A Framework for a Scalable Agent Architecture of Cooperationg Heterogeneous Knowledge Sources Aris M. Ouksel 컴퓨터공학과 김 주 남

Index u Introduction and Objectives u A Conceptual framework for SCOPES u Current State of Knowledge in Semantic Interoperablity u Semantic Interoperability in SCOPES u Conclusion and Extensions to SCOPES Currently Being Investigated

Introductions and Objectives(1) u Realistic social interaction 하에서 동작되는 agent 들을 설계하기 위한 아키텍쳐에 필요한 적당한 Conceptual Framework 은 무엇인가 ? u 불완전하고 불확실하고 멀티미디어적인 정보 소스들을 가지고 있는 knowledge site 사이에서 interoperability 를 달성하며, 이질성을 다루고 관리하기 위한 capability 를 제공하면서 어떻게 Agent 들의 자율성을 유지할 것인가 ?

Introductions and Objectives(2) u Agent 들의 기억 특성은 어떠한가 ? 특히 어떻게 agent 가 복잡한 상호작용 속에서 배울 수 있으 며 기억을 증대시킬 수 있을까 ? u Domain specfic knowledge 가 어떻게 상호작용 에 영향을 미치는가 ? 이런 knowledge 를 잡아내 기 위해서 어떠한 개념적인 구성이 필요한가 ? u 이러한 이해가 어떻게 정형화되고 모델화되며 구현될 수 있나 ? 어떠한 특징의 아키텍쳐의 scalability 를 보장해 주나 ?

Introductions and Objectives(3) u SCOPES: Semantic/Semiotic Coordination Over Parallel Exploration Spaces – agent 사이의 computer-mediated conversation 을 강조 – agent 들의 contextual interaction 을 monitoring 하고 이 interaction 들을 통해 knowledge discovery 를 제공

Introductions and Objectives(4) u Challenge in SCOPES – 현재의 SCOPES 가 다루는 범위를 interaction 과 knowledge network 에 관한 보다 의미있는 문제를 연구하기 위한 엄격한 framework 으 로 확장하고 통합함과 동시에 실용적인 시스 템으로 발전할 수 있는 유연성을 보장

A Conceptual Framework for SCOPES(1) u SCOPES 는 현재 context 구성에 있어서 의미있는 interaction 이 일어날 수 있도록 하는 knowledge elicitation 에 대한 메커니 즘을 제공. – 서로 상반되는 internal semantics 를 갖는 정 보 소스들 간의 dynamic integration 에 부적합

A Conceptual Framework for SCOPES(2) u A Semiotics Framework for Constructing Interaction Context – Mutual Beliefs(MB) 를 이용 (constructed) – Agent 들이 context 에 대한 협상 (negotiation) 을 추가로 요구 query-based framework 의 context 에서 생기는 identification of domains 문제에 대한 좋은 해결책

A Conceptual Framework for SCOPES(3) u Open Systems Framework for Social Interaction (semiotics framework)

A Conceptual Framework for SCOPES(4)

A Conceptual Framework for SCOPES(5) u Mechanisms for Context Construction – Designing Rules of Interaction – Reengineering the Pragmatics, Semantics, and Syntactics – Handling Approximation – Coming to Agreements

Current State of Knowledge in Semantic Interoperability(1) u Tranditional Multidatabase Approaches – conceptual schema 를 이용 생성 및 유지가 어려움 semantic heterogeneity 들에 대한 조정을 고려하지 않음 전체적 일관성과 knowledge 에 대한 통약성 (commensurability) 을 가정

Current State of Knowledge in Semantic Interoperability(2) u Tranditional Multidatabase Approaches – multidatabase language multidatabase language 를 이용하여 global schema 를 만들때 생기는 문제를 줄임 user 에게 data integration 에서의 어려움을 넘김.

