'사이버 비서' 곧 현실로 온다 .. '인공지능형 검색 에이전트란'
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증권회사 직원인 김윤경시는 사이버 비서와 함께 하루 업무를 시작한다.
컴퓨터를 켜면 사이버 비서가 나와 먼저 하루의 뉴스를 보여준다.사이버 비서가 제공하는 뉴스는 아니다.
김씨가 평소 관심을 갖고 있는 주제만을 사이버 비서가 알아서 골라놓은 것이다.
E메일도 마찬가지다.중요한 내용을 가장 먼저 읽어볼 수 있게 정리해 보여준다.
컴퓨터의 발달로 인해 사용자의 취향을 분석해 원하는 정보만을 골라서 제공해주는 이같은 사이버비서가 곧 현실화될 전망이다.
이 사이버 비서의 배후에는 지능형에이전트라고 불리는 소프트웨어가 숨어있다. 에이전트의 구성 =지능형에이전트는 사람의 명령을 받아 이를 대신해주는 소프트웨어다.
그러나 단순히 명령을 수행할 뿐만 아니라 스스로 학습하고 추론할 수 있는 능력이 있다.
또 다른 에이전트와 의사소통을 통해 보다 효율적으로 업무를 처리하기도 한다. 에이전트는 엔진 지식베이스 제어부 인터페이스 등으로 구성된다.
엔진은 처음 만들어질 때 주어진 규칙과 경험을 통해 추론하는 기능을 갖는다.
지식베이스는 엔진을 통해 얻어진 지식을 보관하는 곳이다.
제어부는 학습된 지식베이스를 기반으로 전체기능을 제어하는 부분이다.
그리고 인터페이스는 외부의 어떤 신호를 내부처리용으로 적절하게 바꾸거나 내부의 지식을 외부 형태로 변환시켜 주는 역할을 한다.
에이전트의 유형 =에이전트는 혼자서 모든 것을 하지 않는다.
서로의 역할을 분담해 사용자의 요구를 수행한다.
에이전트의 임무를 분류하면 인터페이스 에이전트,태스크 에이전트,정보 에이전트로 구분할 수 있다.
인터페이스 에이전트( interface agent )는 사용자와 상호작용을 하며 사용자의 질의를 받아 분석하고 결과를 보여주는 역할을 수행한다.
좀더 지능을 갖춘 인터페이스 에이전트는 사용자의 습성과 기호 등의 데이터를 취득해 이를 모델링한다.
사용자의 설정에 따라 전자우편을 분류하거나 여과해주는 작업은 인터페이스 에이전트에 속한다.
태스크 에이전트( task agent )는 주어진 정보에이전트가 가져온 지식을 바탕으로 작업을 수행하는 에이전트다.
이와 더불어 여러 정보 에이전트가 제공해주는 정보들을 종합하고 서로 상반된 정보를 판단하는 작업도 수행한다.
정보 에이전트( information agent )는 여러 곳에 흩어져 있는 다양한 정보에 접근할 수 있는 기능을 제공한다.
정보 에이전트는 원하는 정보를 찾는 역할 뿐 아니라 정보의 변화상황을 감시하는 모니터링도 수행한다.
에이전트의 응용 =에이전트 기술은 컴퓨터의 사용을 편리하게 해준다는 차원을 넘어 전자상거래의 총아로 떠오르고 있다.
먼저 에이전트는 사용자가 필요로 하는 정보를 하이퍼링크를 따라가서 찾거나 웹 검색엔진에 질의해 검색해준다.
또 사용자가 필요로 하는 물건을 인터넷 쇼핑몰에서 찾아 가장 경제적이고 사용자의 기호에 맞는 상품을 선택할 수 있도록 해준다.
우리가 흔히 사용하는 모든 검색엔진은 바로 이같은 에이전트 기술을 활용한 것이다.
즉 웹검색 에이전트가 웹브라우저를 돌아다니며 내용을 찾아와 이를 데이터베이스에 분류하는 것이다.
이를 인터넷 쇼핑몰에 적용하면 자신이 원하는 물건을 검색기능을 통해 쇼핑몰별 가격과 상품을 한눈에 볼수 있게 된다.
에이전트의 기능은 웹마케팅에서 가장 극명하게 드러난다.
예들들어 A라는 사람이 B라는 의류쇼핑몰에 접속했다고 가정하자.그는 주로 캐주얼코너에 들어가 10만원대의 옷을 산다.
또 가끔은 스포츠용품 코너를 방문해 운동복이나 신발을 둘러본다.
