인공지능 기술이 발전함에 따라 경제, 사회, 과학 분야 등 실세계 다양한 분야의 현상을 가상의 인공 에이전트를 활용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해석하려는 시도가 이어져 왔다. 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 해석에서는 실세계의 교섭 게임에서 단계가 진행될 때 발생하는 비용 및 시간이 지남에 따라 교섭 대상이 감가상각 되는 것을 반영하지 않은 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 모델에 교섭 단계에서 발생하는 비용 및 교섭 대상 감가상각을 (교섭 비용)을 반영하여 그 효과를 관찰하였다. 실험 결과 교섭 단계에서 발생하는 비용이 커질수록 게임에 참여하는 두 인공 에이전트는 반반 비율에 가까운 몫을 가졌으며 이른 단계에서 협상을 타결하는 현상을 관찰하였다.
shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.
본 논문은 B2C 온라인 인터넷 쇼핑을 돕기 위한 비교쇼핑 에이전트를 설계하고 이를 구현하는데 목적을 두고 있다. 오프라인 상점에서 상품을 구매할 때 구매자가 판매원에게 제품의 제조사, 모델, 기능 또는 가격대를 설명하면 판매원이 해당 상품들을 보여주거나 카탈로그를 보여준다. 구매자는 상품의 기능이나 디자인을 비교하면서 적절한 상품군을 정한 후 가격을 비교한 다음에 가장 싼 곳에서 상품을 구입한다. 본 논문이 소개할 비교쇼핑 에이전트 ${\ulcorner}$PriceMeter${\lrcorner}$는 이러한 구매 행동에 최대한 부합 되도록 설계하였다. 구매자가 원하는 제조사, 가격, 기능 등을 선택한 후 검색하면 해당되는 상품들의 설명과 가격 정보들을 이 비교쇼핑 에이전트가 취합하여 보여준다. 마음에 드는 상품들을 카탈로그 양식으로 비교해서 볼 수도 있고, 프린트 양식으로 출력할 수도 있다. 특정 상품을 클릭하면 해당 상품을 판매하는 쇼핑몰들의 정보와 판매 가격을 함께 보여주며, 구매 아이콘을 클릭하면 쇼핑몰의 해당 상품 페이지로 이동할 수 있도록 하고 있다. B2C 전자상거래에 있어 비교쇼핑 에이전트의 구현과 확산은 구매자에게 더 많은 정보와 권한을 제공함으로써 소비자 중심의 유통경제를 한 걸음 앞당길 수 있다. 특정 상품에 대한 가격과 상세 정보를 일목요연하게 제공받는 구매자들은 보다 현명한 구매를 할 수 있으며, 거래과정에서 판매자(생산자)와 구매자의 협상력이 구매자에게로 옮겨질 수 있다. 본 논문이 제시한 비교쇼핑에이전트는 소비자 중심의 사이버 유통시대를 촉진하는데 일익을 담당하는데 그 의의가 있다.
최근 도시에 발생하는 폭우 폭설 등의 극단적인 기상현상은 대규모 재난으로 이어지며 사회적인 문제가 되고 있다. 본 연구는 극단적인 강수현상 발생 시 통행효율성을 증대시켜 도시 지역 내 경제적 손실을 최소화할 수 있는 최적의 침수 정보 전달 시나리오를 선정하고자 한다. 이를 위해 서울시 서초구 서초동 일대를 사례지역으로 NetLogo 툴킷을 활용한 모델을 작성하여, 극단적인 강수 발생 시 정보전달 시나리오별 통행시간의 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 따르면, 노면에 습기가 있거나 강설량 20mm 미만인 시나리오에서는 20~40%의 운전자에게, 강설량 20mm 이상의 폭우가 발생한 시나리오에서는 40~60%의 운전자에게 도로통제의 정보를 전달하는 것이 효과적이라는 결과가 각각 도출되었다.
세계무역기구(WTO : World Trade Organization)를 설립된 이후 무역은 세계화가 되고, WTO에서 무역 장벽을 낮춰 국가 간의 경제 교류가 점점 증가하면서 국제적인 물류 시스템이 필요하게 되었다. 원가를 절감하기 위해 대랑 수송 수판으로 컨테이너선을 이용하면서 대형 컨테이너 선사들은 국제적인 물류 시스템의 대안으로 기업에게 화물추적 정보시스템의 제공이나 장비, 기기 관리를 위한 정보시스템 네트워크를 구축하여 자동화 시스템을 도입했다. 컨테이너 터미널 자동화를 위해 본 논문에서는 수시로 변경되는 정보를 인식하여 에이전트간의 정보교환을 위해 유동적으로 대처할 수 있는 XML(eXtensive Markup Language)과 JMS(Java Message Service)를 이용한 멀티에이전트간의 통신모델을 제안했다. 이 논문은 기존의 자동화한 컨테이너 터미널 시스템 사례와 자동화 시스템을 개발하는데 어려움, 컨테이너 터미널 시스템이 요구하는 통신과 자동화에 대하여 분석하였다.
분산 환경에서 다중 사용자간의 협력 작업을 효과적으로 지원하는 협력 작업에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 이러한 협력 작업은 그룹 통신 기술, 분산 처리 기술 등의 다양한 기술적 사항들이 해결되어야 하며, 협력 작업 응용이 갖는 공통적인 요구 사항들이 많이 존재하므로 응용을 개발할 때마다 이러한 요구 사항들을 중복하여 개발하는 것은 많은 개발 비용이 소요되며 중복 투자되는 부분이 많게 된다. 따라서, 협력 작업 응용이 공통적인 요구 사항들과 응용을 보다 경제적으로 개발할 수 있는 체계적인 개발 환경이 필요하다. 이 연구에서는 기존의 이동 에이전트의 조정 모델을 협력 작업응용에 적합하도록 개선한 계층형 역할 기반 조정 모델을 제안하고, 이를 이용해서 이동 에이전트 기반 협력 작업 응용을 위한 개발환경을 설계한다. 계층형 역할 기반 조정 모델은 이동 에이전트들의 다층형 그룹 개념을 제공하고, 각각의 그룹별로 효과적인 조정 정책 구현을 가능하게 하며, 그룹 단위 별로 역할을 부여해서 효과적인 협력 작업 응용 개발을 지원할 수 있다.
