• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.859.2-897
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• 2002

네트워크의 급격한 발전에 따라 컴퓨터의 보안 문제가 계속 대두되고 있다. 이러한 보안관리 시스템으로 이동 에이전트를 이용한 침입탐지 시스템이 계속 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 침입탐지시스템을 고찰하고 작은 에이전트의 그룹으로 구성된 자율성을 가진 이동 에이전트를 기반으로 한 모듈 접근방식의 시스템을 위한 모델링을 제공한다. 제안된 모델은 침입 정보를 동적으로 수집하고 탐지 에이전트를 학습시키고 탐지한다. 이동 에이전트는 통신 비용절감, 로컬자원 사용의 한계에서의 독립, 관리의 편의성 제공. 비동기 연산 등 다양한 이점을 가지고, 분산 연산을 위만 유동성 있는 구조를 제공한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.87-94
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• 2007

분산 인공지능 기법들은 기존의 처리되지 못했던 많은 복잡한 문제들을 모델링하여 해결할 수 있도록 하고 있다. 특히 지능형 에이전트 기법은 분산 처리 환경 하에서 프로세스들 간의 각기 다른 문제 해결 능력들을 공유하도록 하는 방법들을 제공함으로써 효율적인 방법론이 될 수 있음을 증명하고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 스케줄링 문제에 에이전트 기법을 적용하여 문제를 해결하는 멀티에이전트 기반의 스케줄링 시스템 모델을 제안하고자 한다. 특히 멀티에이전트 스케줄링 시스템에 CSP 기법을 응용하여 모델링함으로써 효율적인 스케줄링이 이루어지도록 한다. 제안하는 모델에서는 스케줄링 문제를 제약조건에 따라 부문제들로 분할하고 부문제들에 대해서 분산되어 있는 각각의 에이전트가 자체적인 CSP 해결 기에 의해 해를 구하도록 한다. 본 논문에서는 제안하는 모델의 사례 연구로써 회의일정 스케줄링 문제를 통해 CSP의 모델링과 멀티에이전트 시스템을 이용한 문제해결 기법을 제시한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.502-504
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• 2000

최근 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제 처리를 위해 고 비용의 슈퍼컴퓨터 대신 인터넷상에 분산된 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하는 병렬처리에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 기반으로 하여 이질적인 성능을 갖는 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 환경으로 구성하고 각 호스트의 성능측정 결과에 따라 효율적으로 작업을 분산하는 기법을 제안한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 다중 에이전트 시스템인 IBM의 AgletsTM을 사용하여 실험적으로 성능을 평가하고, 기존 연구와 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.27-30
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• 2006

이 논문에서는 에이전트 기반의 시스템에서 책임행위와 제도를 활용한 의사소통의 체계를 구축할 수 있는 방안과 예를 제안한다. 또한 주요 관리요소로서의 제도와 에이전트들간의 상호작용을 모델링하는 책임행위를 가능하게 하는 분산 모델을 제안한다. 이러한 분산 모델을 위해 공급망 관리 시스템을 예로써 설명한다.

• 정보관리연구
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• 제31권4호
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• pp.71-87
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• 2000

최근 네트워크로 연결된 이기종의 유용성을 높이고 기존의 분산객체 컴퓨팅의 문제해결을 위해 이동 에이전트(Mobile agent)의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이런 연구를 통해 기존의 분산시스템뿐만 아니라 전자상거래, 네트워크관리, 정보검색 등 많은 분야에 이동 에이전트를 적용시키는 연구가 진행되고 있으며, 많은 시스템이 개발되고 있다. 본고에서는 에이전트의 연구에 있어 관련된 사항을 알아보고 에이전트간 통신기능향상을 위해 연구한 내용을 바탕으로 전반적인 내용을 다루고자 하며, 마지막으로 에이전트의 미래와 적용분야에 대해 다루고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.544-546
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• 2002

본 논문에서는 에이전트 기반 지리정보시스템(Geographic Information System) 구조 설계 개념에 대해 기술한다. 본 구조의 본체론 관련 GIS 분야 에이전트들 사이에 정보 교환에 필요한 세 가지 구성요소가 있는데 첫째는, 벡터, 래스터, 이미지를 포함하는 데이터이며 둘째로, 이름, 입력, 출력 및 요구 파라미터를 포함하는 알고리즘 명세이고 셋째로, 질의 및 결과 정보가 그 마지막이다. 에이전트 통신 언어(Agent Communication Language)는 에이전트들 간의 통신의 기반으로 제공된 본체론을 사용한다. 본체론과 ACL은 분산 다중-에이전트 GIS 시스템의 에이전트 통신에 있어 중심적 역할을 하고 extensible Markup Language(XML)를 이용한 Resource Description Framiework(RDF)로 인코딩 되며 공동작업과 재사용을 지원할 수 있다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.119-125
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• 2006

네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.308-310
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• 1998

이동 에이전트 모델은 분산처리 시스템의 대표적인 형태인 클라이언트-서버 모델의 문제 해결하기위해 제시되고 있는 개념이다. 이러한 이동 에이전트 모델은 다양한 분야에서응용잉 시도되고 있으며, 특히 워크플로우 시스템에서는 효율적이고 유연하며 통합성이 뛰어난 워크플로우 시스템을 제공하기 위해 이동 에이전트를 이용하고 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트를 기반으로 한 보다 쉽고 효율적인 워크플로우 시스템의 개발, 특히, 시간제약 개념을 지원하는 워크플로우 시스템을 개발하기 위한 이동 에이젼트 플랫폼을 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.9-17
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• 2021

동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.