에이전트는 바로 사용자의 이같은 습성을 분석해 사용자의 기호에 맞게 서비스한다.
A가 쇼핑몰에 접속하면 A의 기호에 맞게 쇼핑몰 상품이 재배치된다.
추천상품도 A가 좋아할만한 물건이 먼저 나온다.
이러한 상품추천정보는 E메일로도 보내준다.
고객 1대1 마케팅을 에이전트가 해주는 것이다.
에이전트의 한계 =에이전트가 인간의 모든 행위를 대신해줄 것이라고 생각하면 오산이다.
에이전트는 스스로 학습하지만 소프트웨어 작성자가 지정한 규칙내에서만 움직인다.
그 규칙을 벗어나는 변화에 대해서는 감당할 수 없다.
대표적인 경우가 쇼핑몰 가격검색.프로그래머는 어떤 쇼핑몰사이트 어느 부문에 상품의 가격이 있다는 것을 에이전트에게 가르쳐주고 이를 검색토록 지정해준다.
그러나 쇼핑몰이 개편되면 에이전트는 가격을 찾지 못한다.
가격표시 위치가 자신이 알고있는 곳과 틀리기 때문이다.
따라서 사람이 쇼핑몰의 변화된 가격위치를 찾아 에이전트에게 다시 가르쳐줘야 한다.
그러나 사이트가 셀수없을 정도로 많다면 어떻게 될까.
사용자가 의도하지 않은 수많은 정보를 끌어오게 될 것이다.
우리가 검색사이트에서 주제어로 검색을 할 경우 엉뚱한 내용의 사이트가 찾아지는 것도 바로 이 때문이다.
따라서 검색업체에서는 데이터베이스의 일부 또는 전부를 사람이 직접 작성하고 있다.
에이전트간 대화를 위한 표준화가 안돼있는 것도 문제다.
표준 프로토콜이 없기 때문에 에이전트간 의사소통에 한계가 있다.
따라서 의도한 작업을 제대로 수행하는 에이전트를 만들기가 쉽지않다. 서치캐스트 전병헌 기술연구소장은 "실제로 대화하면서 명령을 하기 위해서는 언어정보처리기술이 필요하지만 이는 매우 어렵다"며 "지금의 에이전트는 사용자의 의도를 정확히 반영하기보다 대행해주는 수준에 머무르고 있다"고 말했다.
컴퓨터를 켜면 사이버 비서가 나와 먼저 하루의 뉴스를 보여준다.사이버 비서가 제공하는 뉴스는 아니다.
김씨가 평소 관심을 갖고 있는 주제만을 사이버 비서가 알아서 골라놓은 것이다.
E메일도 마찬가지다.중요한 내용을 가장 먼저 읽어볼 수 있게 정리해 보여준다.
컴퓨터의 발달로 인해 사용자의 취향을 분석해 원하는 정보만을 골라서 제공해주는 이같은 사이버비서가 곧 현실화될 전망이다.
이 사이버 비서의 배후에는 지능형에이전트라고 불리는 소프트웨어가 숨어있다. 에이전트의 구성 =지능형에이전트는 사람의 명령을 받아 이를 대신해주는 소프트웨어다.
그러나 단순히 명령을 수행할 뿐만 아니라 스스로 학습하고 추론할 수 있는 능력이 있다.
또 다른 에이전트와 의사소통을 통해 보다 효율적으로 업무를 처리하기도 한다. 에이전트는 엔진 지식베이스 제어부 인터페이스 등으로 구성된다.
엔진은 처음 만들어질 때 주어진 규칙과 경험을 통해 추론하는 기능을 갖는다.
지식베이스는 엔진을 통해 얻어진 지식을 보관하는 곳이다.
제어부는 학습된 지식베이스를 기반으로 전체기능을 제어하는 부분이다.
그리고 인터페이스는 외부의 어떤 신호를 내부처리용으로 적절하게 바꾸거나 내부의 지식을 외부 형태로 변환시켜 주는 역할을 한다.
에이전트의 유형 =에이전트는 혼자서 모든 것을 하지 않는다.
서로의 역할을 분담해 사용자의 요구를 수행한다.
에이전트의 임무를 분류하면 인터페이스 에이전트,태스크 에이전트,정보 에이전트로 구분할 수 있다.
인터페이스 에이전트( interface agent )는 사용자와 상호작용을 하며 사용자의 질의를 받아 분석하고 결과를 보여주는 역할을 수행한다.
