요구사항 추출 활동은 다양한 이해당사자의 요구를 요구사항으로 추출하고 협상을 위한 정보를 생성하는 사전 준비 작업이다. 그러나 현재 고객으로부터 요구사항 수집을 위한 기법은 다수 존재하고 있으나, 요구사항 분류와 협상을 위한 정보 제공에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 요구사항을 분류하고, 협상을 위한 정보를 식별하는 기법에 대한 연구이다. 본 연구는 요구사항 분류를 위해 Kano 모델과 통계 기법을 활용하였으며, 협상을 위한 정보를 생성하기 위해 요구사항과 문제의 관계를 고려하였다. 제안한 기법에 대한 시뮬레이션, Rough Set Theory, 사례 검증을 수행하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래에서 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위해 구매자와 판매자가 제시할 수 있는 다양한 다속성 협상대안들을 정의하고, 각 사용자의 특성에 따라 최적의 협상안을 생성 및 제시하는 방법을 모색하였다.
최근에 휴대 단말기를 이용한 무선 인터넷이 급속도로 발전하고 있으며, 이에 기업의 전자상거래 환경도 무선 인터넷 환경으로 옮겨가고 있는 추세이며, 또한 그 응용 범위를 넓히기 위한 연구들도 많이 수행되고 있다. 그러한 연구 중 사용자의 편의성 및 경제성을 제공하기 위한 연구로서 무선 환경 하에서의 이동 에이전트를 이용한 자동협상 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 좁은 대역폭과 휴대 단말기의 제한된 자원과 같은 무선 단말기의 특성 때문에 기존의 에이전트를 기반으로 하는 자동 협상 시스템을 무선 환경 하에서 적용하여 사용하는 데는 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 기존의 에이전트 기반 협상 시스템을 무선 환경 하에서 협상을 수행할 수 있도록 확장한 ENS(Extended Negotiation System 을 제안한다. 본 논문에서 제시한 ENS은 기존의 협상 전략을 포함하여 무선 환경 하에서 이용할 수 있도록 하였으며, 무선 환경의 구매자가 무선 단말기를 장시간 이용함으로써 부담해야 하는 경제적, 시간적 비용을 감소시키기 위하여 좀 더 효율적으로 자동 협상을 수행하는 구매 에이전트를 설계, 구현하였다. 또한 본 논문에서 제안한 협상 엔진은 협상을 수행하는데 핵심적이 역할을 수행하며, 빠른 시간 내에 제안을 생성하고, 탐색 공간을 축소함으로써 좀더 효율적으로 협상을 수행하도록 인공 지능 분야의 여러 문제들에 대해 그 효율성이 증명된 CSP 기법을 사용한다.
인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며, 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래 시 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위한 다속성 협상안을 생성하고 평가하는 방법론에 대한 내용을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주문제조 생산 환경에서 일어나는 협상을 대상으로 협상의 항목이 둘 이상인 다속성 협상문제을 정의하고 이의 해결 방법론을 연구하고자 한다. 이를 위해 판매자는 자신의 협상안 생성을 위해 제품생산 일정계획과 가격을 고려한 협상안을 생성하고 구매자가 제시한 협상안은 다속성 의사결정(Multi Attribute Decision Making MADM) 기법 중 단순 가중합법(Simple Additive Weighting Method : SAW)을 이용하여 평가하게 된다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트는 각자의 목표 달성을 위해 주위 에이전트들과 상호작용하여 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계될 필요가 있다. 이러한 상호작용은 MAS에서의 협동, 공조, 그리고 협상 등의 분양에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 MAS에서 믿음(Belief), 소망(Desire), 그리고 의도(Intention)를 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고, FIPA Agent Communication Language(ACL) 사양과 interaction 프로토콜의 변형에 기초하여 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 소개한다. 또한 Java와 Prolog를 결합시킨 InterProlog 프로그래밍 언어로 목표 충돌을 일으키는 BDI 에이전트들을 생성하고 에이전트들이 협상 프로토콜을 사용하여 협상하는 과정을 시험적으로 구현한다.
