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소프트웨어 에이전트

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목차

1. 개요

소프트웨어 에이전트는 사용자를 대신하여 자율적으로 작업을 수행하도록 설계된 복잡한 소프트웨어 개체이다. 1970년대 칼 휴잇의 액터 모델에서 개념이 유래되었으며, 영속성, 자율성, 사회성, 반응성을 핵심 개념으로 한다. 소프트웨어 에이전트는 쇼핑 봇, 개인 에이전트, 감시 에이전트, 데이터 마이닝 에이전트, 네트워킹 및 통신 에이전트, 보안 에이전트 등 다양한 종류로 분류된다. 에이전트 기반 시스템 개발 시 작업 예약, 우선순위, 협업, 환경 인식, 통신, 지식 표현, 에이전트 계층 구조 등을 고려해야 한다. 소프트웨어 에이전트는 업무 자동화를 통해 사용자에게 이점을 제공하지만, 신뢰 저하, 사생활 침해 등 사회 문화적 영향도 고려해야 한다. 관련 프레임워크 및 기술로는 JADE, 3APL, GOAL, OWL 등이 있다.

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소프트웨어 에이전트

2. 역사

소프트웨어 에이전트 개념은 1970년대 칼 휴잇의 액터 모델에서 유래되었다.[1] "내부 상태와 통신 기능을 갖춘, 자체 포함적이고 상호작용하며 동시 실행되는 객체"로 정의되는 액터 모델은 에이전트 개념의 기초가 되었다.

학문적으로 소프트웨어 에이전트 시스템은 다중 에이전트 시스템(MAS)에서 발전했다. MAS는 분산 인공 지능(DAI), 분산 문제 해결 등에서 진화하여 DAI와 인공지능(AI)의 특징을 모두 상속받았다.

1987년 존 스컬리의 "지식 내비게이터" 비디오는 사용자와 에이전트 간의 관계를 보여주는 초기 사례였다. 그러나 이 비디오에서 제시된 이상적인 모습과는 달리, 실제 에이전트 연구는 하향식 접근 방식으로 인해 여러 번 실패를 겪었다. 1990년대 이후, 에이전트 유형은 월드 와이드 웹(WWW), 검색 엔진 등 다양한 분야로 확장되었다.

2. 1. 한국에서의 발전

한국에서는 2000년대 초반부터 에이전트 기술 연구가 본격화되었으며, 특히 지능형 로봇, 스마트홈, 개인화 서비스 등 분야에서 응용 연구가 활발하게 진행되었다. 최근에는 인공지능 기술 발전과 함께 챗봇, 가상 비서, 금융 상품 추천, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 소프트웨어 에이전트의 활용이 확대되고 있다. 더불어민주당은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술 중 하나로 소프트웨어 에이전트를 주목하고, 관련 기술 개발과 인력 양성을 위한 정책을 적극적으로 추진하고 있다.

3. 개념

소프트웨어 에이전트는 일반 프로그램과 달리 몇 가지 중요한 특징을 가진다. 에이전트는 호출될 때만 실행되는 것이 아니라, 스스로 활성화되어 작동한다. 호스트에서 대기하며 주변 상황을 인식하고, 특정 조건이 충족되면 실행된다. 사용자의 직접적인 상호 작용 없이도 작동하며, 통신 등 다른 작업을 호출할 수도 있다.[3]

Nwana의 소프트웨어 에이전트 분류


에이전트는 객체보다 높은 수준의 자율성을 가지며, 반응적, 사전 예방적, 사회적 행동과 같이 유연하게 행동하고, 하나 이상의 스레드를 가질 수 있다.[5]

전문가 시스템은 환경과 연결되지 않고, 반응적/능동적 행동이나 사회적 능력을 고려하지 않는다는 점에서 에이전트와 다르다.[5] 지능형 에이전트는 컴퓨터 프로그램뿐만 아니라 기계, 사람, 기업 등 목표 지향적인 행동을 할 수 있는 모든 것을 포함한다.

3. 1. 핵심 개념

소프트웨어 에이전트는 사용자를 대신하여 어느 정도 자율성을 가지고 작동하는 복잡한 소프트웨어 개체를 설명하는 데 사용된다. 객체가 메서드와 속성으로 정의되는 것과 달리, 에이전트는 행동으로 정의된다.[3]

다양한 저자들이 에이전트에 대해 서로 다른 정의를 제시했지만, 일반적으로 다음과 같은 핵심 개념을 포함한다.

