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초록

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나날이 방대해지는 디지털 정보의 처리를 돕기 위한 멀티 에이전트 시스템과 데이터 마이닝 기술의 통합에 대한 필요성은 날로 증대되어 가고 있다. 이러한 요구 수용을 위해서는 에이전트들의 환경과 행동을 수집하고 트레이닝이 가능한 룰로 변환이 가능해야 한다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기술이 에이전트의 지능을 증대시키는데 활용될 수 있는 가능성을 조망해 보고, 유비쿼터스 지능공간과 유사한 문제를 다룬 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 에이전트 지능 향상을 위한 트레이닝을 적용해 본다. 그리고 이를 통해 여러 가지 룰들을 JESS 룰로 변환하여 다양한 영역에서 적용 가능성을 제시하고자 한다. 우리는 에이전트 개발 도구로서 JADE를 선택하였고, 에이전트간의 정보 교환에 ACL을 사용하였다. ACL은 에이전트간 정보와 서비스의 교환, 협상, 추론, 협력 등을 가능하게 해 주며, FIPA 표준을 완벽히 따르고 있다. 실제 에이전트 트레이닝을 수행하는 실험을 위해 사용자의 혈압, 체온, 심장 박동수를 실시간으로 센싱하여 건강상태를 확인하는 여러 생체계측 에이전트들을 구현하였으며, 초기상태의 룰을 JESS 룰로 변환하여 에이전트의 행동을 재트레이닝 하였다. 또한 마지막으로는 실험결과를 바탕으로 유비쿼터스 분야에의 응용 및 발전 가능성에 대해 고찰해 본다.

목차

초 록
 I. 서 론
 II. 관련 연구
  1. 지능형 에이전트
  2. JESS 룰 기반 시스템
 III. 에이전트 시스템 아키텍처
 IV. 적용 사례
 V. 실 험
 VI. 결론 및 발전방향
 참고문헌

키워드

저자

• 황우연 [ 가톨릭대학교 컴퓨터공학과 대학원 석사과정 ]
• 이기원 [ 가톨릭대학교 컴퓨터공학과 대학원 ]
• 양정진 [ 가톨릭대학교 컴퓨터공학과 부교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658