"성찰"의 제2성찰에서 데카르트는 '그러면 도대체 나는 무엇인가sed quid igitur sum'라고 묻는다. 클락(A. Clark)은 우리의 본질 규정에 해당하는 이 물음에 "우리는 부드러운 자아들"이라고 주장한다. 클락의 생각은 인지적 과정(cognitive process), 인지적 상태(cognitive state), 그리고 자아(self)가 생물학적 유기체 넘어로 확장될 수 있다는 확장된 마음 이론(the extended mind theory)의 자연스러운 귀결이다. 그러나 확장된 자아 개념이 도덕적 행위자의 자격을 가지기 힘들어 보인다. 지금까지 주로 인지적 과정과 인지적 상태의 확장 가능성에 대해 논쟁이 벌어졌지만, 확장된 자아에 행위의 책임귀속성이 부여될 수 있는 지에 관해서는 많은 논의가 이뤄지지 않았다. 본 논문에서 우선 레이코프와 존슨의 은유 이론과 행위자와 행위의 존재론적 본성에 대한 분석을 통해서 확장된 자아 개념이 기껏해야 은유적 수사법에 불과할 뿐, 행위자와 행위의 존재론적 본성에 대한 합리적인 이해로서는 적합하지 않다는 점이 드러날 것이다. 또한 인공적 도덕 행위자(AMA)의 문제를 분석하면서, 행위자의 필요충분조건으로 '강한 일인칭 시점'이 제시될 것이다. 끝으로, 확장된 자아 개념은 행위자로서의 우리 자신에 대한 이론적 설명으로는 적합하지 않다는 것이 명확하게 드러날 것이며, 인간인격(human person) 개념이 그 대안으로 제시될 것이다.
Disruptions in manufacturing systems caused by system changes and disturbances such as the tool wear, machine breakdown, malfunction of transporter, and so on, reduce the productivity and the increase of downtime and manufacturing cost. In order to cope with these challenges, a new method to build an intelligent manufacturing system with biological principles, namely an ant colony inspired manufacturing system, is presented. In the developed system, the manufacturing system is considered as a swarm of cognitive agents where work-pieces, machines and transporters are controlled by the corresponding cognitive agent. The system reacts to disturbances autonomously based on the algorithm of each autonomous entity or the cooperation with them. To develop the ant colony inspired manufacturing system, the disturbances happened in the machining shop of a transmission case were analyzed to classify them and to find out the corresponding management methods. The system architecture with the autonomous characteristics was generated with the cognitive agent and the ant colony technology. A test bed was implemented to prove the functionality of the developed system.
이 연구의 목적은 모바일 장비에 탑재된 학습용 에이전트의 사실성 수준이 학습자의 의인화 효과 및 인지부하에 미치는 영향을 검증하기 위한 것이다. 82명의 대학생이 실험에 참여했으며, 남학생 25명과 여학생 57명이었다. 에이전트의 이미지는 세 수준(라인드로잉, 일러스트, 실사)으로 구분되었고 제스처의 적용유무에 따른 $3{\times}2$요인설계를 적용했다. 의인화 효과의 학습개입(engaging)에서 이미지와 제스처에 의한 유의미한 상호작용이 나타났다. 단순주효과 분석에 의하면 에이전트의 이미지가 라인드로잉이고 제스처를 적용하지 않는 것이 학습개입에 긍정적인 효과를 주었다. 인지부하에 대한 분석에서는 자기평가요인(self-evaluation)에서 이미지에 의한 주효과가 있었으며, 라인드로잉 조건이 나머지 조건(실사와 일러스트)보다 더 높았다. 또한 자기평가요인은 이미지와 제스처에 의한 유의미한 상호작용효과를 보였다.
Recent development of teachable agent provides learners with active roles as knowledge constructors and focuses on the individualization. The aim of this adaptive agent is not only to maximize the learner's cognitive functions but also to enhance the interests and motivation to learn. In order to establish the relationships among user characteristics and response patterns and to extract the algorithm among variables, we measured the individual characteristics and analyzed logs of the teachable agent named KORI (KORea university Intelligent agent) through the student modeling. A correlation analysis was conducted to identify the relationships among individual characteristics, user responses, and learning outcomes. Among hundreds of possible relationships between numerous variables in three dimensions, nine key user responses were extracted, which were highly correlated with either individual characteristics and learning outcomes. The results suggest that certain type of learner responses or the combination of the responses would be useful indices to predict the learners' individual characteristics and ongoing learning outcome. This study proposed a new type of dynamic assessment for individual differences and ongoing cognitive/motivational learning outcomes through the computation of responses without measuring them directly. The construction of individualized student model based on the ongoing response pattern of the user that are highly correlated with the individual differences and learning outcome may be the useful methodology to understand the learner's dynamic change during learning.
