Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.63-73
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2008
Recent years have seen an explosion of interest in interactive agents motivating human learners to engage in edutainment systems which are designed to be entertaining and educational at the same time. Especially, work on socio-emotional processes has focus on understanding of human's social behavior in training and entertainment a applications. In contrast with work on social emotion, where research groups have developed detailed models of emotional processes, models of personality have emphasized shallow surface behavior. Here, we build on computational appraisal models of emotion to better characterize dispositional differences in how people come to understand social situations. Known as explanatory style, this dispositional factor plays a key role in social interactions and certain socio-emotional disorders, such as depression. Building on appraisal and attribution theories, we model key conceptual variables underlying the explanatory style, and enable agents to exhibit different explanatory tendencies with respect to their personalities. Furthermore, we developed an interactive AR agent based on our framework and applied it into an interactive teaming system that allows participants to explore individual differences in the explanation of social events, with the goal of encouraging the development of perspective laking and emotion-regulatory skills.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.856-862
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2003
CPFR(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)은 기존의 생산관리 패러다임(Paradigm)을 탈피하는 새로운 협업적 생산 극대화 시키는 데 목적을 두고 있다. CPFR의 핵심은 정보 공유를 기반으로 하는 공급망상 참여 기업간의 협업이며, 이는 매우 불확실한 시장 상황 하에서 끊임없는 발생하는 예외사항들을 처리하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 참여 기업간의 협업을 가능하게 하는 블랙보드 기반 협업 에이전트(Blackboard Based Collaboration Agent) 구조를 제시한다. 또한 화행 이론(Protocol)을 제시하여 참여 기업간의 협동 과정을 제어하는 방식을 구현한다.
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.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.643-648
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2003
In order to provide efficient retrieving results for user query on the web environment, the various searching algorithms have developed and considered user's preference and convenience. However, the searching algorithms are developed on the horizontal and non hierarchical web environment in general and could not apply to the complex hierarchical and functional web environments such like the enterprise network. In this paper, we purpose the multi-agent based web mining system which can provide the efficient mining results to the user on the special web environment. For doing this, we suggest the network model with the hierarchical web environment and model the multi agent based web mining system which has four corporation agents and fourteen process modules. Then, we explain the detailed functions of each agent considered the hierarchical environment according to the module. Especially, we purpose the new merging agent and improved ranking algorithm by using the graph theory.
The purpose of this research is to develope and implement a convergent educational contents based on theoretical background of integrated education using agent based modeling in the ubiquitous learning environment. The structure of this contents consists of three modules that were designed by trans-disciplinary concept and situated learning theory. These three modules are: convergent problem presenting module, resource of knowledge module and learning of agent based modeling and IT tools module. After the satisfaction survey of the implemented content, out of 5 total value, the average value was 3.86 for effectiveness, 4.13 for convenience and 3.86 for design. The result of the survey shows that the users are generally satisfied. By using this u-learning contents, learners can experience and learn how to solve the convergent problem by utilizing IT tools without any limitation of device, time and space. At the same time, the proposal of structural design of contents can be a good guideline to the researchers to develop the convergent educational contents in the future.
With a rapid growing of information networks and development achievements in mobile technology the spatial information is one of the most important resources for modern daily life. But the speed of spatial information technology trends are far from the real service demands as compared to the other relevant fields, and it would be natural that this unbalanced gap between the supply and demand of spatial information technology is being resulted from the absence of appropriate modeling concepts at some extents. In this paper there would be shown a new approaching model for the spatial information system based on agent concepts, which is able to perform some spatial tasks if properly implemented afterward. And to give resonable background of the new modeling framework here also some known critics for the commonly used modeling approaches when they applied to spatial information modeling followed by several alternative requirements for a good spatial modeling framework. And also there would be some considerations for applying this approach to the marine geographic information communities.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.1
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pp.29-34
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2016
One of the most important aspects of the research on multi-agent systems is the definition of agent communication languages(ACLs) and the specification of a proper formal semantics of ACLs. In this paper, we propose an illocutionary effect-based FIPA-ACL semantics which overcomes the two traditional semantic approaches. The key idea of this new semantics is based on the semantic concepts of success and satisfaction conditions of illocutionary acts in speech act theory, and the common ground theory-based framework. As case studies using this new semantics, we define the primitive speech acts of FIPA-ACL such as inform and request. For the strengths of the proposed approach we illustrate our new semantics on an e-commerce agent purchase negotiation. Also, we compare this approach with two traditional semantic approaches for ACLs.
Existing distributed systems have higher probability of failures occurrence than stand-alone system, so many fault tolerant techniques have been developed. Because of insufficient storage resulting from the increased fault tolerance information stored, the performance of system has been degraded. To avoid performance degradation, it needs delete useless fault tolerance information. In this paper, we propose a garbage collection algorithm for fault tolerance information. And we define and design the garbage collection agent for garbage collection of fault tolerance information, the information agent for management of fault tolerant data, and the facilitator agent for communication between agents. Also, we propose the garbage collection algorithm using the garbage collection agent. For rollback recovery, we use independent checkpointing protocol and sender based pessimistic message logging protocol. In our proposed garbage collection algorithm, the garbage collection, information, and facilitator agent is created with process, and the information agent constructs domain knowledge with its checkpoints and non-determistic events. And the garbage collection agent decides garbage collection time, and it deletes useless fault tolerance information in cooperation with the information and facilitator agent. For propriety of proposed garbage collection technique using agents, we compare domain knowledge of system that performs garbage collection after rollback recovery and domain knowledge of system that doesn't perform garbage collection.
This study explores variations in preferences for human and AI agents within the medical and financial services. Study 1 investigates whether there are preferential disparities between human and AI agents across these service domains. It finds that human agents are favored over AI agents in medical services, while AI agents receive greater preference in the financial services. Study 2 delves into the underlying reasons for the preference differentials between human and AI agents by assessing the significance of certain capabilities as perceived by users in each domain. The findings reveal a mediating role of perceived empathy importance in the effect of service domains on human-AI preference. Furthermore, perceived empathy is deemed a more critical capability by users for preferring human over AI agents across both service domains compared to other capabilities such as experience and agency. This research is noteworthy for elucidating the variances in preferences for human and AI agents across medical and financial services and the rationale behind these differences. It enhances our theoretical comprehension of the pivotal factors influencing preferences for human and AI agents, underscoring the significance of human experiential capabilities like empathy.
We developed the decision support system by using the fuzzy theory. This system designs harmonious color space according to the linguistic input. This input represents the atmosphere which the user want. If the linguistic input of adjective image scale is given in the developed system, the relation between the adjective and color is supposed as fuzzy relation. The color which match with the whole atmosphere of color space is selected. The search region of harmonious color decision is controlled by the knowledge on color harmony of Moon-Spencer. Harmonious color is selected by it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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