• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.5-22
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• 2002

사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권2호
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• pp.221-233
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• 2001

오늘날 이동 에이전트 기술은 네트워크 트래픽을 효과적으로 줄이고, 서버의 인터페이스를 바꾸지 않고 클라이언트의 다양한 요청을 융통성 있게 서비스할 수 있는 기술로 여겨지고 있다. 그러나 대부분의 이동 에이전트 시스템들은 그들 자신의 구조를 적용하고 다른 방법으로 구현되어, 특정 이동 에이전트 시스템에서 생성된 이동 에이전트는 다른 에이전트 시스템에서는 사용될 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 OMG(Object Management Group)는 이질적인 에이전트 시스템간의 상호운용선(interoperability)을 증진시킬 목적으로 이동 에이전트와 에이전트 시스템간의 공통된 개념적인 모델에 대하여 기술한 MAF(Mobile Agent Facilities) 명세를 제안하였다. 본 논문에서는 OMG MAF 명세를 만족하는 자바 기반의 SMART 시스템에 관하여 기술한다. SMART 시스템은 MAF 명세에 따른 이동 에이전트간의 상호운용성을 지원하고, MAF 명세에서 권장하는 보안 모델을 기반으로 한 독자적인 보안 기능을 제공한다. 또한 보다 안정된 에이전트 시스템의 운영을 위하여 자체적인 에이전트 및 에이전트 시스템의 영속성(persistence)과 예외처리를 지원한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1031-1051
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• 2006

최근 유비쿼터스 시스템을 설계하고 개발하기 위한 방법들 중 하나로서, 다중 에이전트 모델을 이용하는 방식이 연구되고 있다. 이러한 방식은 다중 에이전트 모델의 장점을 유비쿼터스시스템에서 수용할 수 있도록 하였다. 그러나, 특정 유비쿼터스 시스템에 대해서는 기존의 다중 에이전트 모델들만으로는 완벽하게 기술하기에 어려운 부분이 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구가 동적으로 생성되면 개체들이 협업하여 이를 해결하는 협업 위주의 유비쿼터스 시스템에 초점을 맞추었다. 이러한 시스템에서는 서비스를 제공하기 위하여 형성되는 컴퓨팅 요소들간의 협업 조직이 매우 중요하지만, 일반적인 다중 에이전트 모델로는 이러한 협업 조직을 효과적으로 표현하기가 쉽지 않다. 즉, 기존의 모델만으로는 이러한 협업 조직의 동적인 생성과 소멸, 동적인 조직의 구성방식, 그리고 서비스를 제공하기 위한 조직 내에서 또한 조직들간의 협업 방식을 기술자기가 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 그러한 협업 조직을 커뮤니티라 하고, 협업 중심의 유비쿼터스 시스템을 커뮤니티에 기반하여 기술하는 추상화 모델로서 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 유비쿼터스 시스템을 위한 체계적인 개발 체계가 수립되어 있지 않다는 점에 주목하고, 제안된 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 기반으로 응용 시스템을 개발하기 위한 시스템 개발 과정을 제안하고 이를 빠르고 편리하게 도와주는 개발 도구를 구현하여 보았다. 마지막으로, 소규모의 유비쿼터스 시스템을 제안한 추상화 모델로 기술하고 개발 도구를 사용하여 다중 에이전트 플랫폼에서 개발하여, 제안한 방법의 실현성을 검증하여 보았다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.64-75
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• 2007

서비스 검색 프로토콜은 네트워크에서 특정 서비스나 자원의 검색할 수 있는 소프트웨어 컴포넌트이다. IETF에서 정의된 SLP는 IP 기반 네트워크에서 자동적인 서비스 검색을 지원하기 위한 프레임워크이다. 자동적인 서비스 검색 기법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 아주 중요한 요소이다. 본 논문은 유무선 환경의 이동성을 제공하는 AMAAM 프로토콜에 기반 하는 서비스 검색 구조인 SLPA를 제안한다. AMAAM은 MANET에서 취합 기반 Mobile IP를 구현한 프로토콜이다. SLPA에서 SLP의 디렉터리 에이전트 역할을 AMAAM의 이동성 에이전트에 할당하였다. 이동성 에이전트는 SLP의 디렉터리 에이전트의 광고와 Mobile IP의 이동성 에이전트의 광고를 모두 포함하는 이동성 에이전트 광고 메시지를 주기적으로 비컨신호를 발송 한다. SLPA의 기능적 정확성과 서비스 검색의 유비비용 오버헤드를 평가를 위하여 ns-2와 AODV-UU를 이용하여 실험을 한다. 그리고 실험결과를 통하여 제안하는 구조의 정확성을 보이고 성능 결과를 분석한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.49-61
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• 2008

대부분의 함정 전투체계의 교전 시뮬레이션은 필수적으로 운용자(통제관 및 대항군)가 포함될 수밖에 없음으로 인해 시뮬레이션은 실시간 정도의 저속이며, 시뮬레이션 결과도 객관적인 평가가 어렵다. 이러한 문제를 다루기 위해 본 논문에서는 인간 대신 다중 에이전트 시스템을 이용하는 에이전트 기반의 함정전투 M&S 시스템을 제안한다. 에이전트기반 M&S 시스템은 인간의 개입을 배제하고 자율적 추론기능을 제공함으로써 전투체계의 효과도 분석 및 운용전술개발 등께 대한 효과적인 지원을 가능하게 해준다. 본 논문에서는 이를 위하여 첨단 M&S 프레임워크와 자율 에이전트 설계 원칙을 도입함으로써 인간 미개입형 M&S 시스템 설계 개념과 방법론을 제시하였고, 서해교전상의 함정전투 사례연구를 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.283-290
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• 2016

최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.131-134
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• 2005

본 논문에서는 이동에이전트 기반으로 구축된 P-그리드 환경에서, 그리드 서비스 에이전트가 각 피어에게 효율적으로 이주할 수 있는 방법에 대하여 연구한다. 서비스 요청에 따른, 서비스 에이전트를 전달하기 위한 이주방법은 피어의 논리적인 네트워크 위상에 기반한다. 본 시스템에서 사용되는 네트워크 위상은 스타형 위상, 링형 위상, 트리형 위상으로 구성되어, 마스터/슬레이브 방식과 직렬 및 병렬 전송방식으로 에이전트를 이주시킨다. 요청된 서비스의 수행범위 및 특성에 따라 서비스 에이전트의 이주방식을 선택한다. 또한 네트워크 위상을 구성하는 피어의 성능과 에이전트 이주 순서에 의해 서비스 전체 수행시간이 영향을 받는다. 따라서 피어의 성능을 모니터링하고, 히스토리를 분석 및 학습하여 에이전트의 이주 우선순위를 결정한다. 서비스 에이전트의 이주방식의 결정과 이주하려는 피어의 우선순위 결정을 통하여 효율적으로 서비스 수행시간을 절감할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.127-137
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• 2006

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.687-694
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• 2003

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.