본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.
본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.
In this paper, we propose a collaboration method of diverse agents each others in multi-agent model and describe a node migration algorithm of Mobile-Agent (MA) using by the metadata of Naming-Agent (NA). Collaboration work of multi-agent assures stability of agent system and provides reliability of...
In this paper, we propose a collaboration method of diverse agents each others in multi-agent model and describe a node migration algorithm of Mobile-Agent (MA) using by the metadata of Naming-Agent (NA). Collaboration work of multi-agent assures stability of agent system and provides reliability of information retrieval on the distributed environment. NA, an important part of multi-agent, identifies each agents and series the unique name of each agents, and each agent references the specified object using by its name. Also, NA integrates and manages naming service by agents classification such as Client-Push-Agent (CPA), Server-Push-Agent (SPA), and System-Monitoring-Agent (SMA) based on its characteristic. And, NA provides the location list of mobile nodes to specified MA. Therefore, when MA does move through the nodes, it is needed to improve the efficiency of node migration by specified priority according to hit_count, hit_ratio, node processing and network traffic time. Therefore, in this paper, for the integrated naming service, we design Naming Agent and show the structure of metadata which constructed with fields such as hit_count, hit_ratio, total_count of documents, and so on. And, this paper presents the flow of creation and updating of metadata and the method of node migration with hit_count through the collaboration of multi-agent.
In this paper, we propose a collaboration method of diverse agents each others in multi-agent model and describe a node migration algorithm of Mobile-Agent (MA) using by the metadata of Naming-Agent (NA). Collaboration work of multi-agent assures stability of agent system and provides reliability of information retrieval on the distributed environment. NA, an important part of multi-agent, identifies each agents and series the unique name of each agents, and each agent references the specified object using by its name. Also, NA integrates and manages naming service by agents classification such as Client-Push-Agent (CPA), Server-Push-Agent (SPA), and System-Monitoring-Agent (SMA) based on its characteristic. And, NA provides the location list of mobile nodes to specified MA. Therefore, when MA does move through the nodes, it is needed to improve the efficiency of node migration by specified priority according to hit_count, hit_ratio, node processing and network traffic time. Therefore, in this paper, for the integrated naming service, we design Naming Agent and show the structure of metadata which constructed with fields such as hit_count, hit_ratio, total_count of documents, and so on. And, this paper presents the flow of creation and updating of metadata and the method of node migration with hit_count through the collaboration of multi-agent.
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문제 정의
멀티 에이전트 협력 을 위한 초기 작업으로써 각 에이전트 시스템의 서버가 운 영되고 에이전트 이름이 네이밍 에이전트에 등록된다. 그리고 Client Browser의 이벤트 발생에 따라 각 에이전트의 작업은 상호 정보를 교류하기 위한 응답과 대기로 이루어 진다. Client Browser는 사용자 입력을 받아들이고 결과에 대한 뷰를 제공하는 사용자 인터페이스로써 SMA에 의해 수행된다.
물론 멀티 에이전트 기반구조와 응용 에이전트 들을 처음부터 같이 개발했다면 이러한 문제가 없겠지만 기존의 응용 프로그램을 바탕으로 에이전트 기능을 추가한 형태의 에이전트인 경우는 기존 응용 프로그램의 특성에 따라 서로 다른 형태를 지니게 된다[5]. 따라서 본 논문에서는 에이전트들 간의 협력과 상호 보완적 관계를 위해 네 이밍 에이전트를 이용하여 분산 환경의 정보 공유와 통합 을 용이하게 한다. (그림 1)은 각 기능과 역할이 상이한 다양한 에이전트로 구성된 멀티 에이전트 모델을 나타낸다[8, 9].
본 논문에서는 네이밍 에이전트와 객체 참조자 추출을 위한 네이밍 에이전트의 메타데이터 구조를 설계하였다. 또한 에이전트 등록에 의한 메타데이터 생성, 멀티 에이전트 의 각 에이전트간의 협력, 메타데이터의 정보에 의한 노드 이주 및 노드 이주에 따른 메타데이터의 갱신 과정을 기술 하였다.
