개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자에게 관련있는 뉴스기사만을 선별적으로 여과하여 보여주는 정보여과 에이전트를 설계 및 구현하였다. 정보여과의 핵심이라고 할 수 있는 정확한 사용자 프로파일 구축과 정보에 대한 사용자의 적합성 반응인 명시적 피드백과 암시적 피드백을 모두 결합한 피드백을 사용하여 사용자 프로파일을 좀 더 정교하게 구축하는 방법을 기술하였다. 실험을 통하여 사용자의 결합된 적합성 피드백 행동에 기반한 정보여과 에이전트의 성능이 단일의 피드백만을 사용했을 때보다 더 좋은 정확성과 적응성을 지니고 있음을 보여 주었다.
양질의 교육 콘텐츠에 대한 중요성이 부각됨에 따라 기존의 정적이며 수동적인 형태의 교육 콘텐츠에서 벗어나 능동적 놀이 체험식 교육 콘텐츠를 제공하기 위한 에듀테인먼트 시스템에 대한 필요성이 급증하고 있다. 본 논문에서는 사용자로 하여금 모바일 장치를 통하여 증강된 교육 에이전트와 함께 원예를 체험해 볼 수 있도록 하는 증강 원예 체험 시스템(AR Gardening)을 소개한다. 이는 물리적 책에 부착된 마커 위에 상호작용이 가능한 가상의 원예 환경을 증강시키고 사용자로 하여금 원예에 대한 환경적 요소에 대한 효과를 체험해 볼 수 있도록 한다. 그리고 증강된 에이전트는 사용자의 상호작용 및 증강 원예 환경의 상태를 인지하고 의인화된 표현을 통하여 사용자에게 학습 동료와 같은 반응을 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템의 효용성을 살펴보기 위하여 구현한 시스템을 전시하고 참여자들의 반응을 살펴보았다. 참여자들의 반응을 통하여 학습 동료와 같은 상호작용형 증강 에이전트를 제공함으로써, 시스템에 대한 사용자의 참여 동기를 유발시키는 데 긍정적인 효과를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 에듀테인먼트 시스템에서 사용자에게 시스템에 대한 흥미를 향상시키고 참여 동기를 유발시키기 위한 필수 요소로서 학습 동료와 같은 증강 에이전트의 필요성을 언급하고자 한다.
사회적 감성 에이전트는 인간과 유사한 사회지능(Social Intelligence)을 가지고 있는 에이전트로서, 인간의 감정을 인지 및 학습하고 적응을 통하여 상대방의 감정과 상함에 따라 적절한 반응을 할 수 있는 능력을 가기고 있다. 이 에이전트는 인간이 에이전트를 더 살아 있는 것처럼(Believable) 느끼게 하여, 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 도와줌으로써 인간에게 더욱더 개인화되고 적합한 서비스 창출하고 제공할 수 있는 에이전트 모델이다. 본 논문에서는 인간의 사고 과정과 동일한 3단계 사고 작용 모델(Three-Layered Affect Functioning Model)을 통해서, 에이전트가 사용자의 감정과 상황을 인식하여, 지능적 반응이나 행동을 가능하게 하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 에이전트의 감정과 상황인식을 위해서는 심리학 모델인 OCC 모델과 결정트리 구성 알고리즘인 ID3를 활용하였다. 이를 통해서 교육, 예술, 연예, 디자인, 의료 등 다양한 분야에서 응용될 수 있는 사회적 감성지능형 에이전트를 개발할 수 있을 것으로 기대 된다.
기존의 다사용자 온라인 게임에서 구현되어 있는 MOB(Mobile Character)들은 '대기' 와 '공격' 의 2 가지 상태를 가지며 사용자의 '공격' 이라는 이벤트에만 반응하도록 설계되어 있는 수동적인 에이전트들이다. 본 논문에서는 기존의 '대기' 와 '공격' 상태에 '회피' 상태를 추가하고 3 가지 각각의 행동 전이에 따른 행동 패턴을 행동 특성 곡선으로 표현하며 '공격' 과 '접근' 자극을 스트레스 모형에 적용하여 스트레스에 따른 MOB 에이전트의 행동 패턴 변화를 설명하고 주변의 다른 에이전트들과의 협동을 도모할 수 있는 지능적인 NPC 에이전트를 설계한다.
가상현실은 현실처럼 구성된 가상공간과 그 속에서 살아가는 에이전트들로 구성되어 있다. 여기서 가상공간이란 시각적 표현뿐만 아니라 질량, 중력, 마찰력등과 같은 물리속성들과 법칙들에 의해 규율되는 질서 있는 공간을 의미한다. 이러한 가상공간을 구축하기 위해서는 인간과 유사한 행동을 하는 가상 에이전트와 그를 둘러싼 환경을 설계해야 한다. 정해진 공간이나 기억에 대하여 설계자의 지식에 따라서 그대로 반응하게 만들어진 기존의 반응형 에이전트의 행동방식을 개선하여 능동적 행동이 가능하기 위해서는 에이전트의 활동 공간에 관련된 다양한 지식이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식중에서 공간적 지식에 관한 표현구조를 설계하고 구현한다. 이와 같은 지식표현은 사실적이고 효율적인 물리적 가상환경을 구축하는 바탕으로 사용됨과 동시에 가상에이전트들의 지식을 표현하는 구조로 이용된다.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.
최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 인공지능 대화형 에이전트인 스마트 스피커의 지능형 에이전트로서의 속성, 즉 자율성, 사회성, 반응성, 능동성, 시간연속성, 목표지향성에 대하여 이용자들이 일상적 상호작용을 통하여 어떤 기대를 가지는지, 또한 어떤 기대격차를 갖는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 스마트 스피커 이용자들을 대상으로 반구조화 인터뷰(semi-structured interview)를 진행하고 그라운드 이론에 기반하여 분석하였다. 연구 결과 사람들은 기술수준의 한계로 인해 스마트 스피커의 사회성이나 인간다움에 대해 큰 기대격차를 갖고 있었다. 스마트 스피커의 반응성에 대해서는 긍정적인 기대격차를 갖는 것으로 드러났고, 시간연속적으로 정보를 기억하는 것에 대해서는 정보의 민감성 정도나 제시방식에 따라 양가적 기대격차가 나타났다. 자율적인 추천에 대해서는 낮은 기대수준이 나타났고 능동적인 말걸기에 대해서는 맥락에 맞는 경우에만 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트 스피커와 상호작용하는 방식을 설계하고 기대 수준을 관리하는데 있어서 함의점을 제시한다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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