논리프로그래밍을 이용한 카카오톡 채팅방 모델에서 공통 지식 형성과 확산

김군오(Koono Kim) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.3

분산 시스템에서 공통지식의 형성은 이론적으로 불가능하다고 증명되어왔다. 그러나 현실적인 가정을 전제로 한 에이전트그룹에서 시간적 제약이 없는 명제이거나 우호적이고 협동적인 에이전트들의 경우 카카오톡과 같은 채팅 환경에서 에이전트들의 공통지식이 형성될 수 있음을 보인다. 각 에이전트는 논리 프로그래밍으로 표현한 규칙의 집합으로 추상화한다. 그리고 지식이나 믿음과 같은 인식론적 개념은 정리증명을 통한 메타논리로 형식화 한다. 공통지식을 나타내기 위해 메타논리 프로그래밍으로 확장하고 몇 가지 사례를 통해 그 타당성을 보인다. 멀티 에이전트의 공통지식 형성을 위해 우호적, 협동적, 그리고 신의 있는 에이전트라는 세 가지 특징을 정의하고 이에 관한 성질들을 증명한다. 카카오톡 모델에서 공통지식이 한 그룹 채팅방에서 다른 그룹 채팅방으로 확산될 수 있음을 확인한다. 명제가 공통지식일 때 대응하는 방향그래프는 완전 그래프임도 증명한다. 사례 중 하나를 구현하여 본 연구의 형식론적 접근의 실용적 가능성을 보인다. The attainment of common knowledge in distributed systems has proven to be theoretically impossible. however, common knowledge of agents in chatting environment such as KakaoTalk can be attain when a group of agents assuming some realistic assumption has a proposition without a time constraint in common or agents are all friendly and cooperative. Each agent abstracts into a set of rules expressed in logic programming. and epistemological concepts such as knowledge and belief are represented as meta-logical predicates through proofs of theorem. It expands to meta-logic programming to formalize common knowledge and validates it through a few examples. We define three characteristics of congenial, cooperative, and faithful agents for the formation of common knowledge of multiagents and prove their properties. In the KakaoTalk model, we confirm that common knowledge can be diffusion from one group chat room to another. We also prove that a common knowledge can be represented as directed complete graph. One of the examples is implemented to show thper actical possibility of the formal approach of this study.

비전공자를 위한 웹앱개발 강의 개선 방향 제안

김군오(Koono Kim) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.4

본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 한 웹서비스 개발 교육의 어려움을 k-mooc 강의에 게시된 수강생들의 질의응답을 통해 분석하고 이를 개선하기 위한 방법들을 제안한다. 질의 응답 분석을 통해 비전공자들은 웹서비스 개발 강좌를 수강하면서 주로 익숙하지 않은 도구 사용, 클라우드 서비스의 비용 문제, 서버 환경 설정, 코드 작성에서 어려움을 보이는 것으로 확인되었다. 이를 해결하기 위해 클라우드 서비스의 모델 중 하나인 BaaS (Backend as a Service)를 활용해 서버 비용에 대한 문제와 서버 환경의 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안한다. 또한 리액트 라이브러리를 사용하여 긴 코드를 작은 단위로 모듈화하여 한번에 작성해야 할 코드 길이를 줄일 수 있다는 것을 보였다. 마지막으로 피그마를 활용해 얻은 디자인 산출물을 활용하여 동작하는 웹 애플리케이션을 구현함으로 IT 비전공자들도 쉽게 학습할 수 있는 개선안을 제안한다. In this paper, I analyze the difficulties of web service development education for non-IT majors through the Q&A of students posted in the k-mooc lecture, and propose methods to improve them. Through Q&A analysis, it was confirmed that non-majors mainly had difficulties in using unfamiliar tools, cost of cloud service, setting up server environment, and writing code while taking web service development courses. To solve this problem, I propose a method to reduce the server cost problem and the complexity of the server environment by using BaaS(Backend as a Service), which is one of the cloud service models. It also shows that it is possible to reduce the length of code that needs to be written at once by using the React library to modularize long code into smaller units. Finally, I propose an improvement plan that even non-IT majors can easily learn by implementing a web application that works by using the design output obtained by using Figma.

