• 제목/요약/키워드: multiagents

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Intelligent Agent System by Self Organizing Neural Network

  • Cho, Young-Im
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.1468-1473
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    • 2005
  • In this paper, I proposed the INTelligent Agent System by Kohonen's Self Organizing Neural Network (INTAS). INTAS creates each user's profile from the information. Based on it, learning community grouping suitable to each individual is automatically executed by using unsupervised learning algorithm. In INTAS, grouping and learning are automatically performed on real time by multiagents, regardless of the number of learners. A new framework has been proposed to generate multiagents, and it is a feature that efficient multiagents can be executed by proposing a new negotiation mode between multiagents..

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분산 모바일 멀티에이전트 플랫폼을 이용한 사용자 기반 디지털 라이브러리 구축 (A Personal Digital Library on a Distributed Mobile Multiagents Platform)

  • 조영임
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권12호
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    • pp.1637-1648
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    • 2004
  • 분산 환경에서 디지털 라이브러리 구축시 기존의 단일 에이전트를 이용한 클라이언트/서버 방식으로 시스템을 구축할 경우, 일차원적인 자료검색으로 인해 검색결과의 관련성이 없고, 검색 견과에 대한 사용자의 성향이 반영되지 않으며, 클라이언트가 서버에 접속할 때마다 인증을 받아야 하므로 다수의 서버 접근시 문서 처리 효율이 낮고 사용하기 불편하다는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이의 해결을 위해 기존의 멀티 에이전트 플랫폼인 DECAF와 표준안으로 제시되는 모바일 ORB인 Voyager를 응용해 새로운 모바일 환경에 적합한 멀티 에이전트 플랫폼을 개발 제안하였고, 이를 이용한 사용자 기반의 디지털 라이브러리 시스템(PDS)을 구축하였다. 이러한 접근방법은 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. 새로운 플렛폼은 관련정보의 검색문제를 위해 신경회로망을 이용한 문서분류를 통해 관련 문서의 검색을 세분화시킴으로써 검색결과의 관련성을 높였고. 사용자 성향을 반영하기 위해 모듈화된 클라이언트를 구성하여 신경회로망을 이용함으로써 사용자의 성장과 탐색 결과를 최적화 시켰으며, 네트워크 문제를 위해 멀티에이전트 플랫폼과 모바일 클래스를 이용한 모바일 기능을 개발하였다. 또한 모바일 시스템과 멀티에이전트 시스템을 적절히 결합하고 멀티 에이전트 사이의 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 제안한 플랫폼이 효율적으로 동작하도록 구성하였다. 시뮬레이션한 결과, 분산환경에서 모바일 서버의 개수와 에이전트의 개수가 늘어날수록 PDS는 기존의 디지털 라이브러리보다는 탐색시간이 훨씬 줄어들었고 결과에 대한 사용자 만족도도 기존 C/S 방식에 비해 약 4배정도 향상됨을 알 수 있었다

유전자 프로그래밍을 이용한 자율 이동 로봇군의 헙조행동 진화 (Evolving Cooperative Behavior of Autonomous Mobile Robots Using Genetic Programming)

  • 조동연;장병탁
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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    • pp.2197-2199
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    • 1998
  • Many multiagents cooperative problems, such as table transport problem, require several emergent behaviors and a proper coordination of these is essential for successful accompishment of the task. We study in this paper the genetic programming method, called fitness switching, to evolve cooperation strategies of robots in these kind of tasks and show simulation results to demonstrate its effectiveness.

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온라인 학습공동체 그룹핑 시스템 개발: 지능적 에이전트 활용 (Grouping System for e-Learning Community(GSE): based on Intelligent Personalized Agent)

  • 김명숙;조영임
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.117-128
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    • 2004
  • 전통적인 면대면 수업에 비하여 온라인 학습은 학습자에게 더 심한 고립감을 유발하며, 또한 높은 중도 탈락률을 보인다. 이러한 현상은 온라인 학습에서 학습자 간의 상호작용, 소속감, 상호의존성, 상호유대감, 지속적 학습을 가능하게 하는 사회적 환경의 부족함에서 기인한다. 그러므로 e-learning 공동체에서는 중도 탈락률을 낮추고 학습자의 고립감을 해소하도록 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는, 바람직한 학습공동체 형성을 위하여 적용될 취향검사 항목에 대한 연구를 수행하였으며, 이를 바탕으로 온라인상에서 취향검사의 동질성과 다양성을 결합한 지능적 멀티에이전트 기법에 의한 학습공동체 e-learning 그룹핑 시스템(GSE)을 개발하였다. GSE 시스템은 에이전트에 의해 개인화된 사용자 프로파일을 구축하여 사용자 취향에 따른 그룹핑을 자동적으로 수행하는 것이 특징이다. 이 시스템을 실제 테스트해 본 결과, 학습자들의 약 88%가 만족함을 나타냈으며 그룹이 계속 유지되거나 해체되지 않기를 원하는 것으로 나타났다.

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최적의 매매계약을 위한 지능형 에이전트 기반의 비즈니스 모형에 관한 연구 (A Study of Business Model Based on Intelligent Agents for Optimal Contract)

  • 정종진
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.131-146
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    • 2004
  • 전자상거래가 활성화되면서 멀티에이전트를 비롯한 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 구매자와 판매자간의 매매 프로세스를 에이전트들이 수행하는 과정에서 에이전트의 지능적 능력이 부족하여 의사결정시 사용자의 개입을 요구하고 있다. 또한 사용자가 매매활동에서 중요하게 고려하는 항목들을 충분히 수용하지 못한 상태에서 서로 연결되는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하는 매매 프로세스를 위한 멀티에이전트 기반의 비즈니스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 기존의 특정 항목을 중심으로 한 중개의 단점을 극복하고 사용자의 다양하고 차별적인 요구사항들을 만족시키면서 최적의 중개가 이루어지도록 하기 위하여 중개 프로세스에 CSP 기법을 적용한다. 또한 매매후보 에이전트들이 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하기 위하여 게임이론에서의 협상모형을 응용한 에이전트들의 자동 협상 메커니즘을 제안한다. 이러한 중개 프로세스의 최적화 및 자동 협상을 위하여 제안 된 모형에서는 에이전트들이 경쟁계층, 제약만족계층, 협상계층을 통과하면서 매매계약 활동을 수행하도록 한다 이 때 에이전트 간 통신을 위하여 본 모형에서는 자체적으로 정의한 메시지 기반 통신 프로토콜을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 제안한 모형을 기반으로 한 응용시스템들을 구현하고 다양한 실험 및 평가를 수행한다.

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