좀더 지능을 갖춘 인터페이스 에이전트는 사용자의 습성과 기호 등의 데이터를 취득해 이를 모델링한다.
사용자의 설정에 따라 전자우편을 분류하거나 여과해주는 작업은 인터페이스 에이전트에 속한다.
태스크 에이전트( task agent )는 주어진 정보에이전트가 가져온 지식을 바탕으로 작업을 수행하는 에이전트다.
이와 더불어 여러 정보 에이전트가 제공해주는 정보들을 종합하고 서로 상반된 정보를 판단하는 작업도 수행한다.
정보 에이전트( information agent )는 여러 곳에 흩어져 있는 다양한 정보에 접근할 수 있는 기능을 제공한다.
정보 에이전트는 원하는 정보를 찾는 역할 뿐 아니라 정보의 변화상황을 감시하는 모니터링도 수행한다.
에이전트의 응용 =에이전트 기술은 컴퓨터의 사용을 편리하게 해준다는 차원을 넘어 전자상거래의 총아로 떠오르고 있다.
먼저 에이전트는 사용자가 필요로 하는 정보를 하이퍼링크를 따라가서 찾거나 웹 검색엔진에 질의해 검색해준다.
또 사용자가 필요로 하는 물건을 인터넷 쇼핑몰에서 찾아 가장 경제적이고 사용자의 기호에 맞는 상품을 선택할 수 있도록 해준다.
우리가 흔히 사용하는 모든 검색엔진은 바로 이같은 에이전트 기술을 활용한 것이다.
즉 웹검색 에이전트가 웹브라우저를 돌아다니며 내용을 찾아와 이를 데이터베이스에 분류하는 것이다.
이를 인터넷 쇼핑몰에 적용하면 자신이 원하는 물건을 검색기능을 통해 쇼핑몰별 가격과 상품을 한눈에 볼수 있게 된다.
에이전트의 기능은 웹마케팅에서 가장 극명하게 드러난다.
예들들어 A라는 사람이 B라는 의류쇼핑몰에 접속했다고 가정하자.그는 주로 캐주얼코너에 들어가 10만원대의 옷을 산다.
또 가끔은 스포츠용품 코너를 방문해 운동복이나 신발을 둘러본다.
에이전트는 바로 사용자의 이같은 습성을 분석해 사용자의 기호에 맞게 서비스한다.
A가 쇼핑몰에 접속하면 A의 기호에 맞게 쇼핑몰 상품이 재배치된다.
추천상품도 A가 좋아할만한 물건이 먼저 나온다.
이러한 상품추천정보는 E메일로도 보내준다.
고객 1대1 마케팅을 에이전트가 해주는 것이다.
에이전트의 한계 =에이전트가 인간의 모든 행위를 대신해줄 것이라고 생각하면 오산이다.
에이전트는 스스로 학습하지만 소프트웨어 작성자가 지정한 규칙내에서만 움직인다.
그 규칙을 벗어나는 변화에 대해서는 감당할 수 없다.
대표적인 경우가 쇼핑몰 가격검색.프로그래머는 어떤 쇼핑몰사이트 어느 부문에 상품의 가격이 있다는 것을 에이전트에게 가르쳐주고 이를 검색토록 지정해준다.
그러나 쇼핑몰이 개편되면 에이전트는 가격을 찾지 못한다.
가격표시 위치가 자신이 알고있는 곳과 틀리기 때문이다.
따라서 사람이 쇼핑몰의 변화된 가격위치를 찾아 에이전트에게 다시 가르쳐줘야 한다.
그러나 사이트가 셀수없을 정도로 많다면 어떻게 될까.
사용자가 의도하지 않은 수많은 정보를 끌어오게 될 것이다.
우리가 검색사이트에서 주제어로 검색을 할 경우 엉뚱한 내용의 사이트가 찾아지는 것도 바로 이 때문이다.
따라서 검색업체에서는 데이터베이스의 일부 또는 전부를 사람이 직접 작성하고 있다.
에이전트간 대화를 위한 표준화가 안돼있는 것도 문제다.
표준 프로토콜이 없기 때문에 에이전트간 의사소통에 한계가 있다.
따라서 의도한 작업을 제대로 수행하는 에이전트를 만들기가 쉽지않다. 서치캐스트 전병헌 기술연구소장은 "실제로 대화하면서 명령을 하기 위해서는 언어정보처리기술이 필요하지만 이는 매우 어렵다"며 "지금의 에이전트는 사용자의 의도를 정확히 반영하기보다 대행해주는 수준에 머무르고 있다"고 말했다.