습 가이드 역할을 하는 CTDE 의 중앙 관리자의 역할을 위한 에이전트를 분리하여 작동하게 함으로서 퀘스트의 지향점을 잡는 것이다.