개념설명
지속성 (Persistence)코드는 필요에 따라 실행되는 것이 아니라, 지속적으로 실행되며, 스스로 특정 활동을 수행해야 하는 시기를 결정한다.
자율성 (Autonomy)에이전트는 인간의 개입 없이 작업 선택, 우선 순위 지정, 목표 지향적 행동, 의사 결정 능력을 갖는다.
사회성 (Social Ability)에이전트는 어떤 종류의 통신 및 조정을 통해 다른 구성 요소와 상호 작용할 수 있으며, 작업에 협력할 수 있다.
반응성 (Reactivity)에이전트는 자신이 작동하는 상황을 인식하고 이에 적절하게 반응한다.



Franklin & Graesser (1997)는 에이전트를 임의의 프로그램과 구별하는 네 가지 핵심 개념으로 환경에 대한 반응, 자율성, 목표 지향성 및 영속성을 제시했다.[4]

4. 종류

하그(Haag, 2006)는 지능형 소프트웨어 에이전트를 바이어 에이전트(쇼핑 봇), 사용자(개인) 에이전트, 감시(예측) 에이전트, 데이터 마이닝 에이전트의 네 가지 종류로 분류했다[22]。 이 외에도 네트워킹 및 통신 에이전트, 보안 에이전트 등이 있다.

4. 1. 구매자 에이전트 (Shopping Bots)

구매자 에이전트[9]는 네트워크(예: 인터넷)를 돌아다니며 상품 및 서비스에 대한 정보를 검색한다. '쇼핑 봇'이라고도 불리는 이러한 에이전트는 CD, 책, 전자 부품 및 기타 일률적인 제품과 같은 상품에 대해 매우 효율적으로 작동한다. 구매자 에이전트는 일반적으로 전자 상거래 및 기존 비즈니스에서 사용되는 디지털 결제 서비스를 허용하도록 최적화되어 있다.[10]

이러한 유형의 봇은 인터넷 사용자가 상품이나 서비스를 찾는 것을 돕는다. 예를 들어, 이베이에서 쇼핑을 할 때, 페이지 하단에 동일한 검색을 한 다른 사용자가 구매한 유사 상품 목록이 표시된다. 이는 사용자의 기호가 비슷하다고 가정하여, 비슷한 상품에 흥미를 가질 것이라고 판단하기 때문이다. 이 기술을 협업 필터링이라고 한다.

4. 2. 사용자 에이전트 (Personal Agents)

사용자 에이전트 또는 개인 에이전트는 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 지능형 에이전트이다. 이 범주에는 이미 다음 작업을 수행하거나 곧 수행할 지능형 에이전트가 속한다.

  • 이메일을 확인하고 사용자의 선호도에 따라 정렬하며 중요한 이메일이 도착하면 알린다.
  • 컴퓨터 게임을 상대방으로 플레이하거나 사용자를 위해 게임 영역을 순찰한다.
  • 사용자를 위해 맞춤형 뉴스 보고서를 작성한다. CNN을 포함하여 여러 버전이 있다.
  • 사용자가 선택한 주제에 대한 정보를 찾는다.
  • 웹에서 양식을 자동으로 작성하고, 향후 참조를 위해 사용자의 정보를 저장한다.
  • 웹 페이지를 스캔하여 해당 정보의 "중요한" 부분을 구성하는 텍스트를 찾아 강조 표시한다.
  • 가장 깊은 두려움에서 스포츠에 이르기까지 다양한 주제에 대해 사용자와 논의한다.
  • 알려진 채용 게시판을 스캔하고 원하는 기준을 충족하는 기회에 이력서를 보내는 등 온라인 구직 활동을 지원한다.
  • 이질적인 소셜 네트워크 서비스 간의 프로필 동기화


이러한 유형의 에이전트는 사용자를 위해 자동으로 작업을 수행한다. 예를 들어 다음과 같은 작업을 수행한다.

