지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
DHCP의 기능을 확장하여 mobile IP의 홈 에이전트 및 외부 에이전트의 기능을 수용하도록 함으로써 DHCP 노드가 동적 IP 할당의 전 프로세스를 수행하게 하여 에이전트를 통한 이동 IP 할당보다. 단순한 구조를 유지하게 한다. DHCP는 윈도우즈 NT 계통의 운영체제를 사용하는 단말기에서 기본적으로 제공되고 있다. 여기에 mobile IP의 기능을 별도의 프로세스로 장착하지 않고 DHCP메시지의 옵션 필드들을 이용해 mobile IP의 기능이 DHCP 노드에서 이뤄질 수 있도록 제안하였다.
컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.
본 논문에서는 IPv6 네트워크에서 이동성을 지원할 때, 광역 이동 시에는 Mobile IPv6 를 사용하고 지역 이동 시에는 바인딩 갱신 정보를 해당 지역으로 국한시키는 지역적 이동성 지원 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방안의 장점은 이동 노드의 기능만을 향상시키면 어떤 외부 도메인으로 이동 노드가 로밍하더라도 지역적 이동성을 제공받을 수 있으므로 상호 운용의 문제가 없다는 것으로써, 다른 어떠한 지역적, 혹은 마이크로 이동성 지원 방안과도 차별화 된다. 제안된 이동성 제공 방안의 성능을 알아보기 위하여 네트워크 안의 에이전트들에게 전달되는 바인딩 갱신율을 해석적으로 분석하였다. 그 결과 제안된 방안은 홈 에이전트로의 바인딩 갱신 횟수를 줄임으로써 홈 에이전트의 처리 부하와 인터넷 백본으로의 트래픽 양을 감소시킴을 보였다. 또한 Mobile IPv6보다 핸드오프 시 바인딩 갱신 지연과 패킷 손실율이 적음을 입증하였다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.
웹 서비스는 오늘날의 인터넷 환경에서 분산되어있고, 이질적인 시스템들 간에 상호운용을 제공하는 새로운 소프트웨어 시스템의 형태이다. 이러한 환경에 있어서 보안은 가장 중요한 이슈 중 하나이다. 공격자는 아무런 인증 없이 사용자의 비밀정보를 노출시킬 수도 있다. 더구나 유비쿼터스 환경에서 사용자들은 웹 서비스를 이용하기 위해 반드시 그들 대신 서비스를 처리할 에이전트들에게 그들의 권한 모두를 혹은 그 중 일부분을 일시적으로 위임해야만 한다. 이것은 사용자의 비밀정보가 에이전트들을 통해 외부에 노출되는 결과를 초례한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 안전한 웹 서비스를 위한 위임모델을 제시한다. 우리는 에이전트를 통한 비밀정보의 노출을 막고 서비스의 기밀성과 단언정보의 무결성을 제공하기 위해 XML암호화와 XML전자서명 방식을 이용한다. 그리고 XACML 기반의 웹 서비스 관리 서버를 통해 웹 서비스 제공자들과의 서비스정책의 상호운용을 수행한다. 우리는 역시 멀티 에이전트들 간의 위임을 통해 웹 서비스 제공자들에게 전달될 위임 단언을 정의하기 위해 SAML을 확장 시킨다.
이동 통신 시스템의 가장 큰 특징 중의 하나가 이동노드의 이동성을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다. 그러나 핸드오프 시에 발생되는 패킷의 손실은 지연에 민감하거나 또는 실 시간성을 요하는 서비스에서 요구하는 조건을 만족시키지 못할 경우가 있다. 이에 이동노드가 외부 네드워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 사전등록 핸드오프 방법이 있다. 사전등록 핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동 전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 그러나 히스토리 파일은 이동노드가 외부네트워크를 방문했던 횟수대로 구성되기 때문에 이를 사용했을 때 잘못된 이동 예측이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이동노드의 외부 네트워크 방문 히스토리를 현 이동노드가 위치한 셀의 기준 값을 고려하고, 방향그래프(Directed graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 잘못된 이동 예측을 방지하는 기법을 제안한다.
복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 에이전트 기반 시스템은 환경에 대한 감지 및 반응이라는 간단한 작동방식을 가지는 다중 에이전트 시스템과는 다르게 접근되어야 한다. 본 논문에서는 가상 생산 환경을 응용 분야로 하여 복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 다중에이전트 시스템을 구현하는 과정에서 발생하는 연구이슈를 정리하고, 이들을 해결하는 하나의 사례를 제시한다. 가상 생산 환경은 다수 조직치 존재, 자원제약의 문제, 시간이 제한된 상황에서의 일정 계획 문제 등 복잡한 의사결정과 협상 환경의 전형적인 요소를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구는 시간제약하에서의 외부협상 및 내부협력을 위한 프로토콜을 개발하고, 실세계의 시간제약을 만족하는 범위에서 최적화모형과 휴리 스틱모형을 상황적으로 적응하는 체계를 제시하며, 에이전트간의 소통 메시지를 이들 의사결정모형으로 모형화하는 과정을 예시한다.
URC(Uniform Resource Identifier) 로봇은 기존의 로봇 자체에서 처리하던 기능을 네트워크를 통하여 외부로 분산시켜 외부의 센싱기능과 프로세싱 기능을 활용하여 효율적으로 구동하기 위한 것이다. 즉 많은 파워가 요구되는 센싱 기능이나 프로세싱 기능을 외부에 있는 서버를 활용하여 서비스를 제공함으로써 간단한 로봇으로도 고도의 서비를 제공이 가능토록하여 가격 경쟁력을 갖도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 URC 로봇을 원격에서 모니터링 및 제어가 가능하도록 웹 서비스 기술을 임베디드 시스템 환경에 맞게 최적화하였다. 서비스는 인터넷 기반의 SOAP 프로토콜을 통하여 교환되는 XML 기반 메시지를 통하여 다른 응용 에이전트들과 직접적인 상호작용을 지원함으로서 이기종간 호환 및 표준 플랫폼을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 URC 시범서비스 참가 로봇인 네토로(한울로보틱스)에 본 연구결과를 적용하여 기능 및 안정성을 검증하였다.
웹 서비스는 네트워크상에서 서로 다른 종류의 컴퓨터들 간에 상호운용을 지원하기 위한 시스템이고 서비스 지향적 분산 컴퓨팅 기술의 일종이다. 이러한 환경에서 보안은 가장 중요한 문제 중 하나이다. 공격자는 아무런 인증 없이 사용자의 비밀정보를 노출 시킬 수 있다. 또한 사용자들은 웹 서비스를 이용하기 위해 반드시 그들 대신 서비스를 처리할 에이전트에게 그들의 권한 모두를 혹은 그 중 일부분을 일시적으로 위임해야만 한다. 이것은 사용자의 비밀정보가 에이전트를 통해 외부에 노출되는 결과를 초래한다. 우리는 에이전트를 통한 비밀정보의 노출을 막고 서비스의 기밀성과 단언정보의 무결성을 제공하기 위해 XML 암호화와 XML 전자서명 방식을 이용한다. 그리고 XACML 기반의 웹 서비스 관리 서버를 통해 웹 서비스 제공자들과의 서비스정책의 상호운용을 수행한다. 우리는 역시 멀티 에이전트들 간의 위임을 통해 웹 서비스 제공자들에게 전달될 위임 단언을 정의하기 위해 SAML을 확장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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