소셜 네트워크에서 공통믿음의 형성과 추론

김군오(Koono Kim) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.1

이론적으로 분산 비동기 통신 환경에서 공통믿음 또는 공통지식의 형성은 불가능하다고 받아들여져 왔으나, 서로 신뢰하는 에이전트 그룹에서는 비동기 통신을 사용하더라도 데드라인이 있는 명제들은 공통믿음이 될 수 있고 이를 바탕으로 한 추론이 가능함을 보여준다. 일반적으로 멀티에이전트 환경에서 공통믿음의 형성은 통신의 문제로 접근하며 통신 시간의 제약이 없는 시스템 상에서는 공통믿음이 형성되지 않는다는 공통믿음 역설 문제를 느슨한 정밀도를 적용하고 필요한 요구조건을 완화시켜 공통믿음을 형성 할 수 있음을 카카오톡 채팅방 모델을 통해 확인한다. 또한 카카오톡 채팅방 모델의 각 에이전트에 추론 기능을 구현하여 생성된 공통믿음을 알고 있는지에 관한 질의를 통해 공통믿음임을 확인하는 추론기능을 실험하였다. 분산 멀티에이전트 환경에서 공통믿음의 표현과 추론을 메타논리 프로그래밍으로 형식화하였으며, 카카오톡 채팅방 모델을 통해 비동기 통신을 사용하는 분산 에이전트 그룹이 공통믿음을 형성할 수 있음을 실험적으로 보였다. Theoretically, it is known that common beliefs and/or common knowledge cannot be attained in asynchronously distributed multiagent environments, however, it show that some propositions with deadlines can be attained as common beliefs among a set of fully trusted agents even when they communicate to each other asynchronously. Generally, in the multiagent environment, the attainment of common beliefs is approached as a problem of comumnication, and for the common beliefs paradox that the common beliefs is not attained on a system without communication time restriction is applied to loose coarser granularity and it prove that forming common beliefs is possible by relaxing necessary requirements through the KakaoTalk chatting model. I also experimented with the reasoning function that confirms the common beliefs by inquiring about the common belief generated by implementing the inference function in each agent of the KakaoTalk chatting model. Through utilizing metalogic programming, a formalization of the presentation and reasoning of common beliefs has been achieved, and the group chatting model of KakaoTalk was adopted in experiments to show that common beliefs can be formed among dtriisbuted agents using asynchronous communication.

자율주행 에이전트 사이에서의 공통지식 활용에 관한 연구 : CBK 모델을 중심으로

김군오(Kim Koono) 한국문화융합학회 2021 문화와 융합 Vol.43 No.12

테슬라의 자율주행 기술은 8대의 카메라를 통한 비전 중심 방식이다. 하지만 이 방식은 기상 상태나 태양의 역광 등다양한 원인으로 카메라 센서의 오작동을 일으킨다. 본 연구에서는 자율주행 자동차의 비전 중심의 기술 방식을 보완하기 위해 CBK 모델을 제안한다. CBK 모델은 멀티에이전트 공통지식 형성 모델로서 카카오 단체대화방의 모델을 기반으로 한다. 실험으로는 2016년 테슬라 자율주행 차의 카메라 센서 오인식으로 발생한 교차로 충돌 사고 사례를 적용한다. 카메라 센서에 의존하는 기능이 아니라 자동차 사이의 통신망을 확보해 메시지를 브로드캐스팅하는 방법으로 공통지식을생성하고 추론하는 실험이다. 이 실험을 통해 더 안전한 자율주행 기술을 구축하기 위해서는 여러 자동차 사이에서 공통지식 형성과 추론 기능이 효과가 있음을 알아보고자 한다. Tesla’s autonomous driving technology is a vision-based approach with eight cameras. However, this method causes the camera sensor to malfunction due to various reasons such as weather conditions or backlighting of the sun. In this study, we propose a CBK model to complement the vision-based technology method of autonomous vehicles. The CBK model is a multi-agent common knowledge formation model based on the Kakao group chat model. As an experiment, the case of an intersection crash that occurred in 2016 due to misrecognition of the camera sensor of a Tesla self-driving car is applied. It is an experiment to form common knowledge and reason by broadcasting a message through a communication network between cars, not a function that depends on the camera sensor. Through this experiment, we intend to investigate the effectiveness of common knowledge formation and reasoning functions among multiple vehicles in order to build safer autonomous driving technology

선호도서와 독서 유형에 따른 코딩교육 학업성취도 분석

나대영(Daeyoung Na),김군오(Koono Kim) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.12

본 논문에서는 독서에 대한 학생들의 태도와 성향이 코딩교육에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위한 연구를 진행하였다. 관련 데이터를 3가지 영역(독서, 코딩, 여가)으로 나누어 수집하고 분석하였다. 독서 영역에서는 선호도서, 선호 독서 방법 데이터 등을 수집하였고 코딩영역에서는 선행학습여부, 주요 컴퓨터 활용 작업, 코딩 학습에 주당 사용한 시간 등을 수집하였고, 여가 영역에서는 여가 활동과 주당 소비 시간을 수집하였다. 코딩교육에 어려움을 느끼는 비전공 학생들의 문제점을 확인하기 위해 선호 독서 방법을 기준으로 데이터를 분류 및 분석하였다. 발췌독하는 학생 그룹이 코딩교육에서 가장 좋은 성취도(평균60.1)를 나타내었고, 다독하는 학생 그룹이 가장 낮은 성취도(평균48.4)를 나타내었다. 다독하는 학생 그룹은 타 독서 방법을 선호하는 학생 그룹에 비해 코딩 학습에 더 많은 시간을 사용하였지만 가장 낮은 성취를 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. In this paper, a study was conducted to understand how students" attitudes and tendencies toward reading affect the newly emerging coding education. Relevant data were collected by dividing it into three areas (reading, coding, and leisure). In the reading area, data on preference books, preferred types of reading and etc were collected. In the coding area, prior learning of coding, main tasks using a computer, time used for learning and etc were collected. In the leisure area, main leisure activities and hours of spent leisure time per one week were collected. Using the collected data, we classified and analyzed the data based on the preferred reading method to identify the problems of non-major students who have difficulties in coding education. In coding education, the excerpts reading student group showed the best achievement (average 60.1), and the extensive reading group showed the lowest achievement (average 48.4). The students who read extensively spent more time in coding study than the group of students who preferred other reading methods, but showed the lowest achievement.