인터넷의 급격한 보급으로 다양하고 많은 종류의 유용한 정보를 이용할 수 있게 되었다. 이와 같은 정보의 바다에서 원하는 정보를 검색하고 이를 관리하고 사용하는 것은 매우 어렵다 이러한 문제를 해결하기 위해 검색엔진, 메타검색 엔진, 스파이더, 지능 에이전트 혹은 웹 에이전트와 같은 여러 종류의 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 시스템들은 지능 에이전트로써 정보의 과부하를 피하기 위해 사용되어지고 있다. 소프트웨어 에이전트들을 효율적으로 개선하기 위해서는 검색된 데이터를 표현하고 분류하는 것이 필요하다. 또한, 분류기를 생성할 수 있는 지능 에이전트들의 성능을 개선하기 위해 퍼지 이론을 적용하여, 웹으로부터 다른 검색 정보와의 적합성을 평가하고, 사용자에게 가장 적합한 정보를 분류하기 위한 방법을 제안한다.
에이전트의 정의와 구현에 관한 연구는 가상현실기술을 이용한 몰입형 교육 시스템 등의 구성에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 동적인 환경에서 에이전트의 행위의 효율적인 정의와 구현 방법을 제시하되 기존의 연구와 달리 행동의 다양성을 표현에 초점을 맞추고자 한다. 먼저 장이론에 기반하여 공간객체를 정의 한다. 장이론을 도입하여 공간객체를 정의함으로써 공간 객체에 대한 분류적 접근이 아닌 구조적인 접근이 가능해 지고, 공간객체의 동적인 생성 및 소멸과 전체적인 시공간 상황의 변화를 유도할 수 있게 된다, 다음으로 동적인 planning이 가능하도록 에이전트의 행위를 복합행위와 단위행동으로 구분한다, 마지막으로 에이전트와 관련된 객체의 관계에 따라 지식 베이스를 에이전트와 관련 객체들에 분산한다, 이를 통해 에이전트의 지식베이스의 효율적인 관리와 동적인 환경의 구축이 가능하다. 공간객체 내에서의 에이전트의 이동에 관한 상황을 구현함으로써 장이론에 기반한 공간객체의 정의와 행위의 복합행위와 단위행동으로의 구분, 그리고 에이전트와 관련 객체간의 지식 베이스의 분산의 효율성을 검증하였다.
최근 온라인 경매나 오픈 마켓 같은 온라인 전자상거래가 활발히 이루어지고 있다. 더불어 사용자가 PDA와 같은 단말기를 휴대하고 이동하는 동안 전자상거래가 이루어질 가능성이 높아지고 있다. 이러한 상황에서 온라인 전자상거래의 구매자와 판매자를 대신해서 협상을 수행하고 매매를 성사시키는 에이전트에 대한 연구가 시도되고 있다. 이를 확장하여 지능형 에이전트를 휴대형단말기에 적용함으로써, 모바일 환경에서 구매자와 판매자간의 전자상거래를 대행하는 협상 에이전트의 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 모바일 전자상거래환경에서 에이전트가 협상에 대한 합리적인 판단할 수 있도록 게임이론을 사용하여 모델화 하였고, 휴대형단말기가 블루투스를 통해 인근에 있는 상점을 탐색 및 블루투스 네트워크를 구성하도록 하였다. 또한, 사용자가 협상 항목을 단계적으로 변경할 수 있는 전략을 사용할 수 있게 하였으며, 이를 평가함수를 사용하여 협상해서 최종 거래 결정은 자동 또는 수동으로 성사되게 하였다. 기존 협상 모델은 가격과 배송 방법 같은 협상 항목에 대해 가중치만을 변경하여 만족도를 판단함으로써, 실질적인 항목의 변화는 없고 초기에 설정된 협상 항목이 변경되지 않는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 다단계 전략을 사용하여 단계마다 사용자의 요구 사항을 변경시킬 수 있기 때문에, 초기에 설정한 협상 항목의 값이 단계별로 변경될 수 있어 사용자의 의도가 협상에 실질적으로 반영되는 효과가 있다. 더불어 오프라인 전자상거래에서는 구매자가 직접 상점을 방문하여 상품을 검색하고 협상하였다. 그러나, 본 연구에서는 이동중인 사용자의 인근에 위치한 상점 에이전트로부터 상품 정보를 받는다. 그 후에 에이전트가 구매 협상을 하기 때문에 사용자가 이동 중에 상가에 직접 들어가지 않고도 상품을 검색 및 협상 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제안한 모바일 쇼핑 에이전트를 구현하고, 협상 과정과 결과를 비교하여 모델의 타당성과 성능을 평가한다.
멀티 에이전트(Multi-Agent)들이 상호 연동하여 공통의 목적을 수행하기 위해서는 에이전트를 관리하는 매니지먼트 에이전트(Management Agent)가 요구되고, 주어진 환경에서 획득한 제한된 지식을 효율적으로 이용하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 네이브 베이즈 이론을 적용하여 각 에이전트의 속성값(Attribute Value)에 따라 매니지먼트 에이전트가 각 에이전트를 효율적으로 관리할 수 있는 NBMA(Naive Bayes Management Agent)를 제안하고 이를 이용한 미팅 참가 결정 에이전트를 제안한다. NBMA는 고유한 속성을 지닌 여러 개의 하위 에이전트와 그들을 관리하는 매니지먼트 에이전트로 구성되어 있으며 매니지먼트 에이전트는 하위 에이전트들의 고유한 속성에 대한 메타지식을 이용하여 관리 하도록 한다. 하위 에이전트간에는 상호 조건부 독립(mutually conditional independence) 가정하에 복수의 속성값을 취하며 이러한 속성값에 따라 매니지먼트 에이전트가 조정과 의사결정을 하도록 한다.
