6편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
본 연구는 고정 및 스위칭 통신 토폴로지 환경에서 비선형 동역학과 비대칭 전역 상태 제약을 갖는 이종 다중 에이전트 시스템(MAS)의 대형 추적 제어 문제를 다룬다. 특히, 미지의 비선형 동역학을 처리하고 시스템 상태가 지정된 제약 조건을 벗어나지 않도록 하는 데 중점을 둔다. 이를 위해 퍼지 논리 시스템을 활용하여 미지의 비선형 동역학을 근사화하고, 분산 관측기를 개발하여 리더의 상태 정보를 추정한다. 고차 완전 구동 시스템 접근 방식을 도입하여 원래의 제약 시스템을 비제약 고차 완전 구동 시스템 모델로 변환함으로써 계산 복잡성…
인공지능 분야의 오랜 목표인 지능형 에이전트 개념은 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 새로운 전환점을 맞이했습니다. LLM은 추론, 계획, 도구 사용 능력을 갖춘 정교한 에이전트 개발을 가능하게 하며, 자연어를 인지 및 상호작용의 보편적 인터페이스로 활용하여 자율 작업 보조부터 복잡한 사회경제 시스템 시뮬레이션에 이르기까지 다양한 실제 응용 분야로 빠르게 확장되고 있습니다. 본 연구는 LLM 기반 에이전트 분야를 통합적으로 조망하며, 단일 및 다중 에이전트 시스템을 핵심 구성 요소로 체계적으로 분석하는 조직 프레임워크를 …
과학적 발견은 복잡한 문제에 대한 가설 수립과 엄격한 실험 검증을 통해 이루어집니다. 본 연구는 이러한 과정을 강화하기 위해 Gemini 기반의 다중 에이전트 AI 시스템인 Co-Scientist를 제안합니다. Co-Scientist는 연구 목표와 기존 과학적 증거를 바탕으로 새롭고 독창적인 연구 가설을 생성하여 과학자들이 새로운 지식을 발견하도록 돕습니다. 시스템은 에이전트들이 가설을 지속적으로 생성, 비판, 개선하며, 테스트 시점 컴퓨팅 확장을 통해 이 과정을 가속화합니다. 주요 기여는 유연한 컴퓨팅 확장을 위한 비동기 작업 …
과학적 발견은 관찰, 가설 생성, 실험, 데이터 분석의 반복적인 과정으로 이루어집니다. 인공지능이 생물학 분야에 적용되며 발전했지만, 이 모든 단계를 자동화한 시스템은 아직 없었습니다. 본 연구는 가설 생성과 데이터 분석을 완전히 자동화하는 최초의 다중 에이전트 시스템인 Robin을 소개합니다. Robin은 문헌 검색 에이전트와 데이터 분석 에이전트를 통합하여 가설을 생성하고, 실험을 제안하며, 실험 결과를 해석하고, 업데이트된 가설을 생성함으로써 과학적 발견에 대한 반자율적인 접근 방식을 구현합니다. 이 시스템을 건성 노인성 …
지능형 튜터링 시스템(ITS)은 고등 교육에서 개인 맞춤 학습 및 학업 모니터링을 지원하며 그 활용이 증가하고 있습니다. 그러나 기존 시스템은 정적 아키텍처와 경직된 규칙 기반 메커니즘에 의존하여 확장성이 제한되고, 이질적인 학습자, 변화하는 학습 행동 및 실제 교육 환경에 효과적으로 적응하기 어렵다는 한계가 있습니다. 본 논문은 실제 환경에 배포된 지능형 시스템의 자율적 의사 결정을 위해 강화 학습(RL) 기반의 자기 적응형 다중 에이전트 아키텍처를 제안합니다. 이 아키텍처는 사용자 상태, 행동, 상호작용 패턴을 고려하여 전문 …
로봇 공학, 산업 자동화, 자율 제어와 같은 대화형 애플리케이션은 사용자 입력에 동적으로 반응하는 지연 시간에 민감한 시스템이다. 이러한 애플리케이션은 효율적인 통신 프로토콜을 요구하며, 발행/구독(pub/sub) 모델이 유망한 접근 방식 중 하나로 꼽힌다. 그러나 기존 pub/sub 시스템은 제한된 메모리 용량과 동적 환경에서의 비효율성으로 인해 아키텍처적 제약을 겪고 있으며, 효과적인 분산 메모리 관리에 대한 연구는 미흡했다. 본 논문은 이러한 격차를 해소하기 위해 의도-색인 이분 그래프 아키텍처를 기반으로 하는 적응형 자율 …
