• Title/Summary/Keyword: 강화보드

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An improvement of the learning speed through Influence Map on Reinforcement Learning (영향력분포도를 이용한 강화학습의 학습속도개선)

  • Shin, Yong-Woo
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.17 no.4
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    • pp.109-116
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    • 2017
  • It takes quite amount of time to study a board game because there are many game characters and many state spaces are exist for board games. Therefore, game must do learning long. But, there is weakness with reinforcement learning. On Learning early, the learning speed becomes slow. If there were equal result that both are considered to be best ones during the course of learning stage, Heuristic which utilizes learning of problem area of Jul-Gonu was used to improve the speed of learning. To compare a normal character to an improved one, a board game was created, and then they fought against each other. As a result, improved character's ability was improved on learning speed.

Experimental Study on the Strengthening Method of RC Beam Using Ceramic Metal (세라믹메탈재를 적용한 RC보의 보강공법에 관한 실험적 연구)

  • Shim, Nak-Hoon;Park, Young-Suk
    • Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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    • v.8 no.4
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    • pp.115-122
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    • 2004
  • The objective of the present study is to understand the strengthening effects of reinforced concrete beam applied the reinforced plates, expended metal and carbon fiber grid with the ceramic metal. In the present study, the bending tests are performed to understand the increasing effects of stiffness and ductility for the strengthening RC beam. Also, the important purpose of the structural tests is to understand the adhesion performance of the ceramic metal. It is expected the present experimental observations as a valuable source in suggestion improved the strengthening method more than this method by analysis of the failure mode for the specimens.

An Empirical Analysis of the Regulation Effects on Webboard Games using VECM (벡터오차수정모형을 활용한 웹보드게임 규제영향에 대한 탐색적 연구)

  • Yoo, Byungjoon;Jeon, Seongmin
    • Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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    • v.9 no.6
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    • pp.109-115
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    • 2014
  • Sales of online games companies that began from the small and medium-sized ventures, have grown to billions or hundreds of million dollars to target the global market. The issues related with industrial policies and regulations for game industry gain attentions. In particular, the Korean government has strengthened the relevant regulations of the webboard game service across many departments within the government such as Media Rating Commission, Game Products Administrative Committee, Ministry of Culture, Tourism and Sports, and Ministry of Female and Family. In this study, we analyze the effects of government regulation on webboard games using a VECM(Vector Error Correction Model). We have acquired the Gametrix time-series data during a year since July 2013. Having the co-integration estimated in the analysis process, we attempt to identify the long-term equilibrium relationship within webboard game industry and predict use time in near future. The results show that the use time has decreased to a third to a fourth comparing to the initial value at the beginning point in 2013. Two representative webboard games are exposed to the significant risks to have less or no use time. Additionally, we discuss the issues of the overall game industry influenced by the changes of webboard games.

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Artificial Engine Development through Reinforcement Learning on Jul-Gonu Game (강화학습을 이용한 줄고누게임의 인공엔진개발)

  • Shin, Yong-Woo
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.10 no.1
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    • pp.93-99
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    • 2009
  • Game program manufacture had been classed by 3D or on-line game etc. simply. But, atomized game programmer's kind now. So, Artificial Intelligence game programmer's role is important. This paper used reinforcement learning algorithm for Jul_Gonu board characters to learn, and so they can move intelligently. To compare a learned character to an random one, a board game was created, and then they fought against each other. As a result, learned character‘s ability was far more improved.

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Reinforcement of user authentication system of shared kick scooter using autoencoder and variational autoencoder (오토인코더와 변이형 오토인코더를 활용한 공유 킥보드 사용자 인증 시스템 강화)

  • Kang, Yea-Jun;Kim, Hyun-Ji;Lim, Se-Jin;Kim, Won-Woong;Seo, Hwa-Jeong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.643-646
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    • 2021
  • 경찰청에 따르면 도로교통법이 개정된 이후 3개월단 개인형 이동장치(PM)를 단속한 결과 무면허 운전이 3199건에 달하는 것으로 나타났다. 공유 킥보드 서비스의 경우 회원가입을 할 때 운전면허증 취득 여부를 확인하긴 하지만 서비스를 이용할 때는 별도의 확인 절차 없이 대여할 수 있기 때문에 운전면허증을 취득하지 않았어도 대여하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 킥보드 서비스의 보안 취약점을 보완하기 위해 오토인코더와 변이형 오토인코더를 사용한 딥러닝 기반의 공유 킥보드 대리 대여 방지 시스템을 제안한다. 오토인코더는 지문 데이터로부터 특징만을 추출할 수 있어, 사용자의 지문 원본을 서버에게 노출시키지 않을 수 있다. 변이형 오토인코더는 생성형 모델로써, 사용자의 지문 데이터를 증폭 시켜 합성곱 신경망의 성능을 높이는데 도움을 준다. 이러한 오토인코더와 변이형 오토인코더의 특징을 이용해 사용자의 지문을 서버에 노출시키지 않으면서 적은 데이터로 신뢰성 높은 사용자 인증이 가능한 전동 킥보드 대여 시스템을 제안한다.

An improvement of the learning speed through Improved Reinforcement Learning on Jul-Gonu Game (개선된 강화학습을 이용한 줄고누게임의 학습속도개선)

  • Shin, Yong-Woo;Chung, Tae-Choong
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.10 no.3
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    • pp.9-15
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    • 2009
  • It takes quite amount of time to study a board game because there are many game characters and different stages are exist for board games. Also, the opponent is not just a single character that means it is not one on one game, but group vs. group. That is why strategy is needed, and therefore applying optimum learning is a must. This paper used reinforcement learning algorithm for board characters to learn, and so they can move intelligently. If there were equal result that both are considered to be best ones during the course of learning stage, Heuristic which utilizes learning of problem area of Jul-Gonu was used to improve the speed of learning. To compare a normal character to an improved one, a board game was created, and then they fought against each other. As a result, improved character's ability was far more improved on learning speed.

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에너지절감과 기업경쟁력 강화를 동시에 'KCC 여천공장'

  • Go, Gyeong-Seok
    • The Magazine for Energy Service Companies
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    • s.37
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    • pp.22-25
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    • 2005
  • KCC 여천공장은 석고보드를 생산하고 있다. 대표적인 에너지 다소비업종인 화학산업 KCC 여천공장은 에너지절감이 곧 가격경쟁력 확보라는 생각으로 다양한 에너지절감 활동을 펼치고 있었다. 폐열회수기 ESCO사업과 자체 에너지절감사업등을 통해 에너지절감에 힘쓰는 KCC 여천공장을 찾았다.

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A Study of Real Time Object Tracking using Reinforcement Learning (강화학습을 사용한 실시간 이동 물체 추적에 관한 연구)

  • 김상헌;이동명;정재영;운학수;박민욱;김관형
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.09b
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    • pp.87-90
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    • 2003
  • 과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.

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