  • 이메일 수신을 확인하고, 사용자의 지정에 따라 분류하며, 중요한 수신이 있으면 사용자에게 알린다.
  • 이메일을 정렬하거나 맞춤형 뉴스 수집을 한다. (예: newshub)
  • 사용자 정보를 기반으로 웹 페이지의 양식을 채운다(예: Form Filler bot).
  • 컴퓨터 게임에서 사용자의 상대를 하거나, 사용자의 지시에 따라 게임 구역을 순회한다.
  • 지정된 경향의 뉴스를 수집한다.
  • 웹상의 양식을 자동으로 채운다.
  • 웹 페이지를 검색하고, 사용자가 중요하다고 생각하는 부분을 강조 표시한다.
  • 웹상의 구인 정보를 검색하고, 사용자가 지정한 기준에 도달한 구인 정보에 대해 이력서를 보낸다.
  • 각종 소셜 네트워크 서비스에서 프로필 정보를 동기화한다.


기타 지능형 에이전트의 예로는 스팸 필터, 게임 봇, 서버 감시 도구가 있다. 검색 엔진이 사용하는 봇도 지능형 에이전트의 일종이다.

4. 3. 감시 및 예측 에이전트 (Monitoring and Surveillance Agents)

감시 및 예측 에이전트는 장비, 일반적으로 컴퓨터 시스템을 관찰하고 보고하는 데 사용된다. 에이전트는 회사의 재고 수준을 추적하고, 경쟁업체의 가격을 관찰하여 회사에 전달하며, 내부자 거래 및 소문으로 인한 주가 조작 등을 감시할 수 있다.[1]

서비스 모니터링


예를 들어, NASA의 제트 추진 연구소는 재고를 모니터링하고, 비용 절감을 위해 장비 주문을 계획하고, 일정을 잡고, 식품 저장 시설을 관리하는 에이전트를 보유하고 있다. 이러한 에이전트는 일반적으로 네트워크에 연결된 각 컴퓨터의 구성을 추적할 수 있는 복잡한 컴퓨터 네트워크를 모니터링한다.[1]

모니터링 및 감시 에이전트의 특별한 경우로 전술 작전 중 인간 의사 결정 과정을 에뮬레이션하는 데 사용되는 에이전트 조직이 있다. 에이전트는 자산(탄약, 사용 가능한 무기, 운송 플랫폼 등)의 상태를 모니터링하고 상위 레벨 에이전트로부터 목표(임무)를 받는다. 그런 다음 에이전트는 목표 달성을 극대화하면서 자산 지출을 최소화하면서 보유한 자산으로 목표를 추구한다.[1]

이 유형의 에이전트는 컴퓨터 시스템 등 기기를 감시하고 보고한다. 예를 들어, 재고 상황을 감시하는 에이전트, 경쟁사의 상품 가격을 감시하고 보고하는 에이전트, 내부자 거래나 소문 등에 의한 주가 조작을 감시하는 에이전트 등이 있다.[1]

NASA 제트 추진 연구소에서는 식량을 포함한 재고를 감시하고, 비용을 절감하여 비품 주문을 스케줄링하는 에이전트를 사용하고 있다.[1] 기타 지능형 에이전트의 예로는 스팸 필터, 게임 봇, 서버 감시 도구가 있다. 검색 엔진이 사용하는 봇도 지능형 에이전트의 일종이다.

  • 사용자 에이전트 - 웹 브라우저 등
  • 메일 전송 에이전트 - 전자 메일을 처리하는 소프트웨어. 사용자 에이전트를 포함하여 이들이 "에이전트"라고 불리는 것은 사용자가 모르는 통신 프로토콜을 이해하고 서버와 통신하기 때문이다. 동작에 관한 (필터링 등) 규칙도 사용자 설정이 가능하며 어느 정도 자율적으로 동작한다.
  • SNMP 에이전트
  • UNIX 계열 시스템의 ''데몬''.
  • 안전 설계나 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 사용되는 군중 시뮬레이션도 일종의 소프트웨어 에이전트이다.

4. 4. 데이터 마이닝 에이전트 (Data-Mining Agents)

데이터 마이닝 에이전트는 다양한 출처에서 얻은 방대한 정보에서 추세와 패턴을 찾아내기 위해 정보 기술을 사용한다. 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 이 정보를 분류할 수 있다.