Current State of Knowledge in Semantic Interoperability(3) u Advanced Multidatabase Approaches – Information Retreival base techniques – Shared Ontology based techniques – Neural Networks based techniques – Mediator based techniques – Software Agents based approaches

Semantic Interoperability in SCOPES(1) u Semantic 조정을 위해서는 다음이 필요 – query-directed dynamic elicitation of semantic knowledge and partial integration – discovery and reconciliation of conflicts in environment of incomplete and uncertain semantic knowledge – coexistence and management of multiple plausible interpretations during reconciliation

Semantic Interoperability in SCOPES(2) u Classification of Semantic Conflicts – Inter-Schema Correspondence Assertion(ISCA) – Assert[naming,abstraction,heterogeneity] naming: 로컬 database 의 요소 x 와 로컬 또는 리모 트 database 의 요소 y 에 대한 naming function – syn(x,y) : synonyms – hom(x,y): homonyms – unrel(x,y): unrelated

Semantic Interoperability in SCOPES(3) – class(x,y): class relationship – gen(x,y): generalization relationship – agg(x,y): aggrgation relationship – att(x,O,DB): attribute level – obj(x,DB): x 는 DB 의 object – inst(x,O,DB) x 는 DB 의 object O 의 instance

Semantic Interoperability in SCOPES(4)

Semantic Interoperability in SCOPES(5) u Context-Driven Reconciliation and Management of Multiple Contexts – Assumption Based Truth Maintenace System(ATMS) 를 사용 – Dempster-Schafer theory of evidence 를 변형하 여 사용

Semantic Interoperability in SCOPES(6) u Inference – SCOPES 에서 reconciliation 테크닉과 knowledge source 들은 다음 법칙을 이용하여 통합되었다. – R: if C(p) then consequent. [p.q] – C 는 BNF 에 의해 다음과 같이 정의된다. – C::= E*Assertion*Assumption | – C*Assertion | C*Assumption | C

Semantic Interoperability in SCOPES(7) – p: degree of belief in all assertions in AC  – q: degree of belief in rule r if p =1

Semantic Interoperability in SCOPES(8) u The Context Negotiation Layer – Information Resource Module(IRM) information source 가 적당한가를 확인함 – Classification Module(CM) semantic conflict 를 분류함 – Inference Engine Module(IEM) 확률적인 semantic relationship 을 추론함 – Context Indexing Module(CIM) 타당한 context 들의 context index 를 유지

Semantic Interoperability in SCOPES(9) u The Context Negotiation Layer – Human Interface Module(HIM) 사람이 semantic reconciliation process 에 끼어들 수 있게 해 줌.

Semantic Interoperability in SCOPES(10)

Semantic Interoperability in SCOPES(11) u Scalability – network-wide global directory 의 사용 제거 – Global schema, multidatabase approaches, advanced data integration approaches 를 사용 못함 – 여러 agent-based information retrieval system 을 제거

Semantic Interoperability in SCOPES(12) u Algorithm: Context Construction – 1. Initialization: 먼저 억세스한 소스들로부터 CIM 에서 의미상으로 타당한 소스들을 찾음. – 2. Mapping query terms: IRM 에서 리모트 소 스들 중 유사성에서 다음으로 가장 높은 non-rejected 소스를 찾음. – 3. Schema propagation: 리모트 소스로의 부가 적인 mapping 들을 생성하기 위해 local schema rule 을 사용.

Semantic Interoperability in SCOPES(13) u Algorithm: Context Construction – 4. ISCAs inference: IEM 에서 새로운 ISCA 를 생성하거나 현재 ISCA 를 완료하기 위해 inference rule 을 사용 – 5. Derivation: 부가적인 evidence 를 위해 현재 ISCA 들을 수집함 – 6. Derivation 이 더 이상 없을때 까지 4 번과 5 번 단계를 수행

Semantic Interoperability in SCOPES(14) u Algorithm: Context Construction – 7. Context merging: 도식적으로 (schematically) 관련된 object 들 사이의 ISCA 들을 통합함 – 8. 모든 query term 들이 수행될 때까지 2 번에 서 7 번 단계를 반복

Conclusion and Extensions to SCOPES Currently Being Investigated u Rich Media Objects, Temporal, Spatial, and Causal Relationships u Use of Domain-Specific Knowledge, Search, and Reasoning Capabilities