에이전트는 각 분야에서 다양하게 정의되고 해석되어진다. 자율 에이전트는 인간의 의해 지배되어지는 캐릭터처럼 컴퓨터에 의해 제어된다. 또한 에이전트는 다양한 행동을 할 수 있고 다른 캐릭터들과 사회관계를 만들 수도 있다. 가상 환경에서 자율 에이전트는 센서를 통해서 외부 환경에 대한 정보를 지각하여 획득한 정보를 이용하여 추론 등의 방법을 통해 자율적으로 새로운 정보와 행동들을 생성한다. 그러나 이전의 연구에서는 동작 생성기에 의해 만들어진 움직임들의 통할만 이루어지는 에이전트였다. 또한 에이전트는 에이전트와 객체간의 거리에 따라 지각되어지는 정보는 같고, 거리에 따라 객체의 크기를 지각하여 구별 할 수 없다. 크기가 다른 객체들에 대해서 자율 에이전트는 같은 거리에서 지각하여 정보를 획득한다는 문제점 있다. 자율 에이전트는 크기가 큰 객체일 때는 먼 거리에서도, 지각 할 수 있다. 하지만 크기가 작은 객체들은 가까운 거리에서 지각 할 수 있다. 즉 크기가 다양한 객체를 자율 에이전트가 지각 할 수 있는 거리는 다르기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자율 에이전트의 구조와 레벨을 이용한 방법을 제안한다.
본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.
최근 몇 년간 소프트웨어 에이전트가 소프트웨어 공학의 새로운 추상화 단위로서 연구되고 있다. 자율성, 적응성, 협력성 등의 속성을 갖는 에이전트는 특히 분산 시스템, 오픈 시스템, 복잡한(complex) 시스템 등의 영역에서 시스템을 구성하는 새로운 추상화 단위로서 이해되고 있다. 그러나 에이전트에 관한 개념과 특성에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있음에도 불구하고, 에이전트의 다양한 속성과 에이전트 아키텍처에 대한 표준화의 부재로 인해 현재까지 일반화된 에이전트 아키텍처가 제시되지 않고 있다. 에이전트 아키텍처는 시스템의 분석과 설계 시 에이전트 추출의 기준을 제시하고, 전체 소프트웨어 아키텍처를 결정하는 중요한 요소가 된다. 또한 규정된 에이전트 아키텍처는 재사용 가능한 산출물로서 세부 기능을 확장할 수 있는 구조적 틀을 제공하고 개발 공정 전체를 효율적으로 이끌 수 있다. 본 논문에서는 이 같은 연구의 필요성을 바탕으로 객체 지향 설계 방법을 이용하여, 자율성 및 상호작용성을 위한 에이전트 아키텍처 설계 방안을 제시하고자 한다. 자율성과 상호작용성을 에이전트의 일반적인 속성으로 규정하고, 객체 지향 설계 방법을 이용하여 에이전트 아키텍처 설계 방안을 제시한다.
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.
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.
ADAS 기능의 상용화에 따라 자율주행 시스템 체험에 대한 필요성이 높아지면서, 인공지능 에이전트의 역할이 주목받고 있다. 이 연구는 자기효능감 자극과 에이전트 체화 효과를 검증하기 위한 자율주행 체험 실험이다. 시뮬레이터 실험을 통해 자기효능감 자극의 유무, 에이전트 체화의 유무에 따른 사회적 실재감, 인지된 위험, 그리고 인지된 용이성 요인의 효과를 측정하였다. 분석 결과, 자기효능감 자극은 사회적 실재감, 인지된 위험에 긍정적 영향을 주고, 에이전트 체화는 인지된 용이성에 부정적 영향을 주는 것으로 확인되었다. 연구결과에 기반하여 부분자율주행 시스템의 수용도를 높일 수 있는 에이전트 설계 가이드라인을 제안하였다.
본 논문에서는 동적 환경에 적합한 자율 이동 에이전트의 이주 기법을 제안한다. 제안하는 이주 기법은 네트워크 및 시스템의 상태 변화에 적절하게 대응할 수 있도록 에이전트의 이주 경로를 동적으로 생성한다. 에이전트의 이주 과정에서 전송해야 할 데이타량 및 에이전트의 인스턴스를 생성하기 위한 시간을 감소시키기 위해 다음에 이동할 목적지에 프리패칭 메시지를 전달하여 필요한 데이타를 미리 수신할 수 있도록 한다. 제안하는 이동 기법은 에이전트의 이주 과정에서 발생한 결함에 대처할 수 있도록 체크포인트 기법을 이용하여 에이전트의 상태를 유지하고 복구할 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 제안하는 이주 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 기존 방법의 비교 분석을 수행한다.
인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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