In this paper, we propose an agent architecture called L-CAA that is quite effective in real-time dynamic environments. L-CAA is an extension of CAA, the behavior-based agent architecture which was also developed by our research group. In order to improve adaptability to the changing environment, it is extended by adding reinforcement learning capability. To obtain stable performance, however, behavior selection and execution in the L-CAA architecture do not entirely rely on learning. In L-CAA, learning is utilized merely as a complimentary means for behavior selection and execution. Behavior selection mechanism in this architecture consists of two phases. In the first phase, the behaviors are extracted from the behavior library by checking the user-defined applicable conditions and utility of each behavior. If multiple behaviors are extracted in the first phase, the single behavior is selected to execute in the help of reinforcement learning in the second phase. That is, the behavior with the highest expected reward is selected by comparing Q values of individual behaviors updated through reinforcement learning. L-CAA can monitor the maintainable conditions of the executing behavior and stop immediately the behavior when some of the conditions fail due to dynamic change of the environment. Additionally, L-CAA can suspend and then resume the current behavior whenever it encounters a higher utility behavior. In order to analyze effectiveness of the L-CAA architecture, we implement an L-CAA-enabled agent autonomously playing in an Unreal Tournament game that is a well-known dynamic virtual environment, and then conduct several experiments using it.
When culture took large part in industrial area, every country has tried to utilize own cultural contents for educational or commercial purpose and the various cultures and histories are recognized as a main concept or subject so that a number of scholars who study history increase. In video game field, special characteristics of interface that audiences participate in the game to complete story-telling is considered as efficient material for learning process. As observed above, it is important to analyze the games that every country makes and export to the world in which the video games is understood as a play of human in general. This Paper has firstly analyzed the most favorite historical games developed in Korea, the USA, Japan, Taiwan and Germany from 1980 to 2005 and secondly, compared that wars and historical origin appears in game scenario, a world view and background story and finally after point out the preferable era and genre of the countries then propose the promising way of design for historical video games. In the process of analysis of a view and heroes in historical games, we compared the real persons, the real historical events and novel in which 11.8% only employed the real persons in 8 out of 68 games. Also the real history and background story are appeared in 37 games which is 54.4% of them. We discovered that the main material that is popular for each country is the historical backing rather than real persons where the favorite historical background is chosen at which they are proud of; 3-Throne era with strong ancient Gogurye for Korea, the 1st and 2nd World Wars and the Independence War for the USA, the tide of war around Middle age for Japan, ancient history of Europe for Germany. The favorite age for video games is Ancient times with 37 games for 54.4%, Middle Age with 7 games fer 10.3%, the prehistoric age with 5 games for 7.35%, remote age with 1 for 1.47%, while current historical games favor Ancient or Modern Age.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.12
no.3
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pp.283-292
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2008
Computer Science Education has to be dynamically changed due to a change of information technology. This study aims to present the direction of development for computer science education according to compare a report of KEDI; Korean Educational Development Institute, twenty years ago with our latest investigation. In this research, nowadays the personal computer diffused at most home. Home is the main environment for students to use computer. Students demand new computing curricula and teaching method. The global tendency of computer science education focuses on the improvement of problem solving ability. According to our investigation, most students hope to learn the new computing skills through game-based learning. We present the unplugged teaching methods and simulation-based learning using EPL(Educational Program Langage). Of course it's important to be applied to school now. And it can be achieved just by national efforts alone.
In this paper, we implemented a user - oriented adaptive English typing program using class and function structure provided by Python to get English learning effect while effectively typing English on PC. The user of the implemented English typing program creates a text file of required English example sentences and links them to use it for direct English typing exercise. In addition, based on the English sentence used in the English typing exercise, it is possible to obtain the English learning effect by providing the ability to perform the memorization test. The interface of the program is structured in the form of a game so that it can be accessed interestingly, and the ranking among the users is disclosed to provide a positive function. We expect that the implemented program will improve the user's English typing speed and improve the English learning effect.
