::: 삼성전자 소프트웨어멤버십 블로그 :::

본 과제의 주된 목적은 Multi-agent System을 기반으로 Context-awareness가 가능한 middleware를 개발하는 것이다.

과제의 중간 및 완료발표 그리고 시현의 중점이 Context-awareness관련 내용이 될 것이다.

따라서 블로그를 통해 Multi-agent System에 대한 이야기를 해 볼까 한다. (시작발표때의 요청도 있었고...)

다음과 같이 총 3부로 계획하고 있으며(절대 지훈이가 3개쓰라고 해서 그런것은 아니다. ^^)
과연 3개의 글 속에 Multi-agent System의 감동을 전달할 수 있을지 걱정이 앞선다.

1. Multi-agent System이란?
2. Prisoner's dilemma
3. Nash Equilibrium

먼저 오늘은 Multi-agent System이 무엇인지에 대한 이야기를 해볼까 한다.

Multi-agent system을 그대로 직역하면 다중-에이전트 시스템 이다.
쉽게 풀어보면, 에이전트가 많이 존재하고 그들이 서로 상호작용하여 어떠한 목적을 달성하는 시스템이라 볼 수 있겠다.

그럼 에이전트란 무엇일까?

에이전트의 사전적 의미는 '대리인'이다. 즉, 자신이 해야 할 일을 다른 사람에게 위임하여 시키는 경우, 이 상황에서
일을 위임할 '다른 사람'을 '대리인'이라 볼 수 있다.

사전적 의미에서는 사람이지만, 우리는 계산(전산)의 관점에서 바라봐야 하므로 어떠한 기능을 하는 하나의 '모듈'이라 하자.

또한, 사람은 스스로 움직이므로(능동적) 이 모듈 또한 스스로 움직여야 한다.

참고로 이러한 특징을 전산학에서는 autonomous라 한다.

주저리 주저리 많은 말을 했지만, 지금까지의 내용을 정리하면 에이전트라는 것은 autonomous한 하나의 모듈이라는 것이다.

하지만 이런 autonoumous한 모듈이 과연 어디에 쓰일까?

스스로 어떠한 동작을 하는 모듈이란 것이 숫자 1을 while(1) 속에 넣고 찍어주는 함수를 callback으로 호출하는것도
그러한 모듈일 수 있으니, 머 굳이 쓰일때는 없다. ㅡㅡ;

따라서 등장하는 것이 Intelligent Agent(이하 IA)이다.

캬~ 말은 좋다. ^^; 제가 굳이 이런말을 하는 이유는 Intelligent에 대한 정의를 한번 짚고 넘어가야 할 것 같아서이다.

여러분은 Intelligent가 무엇이라 생각하는가?

이것의 사전적 의미는 '지능', '지능적인' 머 이런것들이다.

하지만, 이것 또한 계산(전산)의 관점에서 바라본다면, 우리가 상식적으로 간주하고 생각하는 '지능'과는 거리가 있다.
(솔직히 이런 말은 계산기의 Architecture, 성능에 좌우되는 변명이다.)

학부 때, 인공지능(artificial intelligence, 이하 AI) 수업을 들어본 사람이 있는가?

내가 그 수업에서 유일하게 기억나는 것은 "인공지능이란 무엇인가?" 인데, 그 때의 기억에 따라

은사님이 말씀하신 인공지능이란,

천막이 처진 2개의 방에 질문 답변기가 있다.
(하나의 방에는 진짜 사람이 답변을 하고, 하나의 방에는 질문답변기(answer machine)이 있다.)

이러한 상황에서 당신은 1번방에 들어가서 어떤 질문을 하고 답변을 듣는다.

그리고 2번방에 들어가서 같은 질문을 하고 답변을 듣는다.

당신은 1, 2번 방중에 누가 사람이고 누가 machine인지 구분할 수 있겠는가?

이때, 구분할 수 없다면 그 machine은 AI를 가진 machine이다.

이렇게 인공지능 정의를 곱씹어본 이유는, 전산학에서의 '지능'은 먼가 정확하고, 똑똑하고, 세련되고, 지적인 것이 아니라
"인간을 똑같이 흉내낼 수 있는가?" 로 정의될 수 있기 때문이다.
 
즉, 어떠한 명제가 진실인지 아닌지 그것이 당신에게 도움이 되는지 안되는지와 같은 것은 전혀 중요하지 않다는 것이다.

인간은 항상 실수를 하고 멍청한 짓을 더 많이 한다. (당신은 아닌가? 난 거의 대부분이 그렇다 ㅠㅠ)

다시 IA의 정의로 돌아와 정리하면, IA란 인간을 똑같이 흉내내는 에이전트이다. 이것은 즉, '대리인'이다.

다시 원래의 정의로 돌아왔다. ㅡㅡ; (하지만, '대리인'을 계산으로 만들어보자이다. 동일한 개념은 아닌것이다.)

아무튼 이러한 IA를 만들기 위해 10여년간 학계에서 활발한 연구가 진행되었지만, 별 소득이 없었다.

그나마 하나의 소득이 있다. 그것은 "현재의 계산기 architecture와 성능으로는 IA가 불가능하다"라는 것이다.

그럼 이대로 포기할 것인가? 당연히 그렇지 않겠지 ㅋㅋ

그래서 등장한 것이 Multi-agent system이다. 즉, 하나의 '에이전트'라는 가상대리인을 만들고 싶었지만 불가능하다 판단하고 다른방식으로 가상대리인을 만들자는 것이다.

