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문제 정의

  • 본고에서는 지능형 에이전트에 적용된 기계학습의 동향을 살펴보고, 2가지 응용 예를 소개한다. 제2절에서는 먼저 기계학습을 이용한 각종 지능형 에이전트와 최근 CMU에서 진행 중인 RADAR 프로젝트를 간략히 소개한다.
  • 있다. 여기에서는 각종 기계학습 기법을 바탕으로 추론, 학습, 판단, 계획 및 모델링을 구현하고, 이를 이용하여 인공비서 개발에 필요한 대화모듈, 상황인식 모듈, 지식관리모듈, 행동기능모듈을 구축한 사례를 보고한다. 그림 3과 같은 인공비서 모델을 바탕으로, 대화를 통해 사용자의 의도를 파악하고 비정형적 추론기술로 상황을 인식하고 적절한 행동이나 서비스를 제공한다.
  • 필요하다. 본 사례에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자의 성향을 모델링하고 상황에 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 소개한다.
  • 본고에서는 지능형 에이전트에서의 기계학습 기법의 적용 동향과 관련 연구를 소개하였고, 최근 지능형 에이전트로 연구가 진행 중인 인공비서에 대한 간략한 소개와 기계학습 기술인 유전자 프로그래밍과 베이지안 네트워크를 활용한 성능향상 기법에 대해 살펴보았다.

가설 설정

  • 실험에서는 추가된 일정에 대해 사용자의 평가는 일정 확률로 존재한다고 가정하였으며, 각 일정의 평가는 일정의 우선순위, 선호도, 중요도, 참가자 중요도, 일정 중요도, 참가자 선호도, 일정 선호도, 시간선호도 중, 한 번에 한 항목에 대해서 평가가 이루어지며 그 평가값은 사용자의 성향을 바탕으로 미리 정의된 베이지안 네트워크를 통하여 결정하였다. 실험은 사용자 평가의 비율을 10%, 30%, 50%, 70%, 90% 로 변경하면서 진행되었다.
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참고문헌 (15)

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  15. S.-S. Lim and S.-B. Cho, "Online learning of Bayesian network parameters with incomplete data," Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4114, pp.309-314, 2006 

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