The Intelligent Agent System has become a typical approach in researching Distributed Artificial Intelligence and Distributed Problem Solving. However, despite its various technical advantages, the distribution and expansion of the Intelligent Agent System approach has been limited because existing methodologies rely on specialized applications and therefore require intensive investment for developing new systems. In attempt to conquer these difficulties, this paper proposes a standardized methodology for constructing Intelligent Agent Systems. The proposed approach deviates from current agent system approaches of repeatedly constructing new and customized expert systems. Specifically, this paper provides an economical method for developing Intelligent Agent Systems by investigating the possibility of standardizing message communication protocols in linguistics speech-act theory and by supplementing traditional algorithmic systems with intelligent segments using among other, expert system tools. To verify effectiveness, the shop floor scheduling system of a large scale shipbuilding yard has been redesigned, developed, and tested using this approach. This shop floor scheduling system requires the scheduling of when and where to process block construction under various constraints. It is a difficult 4-dimensional time and space allocation problem involving traditional NP-complete search spaces. The tested intelligent Agent System proposes an innovative method for reducing the search space into three levels : the algorithm level, the agent intelligence level, and the level of cooperation among agents. It also provides methods for solving deadlock occurrence and non-uniformity problems resulting from parallel processing. Test results demonstrate applicability and economy, among other technical advantages.
분산인공지능 연구나 분산문제해결(Distributed Problem Solving)연구에 있어 지능 에이젼트 시스템은 대표적인 접근방법이 되고있다. 그러나 에이젼트 시스템은 여러가지 기술적인 우수성에도 불구하고, 응용분야 특성에 종속된 구축 방법이나 새로 시스템을 구축할 때 소요되는 과도한 투자로 인하여 확대보급이 미미하였다. 이러한 어려움을 복하기위한 하나의 시도로서 본 논문에서는 응용분야에 종속되지 않게 지능 에이젼트 시스템을 구성하는 표준적인 방법론을 제시하고 있으며, 특히 언어학에서 도입된 스피치-액트 이론에 입각한 메시지 통신프로토콜의 표준화 가능성을 검증하고, 이제까지의 에이젼트 시스템 구축방법인 전문가시스템을 사용하여 새로이 시스템을 구성하는 방법에서 탈피하여, 전통적인 알고리즘 형태의 시스템에 전문가 시스템 도구등을 이용한 지능부분을 추가함으로서 지능 에이젼트 시스템을 경제적으로 구축하는 방법을 제안하고 있다. 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 대형 조선조의 선박 건조공정 일정계획 시스템을 지능 에이젼트 시스템으로 재 구성하여 시험함으로서 그 유용성과 경제성을 보이고 또 지능 에이젼트 시스 템의 기능적 우월성을 보인다. 그런데 조선소의 공정 일정계획 시스템이란 선박건조 작업상의 효율을 위해 나누어진 여러 공정에서 주어진 제약 조건하에 다양한 형태를 지닌 블럭(Block)을 언제 어디서 만드느냐 하는것을 계획하는 것으로, 최적해를 구하기위해서는 시간과 공간이 결합된 4차원의 배치문제를 풀어야하는 전형적인 NP-Complete의 탐색공간을 갖는 어려운 문제인데, 시험된 지능 에이젼트 시스템에서는 알고리즘 레벨, 에이젼트 지능 레벨, 에이젼트간 협조 레벨의 3단계에 나누어 탐색공간을 혁신적으로 감소하는 방법을 제시하며, 시험과정에서 돌출되었던 Dead Lock의 회피 문제나 병렬처리에서 나타내는 결과의 비정합성 문제의 해결방안이 제시된다.