지능형 에이전트 집단(Intelligent Agent Societies (IAS)을 구축함에 있어서 예상되는 여러 작업 조건과 요구사항에 따라 조정을 설계, 구현하는 것은 매우 중요하며, 조정은 IAS의 효과적인 운영을 위해 필요한 여러 가지 메카니즘들로 구성된다. 하지만 현재 이러한 과정에 도움이 되는 이론적인 지원이 거의 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 효과적이고 실질적인 IAS를 설계하는데 도움이 되는, 실험에 근거한 조정 이론을 개발하는 것을 최종 목표로, 우선 모든 에이전트가 공통된 목표를 공유하면서 전적으로 협력하는 분산문제해결 시스템으로 범위를 설정하고, 조정 이론을 생성하기 위한 기초 분석자료를 제공해 줄 시뮬레이션 모델인 "P-System"을 개발하였다. P-System에서 에이전트출간의 조정은 TE(tweakable entity)라 칭한 23개의 제어 변수에 종속적이며, 조정의 수준은 본 연구의 정의에 따라 수치로 표현된 QMC (Quality Measure of Coordination)라 칭한 종속 변수로 표현된다. 특히 본 연구에서는 P-System의 엄청난 전체 실험공간으로부터 편중되지 않은 서브셋을 선택하는 방법과 적절한 서브셋의 규모를 결정하는 방안에 대해서 연구하였다.대해서 연구하였다.
가상현실을 이용한 교육시스템에서 학습자를 대신한 에이전트의 설계에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 에이전트의 설계에 있어서 가장 중요한 점은 동적으로 변화되는 환경에서 이루어지는 다양한 현상과 사건들을 인식하는 방법과 이에 대해 반응하는 행동의 설계와 구현에 있다. 본 논문에서는 에이전트의 행동을 설계함에 있어서 교육 시스템의 목적에 부합하기 위한 주위 객체들과의 상호작용을 통한 행위의 인식, 장이론을 이용한 공간객체와의 상호작용 등을 이용하여 좀 더 효율적으로 주위 환경에 반응할 수 있는 자율 에이전트의 행위에 대한 방안을 제시한다.
최근에는 다양한 에이전트를 전자상거래시스템에 적용함으로써 전자상거래를 보다 활성화시키려는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 현재의 에이전트 연구들은 주로 구매자의 선호도에 따른 물품을 추천하는데 있고, 판매 가격이 판매자의 실제 이윤에 미치는 영향을 파악하기 어려운 문제가 있었다 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 원가 회계 이론에 기반한 고저점법과 학습 곡선법을 비교·분석하고 원가를 보다 정확하게 산정하여 입찰가를 결정함으로써 판매자가 적정 이윤을 얻을 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각 원가 산정법을 적용한 에이전트의 성능 실험을 통해 성능이 좋은 원가 산정법을 알아내고, 이 에이전트를 활용할 수 있는 XML 기반의 공동구매시스템을 설계한다.
다수의 구매자와 판매자가 존재하는 경매분야에서 효율적인 협상에 대한 새로운 에이전트 협상방법론을 제시하였다. 경매문제를 게임이론으로 재 정의하고 이를 에이전트 협상에 적용하여, 온라인 티켓 재판매 시장 문제에 적용하였다. 본 에이전트를 적용한 결과 모든 구매자가 만족할 수 있는 내쉬균형을 보이고, 구매자와 판매자의 조합이 파레토 최적임을 보여주고 있다. 특히 본 에이전트 협상을 적용할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 수립하고, 에이전트 협상 진행 시 필요한 도메인과 프로세스를 온톨로지로 구현하였다.
웹의 등장으로 인터넷이 보편화됨에 따라 웹을 기반으로 하는 가상 강의실이 많이 구축되고 시다. 웹을 기반으로 하는 가상 강의실은 학습자에게 많고 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만, 기존 가상 강의실 시스템에서 제공하는 학습내용이 대부분 교수의 임의의 한 수준으로 제공되고 있어 학습자 개개인의 학습수준이나 목적에 맞는 학습내용을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수준별 학습내용을 제공할 수 있도록 학습 평가 에이전트를 갖는 웹 기반 가상 강의실을 제안하고 구현한다. 본 가상 강의실의 학습 평가 에이전트는 학습자에게 학습 방향과 목표에 따라 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위하여 학습 전에 학습자의 학습수준을 테스트한다. 이러한 테스트를 위하여 학습 평가 에이전트는 테스트 항목들에 대하여 문항반응이론을 적용한다. 문항반응이론은 문항특성의 불변성, 능력추정의 정확성, 능력추정의 불변성을 가지고 있어 학습자의 단순한 평가가 아니라 학습자의 지식수준이나 이해정도를 구체적으로 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 이러한 가상 강의실의 구축에 필요한 데이타베이스 설계와 시스템 환경에 대한 내용을 포함한다.
최근 통신 기술과 컴퓨터 기술의 괄목할 만한 발전으로 가장 않은 연구의 초점이 되고 있는 것은 인터넷을 이용하여 거래하는 전자거래이다 따라서 실세계의 상거래를 사이버 스페이스에서 구현할 수 있도록 하는 한 가지의 기술로서 인공지능을 이용하여 모델링하는 방법이다. 본 논문에서는 전자거래(EC) 컴퍼넌트형 지식 기반의 지능 에이전트 유형을 제시하고, 특히 기존의 전문가 시스템의 추론 엔진에 다층의 지식 기반과 정보처리 엔진을 이용하여 에이전트 상호간에 효율적이고 유기적인 활용 방안을 제안한다. 또한 컹색 에이전트에 필요한, 고객 만족을 위한 상품 검색의 이론적 모델을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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