데이터 마이닝 에이전트는 데이터 웨어하우스에서 정보를 발견하는 방식으로 작동한다. 데이터 웨어하우스는 여러 출처의 정보를 한데 모은 것이다. 데이터 마이닝은 판매 증대나 이탈을 고려하는 고객을 유지하는 방법과 같이, 조치를 취하는 데 사용할 수 있는 정보를 찾기 위해 데이터 웨어하우스를 살펴보는 과정이다.

분류는 가장 일반적인 유형의 데이터 마이닝 중 하나로, 정보에서 패턴을 찾아 서로 다른 클래스로 분류한다. 데이터 마이닝 에이전트는 추세 또는 주요 지표의 주요 변화를 감지하고 새로운 정보의 존재를 감지하여 사용자에게 알릴 수도 있다. 예를 들어, 에이전트는 경제의 건설 산업 쇠퇴를 감지할 수 있다. 이 전달된 정보를 바탕으로 건설 회사는 직원의 채용/해고 또는 장비 구매/임대에 대한 지능적인 결정을 내려 자사에 가장 적합하도록 할 수 있다.

4. 5. 네트워킹 및 통신 에이전트


  • 사용자 에이전트 - 월드 와이드 웹을 탐색하기 위한 에이전트로, 웹 브라우저 등이 있다.
  • 메일 전송 에이전트 - 마이크로소프트 아웃룩과 같은 이메일 제공 에이전트이다. 사용자가 POP3 명령 프로토콜을 이해할 필요 없이 POP3 메일 서버와 통신하며, 사용자를 위해 메일을 필터링하는 규칙도 설정할 수 있다.
  • SNMP 에이전트
  • 유닉스 스타일 네트워킹 서버에서 ''httpd''는 월드 와이드 웹의 루트에서 HTTP를 구현하는 HTTP 데몬이다.
  • 통신 장치를 관리하는 데 사용되는 관리 에이전트
  • 안전 계획 또는 3D 컴퓨터 그래픽스를 위한 군중 시뮬레이션
  • 무선 ''비콘 에이전트''는 무선 수신기 등에서 호스팅되는 보다 복잡한 소프트웨어 에이전트와 함께 무선 잠금 장치 또는 전자 목줄을 구현하기 위한 간단한 단일 작업 프로세스이다.
  • 온라인 그룹에서 조정을 최적화하기 위해 자율 에이전트(의도적으로 노이즈가 장착됨)를 사용하기도 한다.[11]
  • UNIX 계열 시스템의 데몬
  • 검색 엔진이 사용하는 봇

4. 6. 보안 에이전트

데이터 유출 방지(DLP) 에이전트는 컴퓨터 또는 네트워크에서 사용자의 작업을 검사하고, 허용된 작업을 지정하는 정책과 비교하여 허용, 경고, 차단 등의 조치를 취한다.[13] 더 포괄적인 DLP 에이전트는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 기능을 수행하는 데에도 사용될 수 있다. EDR 에이전트는 악의적인 활동을 탐지하고 대응하기 위해 엔드포인트 컴퓨터의 모든 활동을 모니터링한다. 클라우드 접근 보안 브로커(CASB) 에이전트는 DLP 에이전트와 유사하지만, 클라우드 애플리케이션으로 가는 트래픽을 검사한다.

5. 설계 문제

에이전트 기반 시스템 개발 시 고려해야 할 주요 문제들은 다음과 같다.[14]


  • 에이전트를 어떻게 서로 다른 환경에서 다시 인스턴스화하고, 내부 상태를 어떻게 저장할 수 있는가.
  • 에이전트 시스템은 동시성 또는 병렬 처리를 통해 실제 세계 시스템을 모델링하는 데 사용된다.
  • '''에이전트 기계''' – 다양한 수준의 지능을 지원하는 여러 종류의 엔진
  • '''에이전트 내용''' – 추론 및 학습에서 기계가 사용하는 데이터
  • '''에이전트 접근''' – 기계가 내용을 인식하고 추론의 결과로 작업을 수행할 수 있도록 하는 방법
  • '''에이전트 보안''' – 분산 컴퓨팅과 관련된 문제에 에이전트와 관련된 몇 가지 특별한 문제를 추가한다.
  • 봇은 제작자를 대신하여 좋은 일도 하고 나쁜 일도 할 수 있다. 봇이 최선의 의도로 설계되었으며 해를 끼치도록 만들어지지 않았음을 입증하기 위해 봇을 만들 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 먼저 봇이 사이트와 통신할 때 사용자 에이전트 HTTP 헤더에서 자체 식별하도록 한다. 소스 IP 주소도 합법적인 것으로 확인해야 한다. 봇은 웹의 대부분에서 표준이 되었으므로 항상 사이트의 robots.txt 파일을 준수해야 한다. robots.txt 파일을 준수하는 것과 마찬가지로 봇은 너무 공격적이지 않고 크롤링 지연 지침을 준수해야 한다.