이 방법의 핵심은 기존의 IA연구에서 가장 중요한 문제인 에이전트에 부하되는 계산의 복잡도를 경량화하자는 것이다. 현재의 전산성능이 커버할 수 있을정도로

그리고 이러한 에이전트(경량화된)를 많이 만들어 서로 상호작용하게 만들어 기존의 목적을 달성 하자는 것이다.

비슷한 개념이 "분산처리", "그리드 컴퓨팅"이라 할 수 있겠다.

지금까지의 내용을 환기하여 다시 정리해 보자.

Multi-agent system은 단순한(계산이 경량화 된) 다수의 에이전트(능동적 모듈)들이 서로 상호작용하며
특정한 목적을 달성하기 위한 시스템이다.

이제 생각해야 하는것은 상호작용과 그 상호작용을 통해 특정한 목적을 달성하는 것에 대한 문제이다.

이 문제를 쉽게(?) 비유하면, 바보들 10명을 대리고 전구를 교환하는 문제라 할 수 있겠다.
이 바보들은 자신에게 떨어진 하나의 일만을 할 수 있다. 2개의 일을 못한다.

이러한 상황, 이미 사용할 수 있는 자원은 정해진, 에서 문제를 해결할 수 있는 방법은 어떻게 이들을 조정하고
조화시킬까의 문제이다. 이것을 "협업 정책(Collaboration strategy)"이라 부른다.

하지만 이 협업정책이란 것은 전산학의 개념이라기 보다는 경제학과 사회학의 개념이며
그 분야에서 더욱 연구되고 발전되었다.

이에 2부와 3부에서는 이러한 협업정책을 살펴보기 위해 경제학과 사회학의 이야기들을 해볼 생각이다.

☆ 글쓴이 소개☆

-- Junghoon Kim, M.S. Student School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University 300 cheoncheon-dong, Jangan-gu, Suwon-si, Gyeonggi-do 440-746, Korea Mobile: +82-10-4102-7714 http://yeoshim.springnote.com/

수신감도를 얻어오는 방법에는 C++ 에서 무선 인터넷 신호강도를 측정하는 방법과 둘째로 DDK 에서 지원하는데 이를 이용하는 것. 그리고 마지막으로 아래처럼 WMI 와 비슷한 Query 형식으로 값을 쉽게 얻을수 있다.

HRESULT hres = pSvc->ExecQuery(bstr_t("WQL"), bstr_t("SELECT * FROM    MSNdis_80211_ReceivedSignalStrength Where active=true"),

와 같은 형태로 사용되는데 MSNdis_80211_ReceivedSignalStrength 로 검색해보니, WMI 로 제공되고 있었다.

MSDN 에보니 C++ 로 WMI 사용을 하는 방법이 나와 있는것으로 보아 어느정도 안정성이 보장된다고 생각된다.

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa389762(VS.85).aspx

MSDN 에 C++ 에서 WMI 를 사용하는 방법이 자세히 나와있다.

그리고 필요한 Query 는 아래와 같다.

Namespace : root\WMI
Classes : MSNdis_80211_ReceivedSignalStrength

IP주소를 얻어오기 위한 방법에는 여러가지가 존재한다. 처음 IP주소를 얻기 위해서 자료를 찾아 보았는데 레지스트리에서 값을 가져오는 방법이 있었다. 그래서 이 방법을 쓰려 했지만, 상당히 복잡하였다. 우선 디바이스 장치의 이름을 얻어온 후, 그 값을 토대로 다시 검색을 해야 하기 때문이다. 더불어 레지스트리에서 가져온다는 것 자체가 어떤 프로그램에서 기록을 한 것을 다시 가져오는 샘이니까 신뢰가 되지 않았다. 그래서 찾아 보았다.

GetAdaptersInfo 라는 함수를 이용하면 좀더 쉽게 원하는 값을 가져올 수 있엇다.
MSDN : http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa365917.aspx

주의할점은 MSDN 하단에 나와 있듯이 (Requirements) 라이브러리를 추가시켜 주어야 한다.

Iphlpapi.h 헤더를 추가시켜야 하고 Iphlpapi.lib 를 사용하면 되고 Iphlpapi.dll 가 필요하다.

얻어올수 있는 값으로는 Sub Mask 를 비롯하여 GateWay, IP, Device Name 등이 있다.

Wirtten by 김성욱

대회가 얼마 안 남은 이 시점에 우리가 계획했던 부분에서 차질이 빚어지고 있다.

1. 프레임 재설계
2. 집진부 구성
3. 미니 PC 탑재
4. 현재 문제점
5. 문제 해결방안

1. 프레임 재설계
 이번 프레임 설계는 SolidWorks2008로 진행하였다.
처음 다뤄보는 툴이었지만 간단한 설계라서 큰 어려움없이 설계할 수 있었지만 제일 어려웠던 것은
치수 계산이었다. 집진통, 집진구멍, 모터의 자리배치에 엄청 신경 써야 했기 때문이다.

Application Virtualization 프로젝트를 위해 각 컴퓨터 사용자에 따른 User Directory와 Registry정보에 대한 부분을 처리하기 위한 처리에 대해 정리해 보았다.

우선 Window에서 기본으로 사용하는 path의 경로는 다음과 같다.