Agent Communication with Multiple Ontologies

다중온톨로지의 에이전트 통신

  • 임동주 (조선대학교 전산통계학과) ;
  • 오창윤 (조선대학교 전산통계학과) ;
  • 배상현 (조선대학교 전산통계학과)
  • Published : 2001.05.01

Abstract

In this paper, we discuss how ontology Plays roles in building a distributed and heterogeneous knowledge-base system. First, we discuss relationship between ontology and agent in the Knowledgeable Community which is a framework of knowledge sharing and reuse based on a multi-agent architecture. Ontology is a minimum requirement for each agent to join the Knowledgeable Community. Second we explain mediation by ontology to show how ontology is used in the Knowledgeable Community. A special agent called mediation analyzes undirected messages and infer candidates of recipient agents by consulting ontology and relationship between ontology and agents. Third we model ontology as combination of aspects each of which can represent a way of conceptualization. Aspects are combined either as combination aspect which means integration of aspects or category aspect which means choice of aspects. Since ontology by aspect allows heterogeneous and multiple descriptions for phenomenon in the world, it is appropriate for heterogeneous knowledge-base systems. We also show translation of messages as a wave of interpreting multiple aspects. A translation agent can translate a message with some aspect to one with another aspect by analyzing dependency of aspects. Mediation and translation of messages are important to build agents easily and naturally because less knowledge on other agents is requested for each agent.

본 논문에서는 이종 분산 지식기반 시스템을 구축하는데에 온톨로지가 어떤 역할을 하는지에 대해 논의한다. 먼저 다중 에이전트 시스템 기반 지식 공유와 재사용의 구조물인 지식사회에서 온톨로지와 에이전트간 관계를 논의하는데 온톨로지는 각 에이전트에 있어 지식사회에 연결되기 위한 최소한의 요구조건이다. 둘째로 지식사회에서 온톨로지가 어떻게 사용되고 있는가를 보여주기 위해 온톨로지에 의한 중재를 설명한다. 중재자라 불리는 특별한 에이전트는 주소가 없는 메시지들을 분석해서 온톨로지와 상의하고 온톨로지와 에이전트간 관계를 참고로 해서 수신후보 에이전트들을 추론한다. 셋째, 개념화 방식을 나타낼 수 있는 각 상황들의 결합으로서 온톨로지를 모델링한다. 상황통합을 의미하는 결합상황 혹은 상황선택을 의미하는 범주 상황으로서 상황들이 결합된다. 상황에 의한 온톨로지는 실세계 현상에 대한 이종 다중 기술을 허용하기 때문에 이종 지식기반시스템에게는 적합하다. 또한 다중상황을 해석하는 방식으로서 메시지 번역을 보여준다. 번역에이전트는 상황들의 종속성을 분석하여 어떤 상황을 가진 메시지를 다른 상황을 가진 메시지로 번역할 수 있다. 에이전트들을 쉽고 자연스럽게 구축하기 위해서 메시지의 중재와 번역은 중요한데 각 에이전트에 대하여 다른 에이전트들에 대한 지식이 덜 요청되기 때문이다.

Keywords