In the game of Go, the life-and-death problem is a fundamental problem to be definitely overcome when implementing a computer Go program. To solve local Go problems such as life-and-death problems, an important consideration is how to tackle the game tree's huge branching factor and its depth. The basic idea of the experiment conducted in this article is that we modelled the human behavior to get the recognized first moves to kill the surrounded group. In the game of Go, similar life-and-death problems(patterns) often have similar solutions. To categorize similar patterns, we implemented Kohonen Neural Network(KNN) based clustering and found that the experimental result is promising and thus can compete with a pattern matching method, that uses supervised learning with a neural network, for solving life-and-death problems.
Im, Ji Ung;Kang, Min Su;Park, Dong Hyuk;Won, Jong hoon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.242-263
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2021
This paper presents a method to implement a low-cost driving simulator for developing autonomous driving algorithms. This is implemented by using GTA V, a physical engine-based commercial game software, containing a function to emulate output and data of various sensors for autonomous driving. For this, NF of Script Hook V is incorporated to acquire GT data by accessing internal data of the software engine, and then, various sensor data for autonomous driving are generated. We present an overall function of the developed driving simulator and perform a verification of individual functions. We explain the process of acquiring GT data via direct access to the internal memory of the game engine to build up an autonomous driving algorithm development environment. And, finally, an example applicable to artificial neural network training and performance evaluation by processing the emulated sensor output is included.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.4
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pp.693-700
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2023
Sentiment analysis, a branch of natural language processing that classifies and identifies subjective opinions and emotions in text documents as positive or negative, can be used for various promotions and services through customer preference analysis. To this end, recent research has been conducted utilizing various techniques in machine learning and deep learning. In this study, we propose an optimal language model by comparing the accuracy of sentiment analysis for movie, product, and game reviews using existing RNN-based models and recent Transformer-based language models. In our experiments, LMKorBERT and GPT3 showed relatively good accuracy among the models pre-trained on the Korean corpus.
Recently, as the ICT field has been used in various environments, it has become possible to analyze pests by crops, use robots when harvesting crops, and predict by big data by utilizing ICT technologies in a sustainable agricultural environment. However, in a sustainable agricultural environment, efforts to solve resource depletion, agricultural population decline, poverty increase, and environmental destruction are constantly being demanded. This paper proposes an artificial intelligence-based big data processing analysis method to reduce the production cost and increase the efficiency of crops based on a sustainable agricultural environment. The proposed technique strengthens the security and reliability of data by processing big data of crops combined with AI, and enables better decision-making and business value extraction. It can lead to innovative changes in various industries and fields and promote the development of data-oriented business models. During the experiment, the proposed technique gave an accurate answer to only a small amount of data, and at a farm site where it is difficult to tag the correct answer one by one, the performance similar to that of learning with a large amount of correct answer data (with an error rate within 0.05) was found.
Over the past few years, IoT edges have begun to emerge based on new low-latency communication protocols such as 5G. However, IoT edges, despite their enormous advantages, pose new complementary threats, requiring new security solutions to address them. In this paper, we propose a cloud environment-based IoT edge architecture model that complements IoT systems. The proposed model acts on machine learning to prevent security threats in advance with network traffic data extracted from IoT edge devices. In addition, the proposed model ensures load and security in the access network (edge) by allocating some of the security data at the local node. The proposed model further reduces the load on the access network (edge) and secures the vulnerable part by allocating some functions of data processing and management to the local node among IoT edge environments. The proposed model virtualizes various IoT functions as a name service, and deploys hardware functions and sufficient computational resources to local nodes as needed.
After that Internet was introduced to Korea, Web page has developed from text centered to graphic-centered at its fist stage. At the present, it is improving to a design for users. Furthermore, with the acceleration of Information super-highway construction and generalization of basic technology for multi-media, the educational environment has transformed to demander-focused and internet basis service which transcends time and space. Consequently, the educational structure is converting from instructors unilateral lead to student-centered. Additionally, the common usage and digitalization of information have an effect on progress of education quality and cost saving. Although there are plenty of educational web pages on internet, we can notice that many of them are inconvenient for users to put into practice. The reason is that many experts overlook the fundamental which is the basic skill for design and understanding of Web must be accompanied with Web design. Therefore, this thesis will find out the points users should consider for use of Web page and realize the educational web page, reflected for VRML training.
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