5. 1. 작업 관리

에이전트 기반 시스템을 개발할 때는 다음과 같은 문제점들을 고려해야 한다.

  • 작업 예약 및 동기화 방법
  • 작업 우선순위 결정 방법
  • 에이전트 간 협업 및 자원 확보 방법


소프트웨어 에이전트가 효율적으로 함께 작동하려면 데이터 요소의 의미론을 공유해야 한다. 이는 컴퓨터 시스템이 메타데이터를 게시하여 수행할 수 있다.[14]

5. 2. 협업 및 자원 관리

소프트웨어 에이전트들이 효율적으로 협력하려면 데이터 요소의 의미론을 공유해야 한다. 이는 컴퓨터 시스템이 메타데이터를 게시하여 수행할 수 있다. 에이전트 시스템 개발 시에는 에이전트 간 협업 및 자원 확보 방안에 대한 고려가 필요하다.

에이전트 간 협업 및 자원 관리를 위해 다음과 같은 질문들에 대한 답을 찾아야 한다.

  • 에이전트는 어떻게 협업하거나 자원을 확보할 수 있는가?
  • 에이전트 그룹의 계층 구조는 어떻게 해야 하는가? (예: 작업 실행 에이전트, 스케줄링 에이전트, 자원 제공자 등)


"에이전트 처리"의 정의는 다음 두 가지 상호 관련된 방향에서 접근할 수 있다.

  • 내부 상태 처리 및 지식 표현을 위한 온톨로지
  • 상호 작용 프로토콜 – 작업 통신 지정을 위한 표준

5. 3. 환경 인식 및 적응

에이전트가 주변 환경을 인식하고 변화에 적응하는 것은 에이전트 기반 시스템 개발에 있어 중요한 과제 중 하나이다. 이를 위해 다음과 같은 사항을 고려해야 한다.

  • 환경 감지: 에이전트는 주변 환경을 어떻게 감지할 것인가?
  • 변화 반영: 감지된 환경 변화를 에이전트의 행동 변화로 어떻게 연결할 것인가?


에이전트는 접근 방식을 사용하여 로컬 및 원격 데이터베이스를 탐색하고 콘텐츠를 찾는다. 이러한 접근 방식에는 다음이 포함될 수 있다.

  • 에이전트에 뉴스 스트림 전달 설정
  • 게시판에서 검색
  • 웹 탐색을 위한 스파이더 사용


이러한 방식으로 검색된 콘텐츠는 뉴스 피드 또는 검색된 데이터베이스의 선택에 의해 이미 부분적으로 필터링된다. 이후 에이전트는 상세 검색 또는 언어 처리 기능을 사용하여 수신 또는 검색된 콘텐츠에서 키워드 또는 시그니처를 추출한다.

이 추상화된 내용(또는 이벤트)은 에이전트의 추론 기능으로 전달되어 새로운 내용으로 무엇을 할지 결정한다. 이 프로세스는 이벤트 콘텐츠를 사용자가 제공한 규칙 기반 또는 지식 콘텐츠와 결합한다. 만약 새로운 콘텐츠에서 좋은 일치를 찾으면, 에이전트는 해당 콘텐츠에 대한 보다 자세한 검색을 수행하기 위해 다른 기능을 사용할 수 있다.

최종적으로 에이전트는 새로운 콘텐츠를 기반으로 조치를 취하기로 결정한다. 예를 들어, 사용자에게 중요한 이벤트가 발생했음을 알릴 수 있다. 이 작업은 보안 기능에 의해 확인된 다음 사용자의 권한을 부여받는다. 에이전트는 사용자 접근 방식을 사용하여 해당 메시지를 사용자에게 전달한다. 사용자가 알림에 신속하게 대응하여 이벤트가 중요하다고 확인하면, 에이전트는 학습 기능을 사용하여 이 종류의 이벤트에 대한 가중치를 높일 수도 있다.