제안 방법
기존 네이밍 에이전트의 네이밍 서비스는 클라이언트가 각 구현객체의 객체 참조자나 IOR(Interoperable Object Re- ference)을 사용하여 구현 객체를 호출하는 방식이 아닌 구 현 객체 이름의 정의를 이용하여 구현 객체를 호출할 수 있는 메커니즘을 제공하였다[19, 20]. 그러나 본 논문에서는 새로운 개념인 네이밍 서비스에 구현 객체 대신 푸시 에이 전트 객체와 MA 객체를 등록하고, 또한 정보 검색에 사용되는 키워드들을 저장하기 위한 네임 스페이스를 생성하여 SPA 이름과 객체 참조자, 계층적 검색 키워드들을 저장한다. (그림 4)는 네이밍 서비스별로 쓰레드 할당을 통해 객체 참조를 유지하고 관리하는 네이밍 에이전트의 구조를 나타 낸다 [4].
이 메타 데이터의 이용은 에이전트 이름을 통한 접근 방식과 같이 에이전트의 이름을 알고 있을 필요가 없고, 단지 사용자에 의해 동적으로 주어지는 검색 키워드만 주어지면 된다. 네 이밍 에이전트에 사용자가 입력한 검색 키워드만을 전달하 고, 메타데이터 테이블 내에 이미 등록된 모든 에이전트들 의 검색 키워드를 비교한 후 일치하는 키워드를 가진 모든 에이전트의 이름을 추출한다. 추출된 에이전트의 이름들을 통해 에이전트 이름을 통한 접근 방식에 사용된 메타데이터 테이블로부터 각각 해당 네이밍 서비스의 객체 참조자 를 획득하고 적중 문건의 수에 따라 노드 이주 순위를 결 정한다.
이때 네이밍 에이전트는 같은 이름으로의 에이전트 등록을 방지하고 중 복을 제거하여 분산 객체의 위치에 대한 신뢰성을 제공해 야 한다. 따라서 에이전트의 이름 충돌 시 예외 기능을 이용하여 기존 에이전트의 삭제 및 재등록 과정을 수행한다.
본 논문에서는 네이밍 에이전트와 객체 참조자 추출을 위한 네이밍 에이전트의 메타데이터 구조를 설계하였다. 또한 에이전트 등록에 의한 메타데이터 생성, 멀티 에이전트 의 각 에이전트간의 협력, 메타데이터의 정보에 의한 노드 이주 및 노드 이주에 따른 메타데이터의 갱신 과정을 기술 하였다. 메타데이터를 이용한 노드 이주는 검색 키워드를 이용해 해당 구현 객체의 객체 참조자를 획득함으로써 MA 의 노드 선택이 가능하도록 하였다.
또한 에이전트 등록에 의한 메타데이터 생성, 멀티 에이전트 의 각 에이전트간의 협력, 메타데이터의 정보에 의한 노드 이주 및 노드 이주에 따른 메타데이터의 갱신 과정을 기술 하였다. 메타데이터를 이용한 노드 이주는 검색 키워드를 이용해 해당 구현 객체의 객체 참조자를 획득함으로써 MA 의 노드 선택이 가능하도록 하였다. 이 때, 메타데이터의 각 필드는 에이전트 이름, 검색 키워드, 검색해야 할 문건 의 총 수 및 검색된 문건의 수, 네트워크 지연 시간 및 노 드 처리 시간 등으로 구성되어 MA의 노드 이주의 우선순 위를 결정하도록 한다.
본 논문에서는 Hit_Count 정보를 이용한 노드 이주 방법을 채택하였으며 노드 이주 우선순위에 따라 SPA와 대응되는 MA의 위치를 얻어 컨텐츠 수집을 요구한다.
본 장에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 노 드 이주 시 사용자 대기 시간과 전체 노드 순회 시간을 분 석한다. 평가 결과는 사용자가 원하는 문건을 검색했을 경우, 멀티 에이전트에서 MA의 노드 순회에 대해 키워드에 따른 메타데이터를 적용한 경우와 그렇지 않은 경우에 대한 응답 시간의 차이를 표와 이차원 그래프로 나타낸다.
