• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.665-673
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• 1999

본 논문에서는 웹 정보검색을 위한 신경망 기반 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서 각 에이전트는 신경망 메카니즘을 이용하여 사용자의 관련도 피드백으로부터 환경을 학습하고 사용자가 원하는 정보를 제공하는 자원을 찾아내어 효율적으로 웹 정보를 검색한다. 먼저 신경망 기반 웹 정보 검색 에이전트를 제시하고 단일 에이전트 기법을 사용할 경우의 문제점을 분석한다. 이를 기반으로 하여 멀티 에이전트 웹 정보 검색 시스템을 정의하고 사용자로부터 정보 검색 지식을 습득하기위한 훈련절차를 기술하며 협동적 정보 검색에 대해 설명한다. 마지막으로 제안된 시스템의 성능을 정형적으로 분석하고 실험을 통하여 기존의 검색 서비스와 비교 평가한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1109-1114
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• 2002

본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서의 정보 검색 서비스 지원에 있어 이동 에이전트의 이주 호스트(이하 노드) 자동 탐색, 이주 순위 결정 및 검색 적중률 분석을 통한 보다 정확한 정보 서비스 지원을 위해 메타 데이터를 이용한 네이밍 에이전트를 설계한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 이동 에이전트가 이주할 노드의 IP와 포트번호 또는 CORBA 구현 저장소에 등록된 구현 객체의 이름 등을 사용자가 직접 지정해주어야 함으로써, 이주 대상 노드에 대한 구현 객체 연결을 위해 물리적인 정보들을 반드시 알고 있어야 하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 네이밍 서비스별로 구현 객체 관련 정보들을 메타 데이터 테이블에 저장 및 관리하고, 사용자 입력 검색 키워드에 대한 해당 구현 객체의 객체 참조자를 반환하는 네이밍 에이전트를 설계한다. 설계된 네이밍 에이전트는 메타 데이터를 이용하여 정확한 정보 검색을 수행하기 위한 노드 이주를 지원하고, 이를 통해 다양한 사용자의 요구에 따른 정보 검색 정확도의 향상은 물론 이동 에이전트의 순회 검색 수행 시간의 단축 및 한정된 네트웍 환경에서의 트래픽 감소를 유도한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.574-576
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• 2002

인터넷상에서의 정보검색은 검색엔진을 이용하여 이루어지는데, 방대한 사이트들을 검색하여야 하므로 검색효율이나 검색된 정보의 유용성에 문제가 있게 된다. 만약 이러한 정보들을 미리 자동적으로 검색, 분류해서 저장한다면 위의 두 가지 문제들을 해결할 수 있을 것이다. 자동적으로 이런 일을 처리하도록 고안된 것이 웹 로봇 에이전트라고 하며 현재국내에도 여러 개의 웹 로봇 에이전트를 이용한 검색엔진이 사용되고 있다. 본 논문에서는 검색엔진을 구현하기 위해 하이퍼텍스트 전송규약에 대한 연구와 웹 로봇 에이전트에 대한 연구를 하여 올바른 로봇 에이전트를 구현하여, 구현된 검색엔진을 통한 효율적인 정보검색을 실현하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.274-276
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• 2000

본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.383-386
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• 2000

웹상의 수많은 정보와 서비스들은 사용자의 업무 생산성과 의사결정의 질을 향상시키고 있다. 그러나 기존의 키워드 중심의 검색 엔진들은 질의에 대한 결과에 쓸모없는 정보들이 많아서 원하는 시간에 필요한 정보들을 찾는데 효율적이지 못한 문제점을 가지고 있었다. 따라서 본 논문은 개인의 정보를 에이전트가 자동적으로 관리하고, 개인의 선호도에 맞게 에이전트에게 검색 명령을 내리고, 사용자가 많이 접근하고 사용하는 정보를 자동적으로 관리하는 멀티 에이전트 시스템을 제시한다. 현재 구축중인 멀티 에이전트 시스템을 웹 상에 존재하는 수많은 정보 중에서 도서와 관련된 정보 검색을 대상으로 개발하고 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.8 no.6
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• pp.113-121
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• 2005