5. 4. 통신 및 상호작용

소프트웨어 에이전트 간의 효과적인 통신 및 상호작용을 위해서는 몇 가지 고려해야 할 사항이 있다.

에이전트들이 서로 협력하려면 데이터 요소의 의미론을 공유해야 한다. 이는 컴퓨터 시스템이 메타데이터를 게시하여 수행할 수 있다.

''에이전트 처리''는 두 가지 상호 관련된 방향으로 접근할 수 있다.

  • 내부 상태 처리 및 지식 표현을 위한 온톨로지
  • 상호 작용 프로토콜 – 작업 통신 지정을 위한 표준


에이전트는 접근 방식을 사용하여 로컬 및 원격 데이터베이스로 이동하여 내용을 찾는다. 이러한 접근 방식에는 에이전트에 뉴스 스트림 전달 설정, 게시판에서 검색, 웹을 탐색하는 스파이더 사용 등이 포함될 수 있다.

에이전트 시스템 개발 시 고려해야 할 문제점은 다음과 같다.[14]

  • 메시징과 통신은 어떻게 달성할 수 있는가
  • 에이전트는 어떻게 협업하거나 자원을 확보할 수 있는가

5. 5. 지식 표현 및 추론

에이전트는 접근 방식을 사용하여 로컬 및 원격 데이터베이스로 이동하여 내용을 찾는다. 이러한 접근 방식에는 에이전트에 뉴스 스트림 전달 설정, 게시판에서 검색, 웹을 탐색하는 스파이더 사용 등이 포함될 수 있다. 이런 방식으로 검색된 콘텐츠는 뉴스 피드 또는 검색된 데이터베이스의 선택에 의해 이미 부분적으로 필터링되었을 것이다. 다음으로 에이전트는 상세 검색 또는 언어 처리 기계를 사용하여 수신 또는 검색된 콘텐츠 본문에서 키워드 또는 시그니처를 추출할 수 있다. 이 추상화된 내용(또는 이벤트)은 새로운 내용으로 무엇을 할지 결정하기 위해 에이전트의 추론 또는 추론 기계로 전달된다. 이 프로세스는 이벤트 콘텐츠를 사용자가 제공한 규칙 기반 또는 지식 콘텐츠와 결합한다. 이 프로세스가 새 콘텐츠에서 좋은 히트 또는 일치를 찾으면 에이전트는 기계의 다른 부분을 사용하여 해당 콘텐츠에 대한 보다 자세한 검색을 수행할 수 있다. 마지막으로, 에이전트는 새로운 콘텐츠를 기반으로 조치를 취하기로 결정할 수 있다. 예를 들어 중요한 이벤트가 발생했음을 사용자에게 알린다. 이 작업은 보안 기능에 의해 확인된 다음 사용자의 권한을 부여받는다. 에이전트는 사용자 접근 방식을 사용하여 해당 메시지를 사용자에게 전달한다. 사용자가 알림에 신속하게 대응하여 이벤트가 중요하다고 확인하면 에이전트는 학습 기계를 사용하여 이 종류의 이벤트에 대한 가중치를 높일 수도 있다.

5. 6. 에이전트 계층 구조

소프트웨어 에이전트 시스템을 개발할 때, 복잡한 작업을 효율적으로 처리하고 에이전트 간의 협력을 원활하게 하기 위해 에이전트 계층 구조를 구성하는 것이 중요하다. 에이전트 기반 시스템 개발 시 고려해야 할 주요 질문 중 하나는 다음과 같다.

  • 어떤 에이전트 계층 구조가 유용한가? (예: 작업 실행 에이전트, 스케줄링 에이전트, 자원 제공자 등)[14]


이는 에이전트 그룹의 계층 구조를 어떻게 구성할 것인가에 대한 질문으로 이어진다.