에이전트가 지각이나 행위의 표상을 이해할 수 없는 이유는 의미론적 자질을 문자열로 변환하는 구문론적 표상방식에 의해서 일어난다. 자율적으로 학습하는 인지 에이전트를 구현하기위해 코헨은 에이전트가 sensor와 effector를 사용하여 주위환경과 물리적으로 직접적인 상호작용을 통하여 물리적 스키마의 의미 표상을 학습하는 의미론적 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 부정(negation)은 그러한 물리적 스키마를 인식하게 하는 메타 스키마임을 제안한다. 최근에 Graphplan은 계획 시스템의 성능을 향상하기 위하여 inconsistency를 이용하는 제어규칙을 사용하지만, 구문론적으로 접근하여서 부정의 의미 개념을 이해하지 못하고 중복표현의 문제를 야기한다. IPP는 부정 함수인 not을 도입하여 중복문제를 해결하지만 여전히 구문론적으로 접근하며 또한 시간과 공간에서 비효율적이다. 본 논문에서는 의미론적인 접근법을 도입하여 부정을 위해서 반대 개념이라는 긍정 아톰(atom)을 사용하는 것이 지능 에이전트를 구현의 효율적 기법이라고 제안하고, 이 가설을 지지하는 실험적 결과를 제시한다.
90년대 들어 각광받고 있는 에이전트 기술은, 동현 또는 이형의 에이전트가 각자 맡은 일을 해결하는 일종의 멀티분산 시스템으로, 조정 에이전트가 여러 응용 에이전트의 통신과 제어를 담당하는 멀티 에이전트 시스템이 주류를 이룬다. 에이전트 기반 응용 기술로는 인터넷 정보검색, 온라인 쇼핑, 메시징, 네트워크 관리등이 있는데, 포괄적으로 본다면 이러한 기술은 인터넷의 보편화에 따라 넘쳐나는 정보를 효율적으로 다루기 위한 기술이라고 볼 수 있다. 본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다. 정보 에이전트를 사용하는 멀티 에이전트 시스템에서, 정보 에이전트는 조정 에이전트에게 자신의 정보를 등록하고, 질의 에이전트는 조정 에이전트에게 원하는 질의를 요청함으로써, 서로에 대한 지식 없이도 정보의 교류가 가능하다. 그러나. 정확한 정보의 교류가 가능하기 위해서는 정보 에이전트가 자신이 제공하는 정보를 조정 에이전트에 등록했을 때, 등록된 정보와 정확히 일치하지 않는 정보를 지의 에이전트가 요청했을 경우에 대한 적절한 대처 방안이 마련되어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고 가상의 실험공간에서 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.154-162
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2015
This paper focuses on how cognitive and emotional structures affect humans during long-term interaction. We design an interaction with a turn-based game, the Chopstick Game, in which two agents play with numbers using their fingers. While a human and a robot agent alternate turn, the human user applies herself to play the game and to learn new winning skills from the robot agent. Conventional valence and arousal space is applied to design emotional interaction. For the robotic system, we implement finger gesture recognition and emotional behaviors that are designed for three-dimensional virtual robot. In the experimental tests, the properness of the proposed schemes is verified and the effect of the emotional interaction is discussed.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 많은 양의 정보가 다양한 채널을 통해 제공되고 있다. 이와 더불어 사용자들은 효과적인 정보 제공 서비스를 원하고 있으며, 정보 교환에 도움을 주는 가상 대리자 역할의 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지 안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용하여 사용자 질의 의도를 분석한 후 적절한 답변을 제공할 수 있는 질의응답 에이전트를 개발한다. 이때 유의어 사전을 이용한 키워드 데이터베이스를 구축함으로써 동의어 관계를 가진 유사 키워드 등의 사용자에 따른 다양한 지식표현 문제를 해결한다. 실제 의류 사이트를 소개하는 점 사이트에 적용해 봄으로써 그 가능성을 평가해 본다.
분산 협동 정보시스템은 분산. 이질적인 정보환경에서 다양한 지식원과 문제 해결 능력 등을 가지면서 이들이 서로 통합되어 사용되는 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 구성 정보를 서로 활용하고 제어할 수 있는 조정기능이 필요하고 이러한 조정기능의 역할에 따라 전체 시스템의 양태가 다양하게 결정된다. 본 논문에서는 다중에이전트 패러다임을 적용하여 분산 협동 정보시스템의 한 가지 모델을 제시하고 테스트 시스템을 구현해보았다. 제안 시스템은 분산된 구성원을 에이전트화하고 이들 간의 협동을 원활하게 할 수 있도록 조정 에이전트를 사용하고 조정 에이전트를 사용하고 있다. 본 시스템에서 제안된 조정 에이전트는 지식의 세밀도(granularity) 레벨을 이용하여 에이전트 활성화 순서를 조정한다. 즉, 처음에는 단수하면서도 빠른 속도의 지식 형태를 활용하고 그 결과에 따라 좀 더 복잡한 지식 베이스를 활용하도록 하는 것이다. 제안구조는 동일한 주제에 대하여 여러 레벨의 지식원이 존재할 때 이들을 적절히 순서화함으로써 마치 인지과정에서 의식의 초점(focusing)이 자연스럽게 바뀌는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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