Since documents on the Web are naturally partitioned into many document databases, the efficient information retrieval (IR) process requires identifying the document databases that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document databases. We first introduce a neural net agent for such an efficient IR, and then propose the hierarchically organized multi-agent IR system in order to scale our agent with the large number of document databases. In this system, the hierarchical organization of neural net agents reduced the total training cost at an acceptable level without degrading the IR effectiveness in terms of precision and recall. In the experiment, we introduce two neural net IR systems based on single agent approach and multi-agent approach respectively, and evaluate the performance of those systems by comparing their experimental results to those of the conventional statistical systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.567-569
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• 2000

소프트웨어 부품 라이브러리나 소프트웨어 저장소(Repository)는 소프트웨어 재사용의 중요한 역할을 해왔고, 인터넷과 웹을 통한 그 검색 수요가 증가하고 있을 뿐 아니라. 개발되는 컴포넌트(Component)의 숫자도 급속도로 증가 하고 있다. 본 논문에서는 웹 기반 검색 엔진과 에이전트(Agent) 시스템을 결합해서 분산된 컴포넌트 저장소의 컴포넌트 정보를 통합 검색할 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 웹 기반 검색을 통한 일반 사용자들의 컴포넌트 검색요구를 충족시키고, 모빌 에이전트(Mobile Agent)의 기능을 이용하여 효율적인 분산 저장소의 정보 검색 시스템의 구조를 구현한다. 또한 모빌 에이전트(Mobile Agent)로 구현된 검색 에이전트의 사용으로, 오프라인(Off-line)상태에서의 검색과 분산 저장소의 병렬 검색을 가능하게 하여 분산 저장소 검색의 성능을 높이고, 기존의 분산된 저장소와 검색 시스템간의 쉬운 결합 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.361-364
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• 2004

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.325-327
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• 2002

현재 다양한 연구들이 진행되고 있는 이동 에이전트는 통신망 점유와 과부하를 효율적으로 감소시켜 여러 문제점들을 해결하고 있으나, 이동 에이전트의 이동성 강조에 따른 지능성 결여와 다수의 이동 에이전트 시스템들로 이주시 발생하는 지연시간 및 호스트의 결점이나 장애 등으로 인하여 이동 에이전트가 무한 대기상태나 쓰레기로 처리될 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 새로운 대안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경에서 정보 검색의 성능을 향상시키기 위하여 네이밍 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 검색 키워드에 대한 객체 참조자를 획득하고, 획득되어진 객체 참조자의 수 만큼 이동 에이전트 객체를 다중 복제하여 복제된 다수의 에이전트 객체를 여러 이동 에이전트 시스템으로 분산시킴으로써, 이주시 발생하는 지연시간을 제거하고 쓰레기로 처리될 수 있는 이동 에이전트들의 수를 줄임으로써 분산 정보 검색 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.391-394
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• 1997

인터넷의 웹은 여러 곳에 분산되어 있을 뿐만 아니라 끊임없이 동적으로 변화하는 특성이 있기 때문에, 보통의 인덱스를 통한 정보검색 방법에는 한계가 있다. 이러한 웹의 특성을 적절히 살리면서 원하는 정보를 신속하게 검색하기 위하여, 본 논문에서는 여러 개의 에이전트가 인공생명 기법에 의해 조직되어 정보를 검색하는 온라인 에이전트를 소개한다. 이것은 각각의 에이전트에 의하여 검색된 문서가 얼마나 질의에 가까운가에 따라서 해당 에이전트를 만이 살아 남아 문서를 가져오도록 함으로써, 불필요한 문서를 검색하지 않게 되어 단위 시간에 원하는 문서를 많이 얻어올 수 있는 장점이 있다. 실제 웹 환경에서 실험한 결과 종래의 폭우선 검색이나 랜덤검색에 비하여 좋은 결과를 내는 것을 볼 수 있었다.