전자상거래에서 협상은 가격이나 지불조건 등과 같은 협상이슈들에 대하여 구매자와 판매자간의 이익을 조정하면서 실제 계약을 체결하도록 하는 과정이다. 전자상거래에서 협상을 수행하는데 있어서 지능형 에이전트를 이용하고 휴대단말기를 사용함으로써 새로운 전자상거래 환경을 조성하는 것은 구매자와 판매자의 상행위를 더욱 편하고 효과적으로 수행하기 위함이다. 이를 위하여 기존의 전자상거래 환경에서 이용할 수 있는 협상 에이전트에 대한 연구를 더욱 발전시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 전자상거래 환경에서 에이전트가 효과적으로 협상을 수행할 수 있도록 CSP를 이용하여 협상을 모델 화하였고 휴대단말기에서 구매자의 요구사항과 선호도를 쉽게 얻을 수 있는 인터페이스를 구현하였으며 협상이슈들을 평가할 수 있는 다양한 평가함수와 제안에 대한 선택을 결정할 수 있는 효용함수를 이용하여 협상을 진행하였다. 또한 제안의 생성은 고려하는 협상이슈가 많고 협상 이슈 값의 범위가 크다면 에이전트가 탐색해야할 탐색공간도 지수적으로 커지게 된다. 이러한 에이전트의 탐색 문제를 개선하기 위하여 CSP기술에서 제시하는 방법을 적용하여 에이전트의 성능을 향상시킨다. 이를 통해 구매자와 판매자간의 이익을 조정하기 위하여 쌍방이 제안을 생성하여 교환하면서 실제 계약까지 도달하도록 하였다. 또한 여러 협상이슈를 고려함으로써 협상초기에 협상 참가자들의 만족도 합보다는 협상 종료 후에 협상 참가자들의 만족도 합이 향상될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 3GPP-WLAN 연동 보안에 필수인 EAP-AKA를 기반으로 한 인증/재인증의 개요와 인증 진행 부분에서 협상되는 마스터 세션 키 생성과 EAP AKA 패킷을 보호하기 위해 사용되는 키 생성에 관하여 설명하고, EAP-AKA 과정에서 생성되는 키의 안전성을 분석하고, EAP-AKA를 사용하는 3GPP-WLAN 연동의 효율성 및 고려사항에 대하여 고찰하였다.
지능형 정보 에이전트 시스템에서 사용되는 디폴트 규칙 시스템의 결론 집합을 생성하기 위한 추론 과정에서 불일치를 발생할 수 있는 새로운 오순 상황을 제시하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 의미론을 정의한다. 확장 논리 프로그램은 추론된 결과 집합에서 같은 심벌이 양의 부호와 음의 부호를 동시에 가진 형태로 존재하는 경우에 모순이 발생하게 된다. 막장 논리 프로그램에 기반을 둔 디폴트 추론 시스템에서도 이런 모순을 가지게 되며, 이 문제를 해결하기 위한 방법이 정의되어 있다. 하지만, 비단조 추론을 하는 디폴트 규칙 시스템에서는 이런 문제 외에도 모순이 발생하게 된다. 하지만, 기존의 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방범이 고려되지 않았다. 최근에 들어서 디폴트 규칙 시스템은 지능형 에이전트에 내재되면서 에이전트간의 협상과 업데이트 등에 많이 사용되고 있다. 만일, 에이전트 내에서 규칙 시스템이 모순 상황이 발생하는 경우 예기치 않은 손실이 발생하게 된다. 따라서 결론 집합을 일관성 있게 추론하는 것은 지능형 에이전트 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서 반드시 필요한 사항이다. 더욱이 에이전트 시스템의 사용분야가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존에 제안된 모순 이외에 각 분야에서 특성에 따라서 발생 가능한 모순이 발생하게 되며, 이 문제를 해결하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존에 정의된 모순 외에 발생 가능한 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 새로운 규칙 시스템의 의미론을 정의하였다.
이동 노드가 이동했을 경우 MIPv6에서는 새로운 연결을 위한 인증과정이 진행된다. 잦은 바인딩 갱신작업과 인증과정은 많은 트래픽을 초래하므로 서비스를 지연시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PMIPv6에서는 이동 노드의 부담을 덜고자 네트웍 기반의 이동성 프로토콜을 지원한다. 그러나 도메인간 혹은 도메인내에서 옮겨질 경우 새로운 주소를 생성해야 함으로 MIPv6의 문제점을 그대로 내포하게 된다. IPSec에서도 외부망으로 이동시 신규협상이 이루어져야 한다. 이는 이동노드에 부담을 발생시킨다. 본 논문에서는 주소 변화 및 보안 재협상으로 인한 끊김 현상과 지연을 해결하기 위해 MBB(Make Before Break) 시스템을 제안한다. 이동 노드가 CoA주소를 받을 경우 IPsec 협약이 진행된다. 기존 협약내용에 사용된 식별자를 제안한 BID 메시지를 통해 CN(Correspondent Node)에게 전송하여 신원을 확인시킨다. 그 후 협약을 간소화하여 협상하므로 연결 끊김을 방지할 수 있고, IPSec 협약단계에서 이동 노드의 부담을 덜고, 두개의 주소로 동시에 통신함으로 패킷 손실의 확률을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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