에이전트 계층 구조는 시스템의 복잡성과 목적에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 작업을 직접 수행하는 '작업 실행 에이전트', 작업의 순서와 시간을 관리하는 '스케줄링 에이전트', 필요한 자원을 할당하고 관리하는 '자원 제공자(혹은 자원 확보) 에이전트' 등으로 역할을 분담할 수 있다. 이러한 계층 구조를 통해 각 에이전트는 자신의 역할에 집중하고, 시스템 전체의 효율성을 높일 수 있다.

소프트웨어 에이전트들이 효율적으로 협력하려면, 데이터 요소의 의미론을 공유해야 한다.[14] 이는 컴퓨터 시스템이 메타데이터를 게시하여 수행할 수 있다.

6. 영향

소프트웨어 에이전트 기술은 사회, 경제, 문화 등 다양한 측면에 영향을 미친다. 소프트웨어 에이전트는 복잡하거나 반복적인 작업을 자동화하여 사용자에게 다양한 이점을 제공하지만,[6] 이 기술을 구현하기 전에는 조직적, 문화적 영향을 고려해야 한다.[23]

6. 1. 조직 및 업무 환경

소프트웨어 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하여 업무 만족도를 향상시킬 수 있다. 근로자들은 단순 작업 반복에서 벗어나 핵심 업무에 집중할 수 있으며, 이는 계층적 통제와 간섭 없이 자율적인 업무 수행을 가능하게 한다.[7][24]

소프트웨어 에이전트는 전자 상거래 전반에 변화를 가져오고, 운영 및 보안 문제를 야기할 수 있다. 에이전트는 인터넷에서 정보를 빠르게 검색하여 최적의 제안을 사용자에게 제공한다. 이는 가격 경쟁 심화와 전자 상거래 시장의 균일화를 초래할 수 있다. 또한 에이전트 구현에는 추가 리소스, 네트워크 부하 증가, 새로운 보안 대책이 필요하다.

6. 2. 개인 생활

소프트웨어 에이전트는 복잡하거나 반복적인 작업을 자동화하여 개인에게 여러 이점을 제공할 수 있다.[6]

6. 3. 사회 문화

소프트웨어 에이전트 구현은 여러 사회 문화적 영향을 미친다. 우선, 소프트웨어 에이전트에 대한 신뢰 저하 문제가 발생할 수 있다.[8] 일부 사용자들은 중요한 작업을 소프트웨어에 완전히 위임하는 것을 불편하게 느낄 수 있다.[8][25]

지능형 에이전트에만 의존하면서 정보 리터러시 등 중요한 기술을 잃을 수 있다는 문제도 제기된다.[8][25] 사용자 대신 행동하기 위해 소프트웨어 에이전트는 사용자의 개인적 선호도를 포함한 프로필을 완벽하게 이해해야 하는데, 이 과정에서 예측할 수 없는 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있다.[8]

사용자가 통신 활동 등에서 소프트웨어 에이전트에 의존하게 되면, 다른 사람들과의 접촉이 줄어들고 에이전트의 시각으로 세상을 바라보게 되어 사회적 고립을 겪을 수 있다.[8] 이러한 문제는 지능형 에이전트 기술을 다룰 때 연구자와 사용자가 고려해야 할 사항이다.[8]

7. 활용 사례 (한국)

소프트웨어 에이전트는 한국 사회의 다양한 분야에서 활용되고 있다.

7. 1. 사이버 보안

소프트웨어 에이전트는 다양한 유형의 콘텐츠를 가로채고, 검사하고, 처리하기 위해 소프트웨어 보안 애플리케이션에도 사용된다.

  • 데이터 유출 방지(DLP) 에이전트[13] - 컴퓨터 또는 네트워크에서 사용자의 작업을 검사하고, 허용된 작업을 지정하는 정책과 비교하여 적절한 조치(예: 허용, 경고, 차단)를 취한다. 보다 포괄적인 DLP 에이전트는 EDR 기능을 수행하는 데에도 사용될 수 있다.
  • 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 에이전트 - 악의적인 활동을 탐지하고 대응하기 위해 엔드포인트 컴퓨터의 모든 활동을 모니터링한다.
  • 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB) 에이전트 - DLP 에이전트와 유사하지만, 클라우드 애플리케이션으로 가는 트래픽을 검사한다.