본 평가에서 키워드 추출과 검색 방법에 따른 성능은 고려하지 않았다. 본 평가에서는 사용자 입력 내용을 키워드로 정의하였으며 비교는 단순히 문 건에 대한 substring으로 탐색하였다.<표 1〉은 본 논문의 실험 자료로써 각 이주 노드가 가지고 있는 총 문건의 수 와 적중되는 문건의 수를 나타내는 표이다.
분산 환경에서의 성능 평가는 네트워크 지연시간, 노드의 프로세싱 시간, 보안 등의 문제를 모두 고려해야 하지만 실험 환경 여건상 불가능하여 균등 네트워크 상의 동일한 노 드 프로세싱 시간을 가정하고 사용자 요구에 대한 응답 시 간만을 평가하였다. 다음 정의는 네이밍 에이전트의 메타데이터 정보를 이용한 MA의 노드 이주 시 수행 환경에 대한 평가 모델을 나타낸다.
실험을 위해서 MA를 생성하여 1에서 30까지 이름을 부 여하고 모든 호스트는 MA의 이주 노드 대상이 되게 하였으며, 각 이주 노드에서 생성하는 문건의 수는 난수 발생에 의해 0~100 사이의 값을 갖는다. 실험 결과는 호스트에 따른 총 문건 수, Hit_Count, Hit_Rate, Response Time, 누적 시간 등으로 구분하고 그래프는 가로축을 응답 시간(seconds), 세로축을 Hit_Count로 나타내어 표시하였다.
실험을 위해서 MA를 생성하여 1에서 30까지 이름을 부 여하고 모든 호스트는 MA의 이주 노드 대상이 되게 하였으며, 각 이주 노드에서 생성하는 문건의 수는 난수 발생에 의해 0~100 사이의 값을 갖는다. 실험 결과는 호스트에 따른 총 문건 수, Hit_Count, Hit_Rate, Response Time, 누적 시간 등으로 구분하고 그래프는 가로축을 응답 시간(seconds), 세로축을 Hit_Count로 나타내어 표시하였다.
네 이밍 에이전트에 사용자가 입력한 검색 키워드만을 전달하 고, 메타데이터 테이블 내에 이미 등록된 모든 에이전트들 의 검색 키워드를 비교한 후 일치하는 키워드를 가진 모든 에이전트의 이름을 추출한다. 추출된 에이전트의 이름들을 통해 에이전트 이름을 통한 접근 방식에 사용된 메타데이터 테이블로부터 각각 해당 네이밍 서비스의 객체 참조자 를 획득하고 적중 문건의 수에 따라 노드 이주 순위를 결 정한다.
대상 데이터
메타데이터는 네이밍 서비스 객체의 식별을 위한 고유키 와 네이밍 서비스 이름, 네이밍 서비스를 접근하기 위한 객 체 참조자, 그리고 네이밍 서비스에 등록된 서브 네이밍 서 비스의 객체 이름 또는 에이전트 이름으로 구성된다. 이 메 타데이터의 이용은 사용자가 접근하려는 에이전트의 이름 을 이미 알고 있어야만 가능하며, 또한 네이밍 에이전트에 사용자가 접근하려는 에이전트의 이름을 입력하여 메타데이터 테이블 내에 이미 등록된 에이전트 이름과 비교를 통해 해당 네이밍 서비스의 에이전트 객체 참조자를 얻을 수 있다.
성능/효과
실험 평가에서는 이러한 메타데이터 구성 정보 중 적중 문건의 수에 의한 이주 노드를 결정하여 초기에 적중 문건 의 응답 수를 높일 수 있었다. 이는 보다 많은 문건이 빠른 시간 내에 반환되어 사용자의 대기 시간을 줄인다.
후속연구
그러나 검색 대상이 되는 문건 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연은 노드 이주에 영향을 주며, 이러한 정보들은 적중 문건의 수가 상대적으로 낮은 노드에 대한 이주가 더 효율적일 수 있는 경우를 발생시킨다. 따라서 향후 연구 과 제로는 네트워크 지연, 노드 처리 시간 등의 여러 메타데이터 정보를 조합하여 최적의 노드 이주 정책을 세우고 네이 밍 에이전트에 캐쉬 기법을 적용하는 것이다.
참고문헌 (18)
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