현재 전력망에서는 불규칙하거나 낭비되는 전력 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 ESS(Energy Storage System)를 활용하는 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 업종별로 시간대에 따라 요금을 다르게 부과하는 배전망 시스템에서, 배터리를 보다 경제적으로 사용하는 동시에 여유 용량을 유지하도록 하는 DQN 기반 강화학습 기법을 제안하였다. 또한, 업종별로 다른 전력 소비 패턴을 에이전트의 동작성과 함께 그 성능을 분석하고 비교하였다.
전자상거래의 성장에 따라 고객의 특성을 파악하고 고객의 기호에 맞는 정보를 제공하여 구매력에 영향을 주고 동시에 웹사이트 운영자의 정보선별과 관련된 의사결정을 지원하는 시스템도구들이 개발되고 있다. 그러나 이런 시스템도구들은 웹운영기업에 경제적 부담을 주고 컴포넌트화 되어 있지 않아서 원하는 데이터를 수집하기보다는 수집된 데이터에 기업들의 요구정보를 맞춰야 하는 어려움이 있다. 이러한 점을 감안하여 본 연구는 기업의 필요정보에 대한 맞춤형 웹에이전트 시스템의 설계로 도구기반 로그분석을 대신할 수 있는 시스템개발을 연구목적으로 설정하였다. 본 연구에서 개발된 웹에이전트는 설계언어로 Java와 ASP를 이용하였으며 데이터 저장방식은 쿠키를 이용하는 방식으로 구현되었고 장기적 보존 데이터를 위해서 My-SQL의 데이터베이스와 연동될 수 있도록 개발되었다. 본 연구에서 개발된 시스템은 데이터마이닝개념을 이용하여 도구에 분석데이터를 전달시키기보다는 적극적으로 웹사이트의 컴포넌트형 에이전트로 데이터를 가공하도록 하였고 따라서 고객 개인화 인터페이스 설계 뿐 아니라 의사결정과 전문가 시스템의 성격을 지닌 정보제공방식을 마련할 수 있다는 점에서 기여도가 있다고 본다.
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행해야 할 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 경험에 의존함은 물론 많은 시간이 소요된다. 그리고 사출금형 공정계획은 현장경험을 토대로 완전 수작업에 의존하고 있으므로 공정계획전문가의 경험과 숙련 등에 따른 변동, 공정설계용 데이터의 부정확 등에 의한 공정계획 그 자체가 갖고 있는 부정확도에 따라 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점과 함께 공정계획 전문가의 부족현상, CAD/CAM시스템의 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 따라 공정계획의 자동화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해 사례기반추론(Case Based Reasoning)을 이용하였다. 사출금형의 공정계획은 성형품의 종류에 따라 다양하고 복잡하기 때문에 지식으로서 접근하는데는 한계가 있었다 그래서 본 논문에서는 전문가들의 경험지식을 이용한 사례기반추론을 이용한 공정계획시스템인 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)를 개발하였다. 사례기반추론 공정계획 시스템을 개발하기 위해 과거 공정계획을 적합한 사례로서 표현 및 구성하고, 적절한 공정계획을 수립하기 위한 사례의 검색 및 조정방법을 제안하였다. 본 시스템은 차후에 가상생산 에이전트(최형림 등, 2000) 중에서 공정계획 에이전트의 엔진으로서 역할을 수행할 것이다.
이 연구는 대구 지역의 효과적인 IT클러스터 구축을 위해 클러스터의 유형과 성공요인의 일반적 이론과 그 한계 요인을 살펴보고, 성공적인 클러스터의 형성을 위해서는 지역의 네트워크적 특성, 학습을 통한 암묵지의 활발한 잉여, 지역의 관습, 문화, 특성 등을 함의하고 있는 제도적인 부분을 고려한 지역혁신시스템과 각 산업을 포함한 다양한 이종 에이전트들의 결합형태인 섹터적 특성을 고려되어 적용되어야 한다는 사실도 지적하고 있다. 특히 지역별, 섹터별 특성을 고려하여 선택과 집중으로 특성화된 영역의 브랜드화, 다양한 이종에이전트들이 결합된 IT클러스터 형성으로 암묵지 학습역량의 강화, 혁신주체인 다양한 이종에이전트의 결합인 산학연관 네트워킹 시스템을 통해 구성주체간의 명확한 역할 구분, 타산업 클러스터의 연결 및 환경변화 대응을 위한 제도(institution)공유 등을 대구지역의 IT 클러스터 구축의 성공요인으로 제시하고 구체적인 전략방안을 도출하였다. 이러한 전략과 정책방안들을 통해 네트워크를 통한 지역의 경쟁력을 강화하고 암묵지를 제공하는 클러스터가될 수 있을 것이며, 장기간에 걸쳐서 직, 간접적으로 주요 고용 창출원이 되며 지역경제의 활력을 제공할 수 있을 것으로 믿어진다. 특히 중소제조업 중심도시의 이미지에서 탈피하여 신첨단산업 중심도시로의 변신에 계기가 될 것이며, 이는 새로운 고용창출과 지역경제 활성화에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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