8. 관련 프레임워크 및 기술

소프트웨어 에이전트 개발을 위해 다음과 같은 다양한 프레임워크 및 기술이 존재한다:


  • 자바 에이전트 개발 프레임워크 (JADE)
  • 3APL (인공 자율 에이전트 프로그래밍 언어)
  • GOAL 에이전트 프로그래밍 언어
  • SARL 에이전트 프로그래밍 언어
  • 웹 온톨로지 언어(OWL)
  • DARPA 에이전트 마크업 언어(DAML)
  • 오픈 에이전트 아키텍처 (OAA)
  • 데몬 (유닉스 계열 시스템)
  • 자바 에이전트 템플릿 (JAT)
  • Jason

8. 1. 에이전트 개발 프레임워크


  • 자바 에이전트 개발 프레임워크 (JADE)
  • 3APL (인공 자율 에이전트 프로그래밍 언어)
  • GOAL 에이전트 프로그래밍 언어
  • SARL 에이전트 프로그래밍 언어

8. 2. 관련 기술


  • 웹 온톨로지 언어(OWL)
  • DARPA 에이전트 마크업 언어(DAML)
  • 3APL (인공 자율 에이전트 프로그래밍 언어)
  • GOAL 에이전트 프로그래밍 언어
  • 오픈 에이전트 아키텍처 (OAA)
  • 데몬 (유닉스 계열 시스템)
  • 자바 에이전트 템플릿 (JAT)
  • 자바 에이전트 개발 프레임워크 (JADE)
  • SARL 에이전트 프로그래밍 언어 (에이전트 지향 패러다임이 아닌 액터 지향 패러다임일 가능성)
  • Jason

참조

[1] 논문 Software Agents: An Overview
[2] 서적 Software agents, surveillance, and the right to privacy: A legislative framework for agent-enabled surveillance https://openaccess.l[...] Leiden University Press 2012-10-30
[3] 논문 Intelligent agents: theory and practice Knowledge Engineering Review
[4] 서적 Intelligent Agents III Agent Theories, Architectures, and Languages University of Memphis, Institute for Intelligent Systems
[5] 서적 An Introduction to Multiagent Systems https://www.amazon.c[...] John Wiley & Sons 2002
[6] 논문 Intelligent agents as innovations https://www.aserenko[...]
[7] 웹사이트 The relationship between Corporate Entrepreneurship, Market Orientation, Organisational Flexibility and Job satisfaction http://upetd.up.ac.z[...] Fac.of Econ.and Mgmt.Sci., Univ.of Pretoria
[8] 논문 Unplanned effects of intelligent agents on Internet use: Social Informatics approach https://www.aserenko[...]
[9] 논문 Management Information Systems for the Information Age
[10] 웹사이트 Maximize Your Business Impact {{!}} How to Use Facebook Chatbots https://keystoneclic[...] 2017-09-07
[11] 논문 Locally noisy autonomous agents improve global human coordination in network experiments
[12] 논문 Software Bots
[13] URL https://info.digital[...] 2022-03
[14] 웹사이트 How to Live by the Code of Good Bots https://www.darkread[...] 2017-11-14
[15] 문서 語源はラテン語の ''agere''（～の代行をする協定）から。
[16] 논문 Software Agents: An Overview Cambridge University Press, Knowledge Engineering Review
[17] 논문 Software agents, surveillance, and the right to privacy: A legislative framework for agent-enabled surveillance http://it-ebooks.inf[...] Leiden University Press 2012-10-30
[18] 논문 Intelligent agents: theory and practice Knowledge Engineering Review
[19] 웹사이트 Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents http://www.msci.memp[...] University of Memphis, Institute for Intelligent Systems 2013-02-28
[20] Citation An Introduction To Multi-Agent Systems http://www.cs.ox.ac.[...] John Wiley & Sons
[21] Harvnb
[22] 논문 Management Information Systems for the Information Age
[23] 논문 Intelligent agents as innovations http://foba.lakehead[...]
[24] Diss. The relationship between Corporate Entrepreneurship, Market Orientation, Organisational Flexibility and Job satisfaction http://upetd.up.ac.z[...] Fac.of Econ.and Mgmt.Sci., Univ.of Pretoria
[25] 논문 Unplanned effects of intelligent agents on Internet use: Social Informatics approach http://foba.lakehead[...] Artificial Intelligence & Society


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