• Title/Summary/Keyword: 게임기반학습

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Customized Serverless Android Malware Analysis Using Transfer Learning-Based Adaptive Detection Techniques (사용자 맞춤형 서버리스 안드로이드 악성코드 분석을 위한 전이학습 기반 적응형 탐지 기법)

  • Shim, Hyunseok;Jung, Souhwan
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.31 no.3
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    • pp.433-441
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    • 2021
  • Android applications are released across various categories, including productivity apps and games, and users are exposed to various applications and even malware depending on their usage patterns. On the other hand, most analysis engines train using existing datasets and do not reflect user patterns even if periodic updates are made. Thus, the detection rate for known malware is high, while types of malware such as adware are difficult to detect. In addition, existing engines incur increased service provider costs due to the cost of server farm, and the user layer suffers from problems where availability and real-timeness are not guaranteed. To address these problems, we propose an analysis system that performs on-device malware detection through transfer learning, which requires only one-time communication with the server. In addition, The system has a complete process on the device, including decompiler, which can distribute the load of the server system. As an evaluation result, it shows 90.3% accuracy without transfer learning, while the model transferred with adware catergories shows 95.1% of accuracy, which is 4.8% higher compare to original model.

u-Health 3D Simulation Techniques (u-Health 3D 시뮬레이션 기법)

  • Park, Jong-Soon;Cho, Jea-Kwun
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2009.05a
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    • pp.559-568
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    • 2009
  • 현대 생활에서 u-Health는 특히 우리나라에서 Ubiquitous 와 Wellness의 개념을 접목하여 구현 하고 있으며, 현재 앞선 IT기술과 활성화된 Network 기반의 환경을 활용하여 발전된 결과를 도출 하려 하고 있다. 하지만 u-Health 장비 또는 프로그램에서 3D시뮬레이션 기법이 어떻게 쓰이면 그 활용도가 증가 되고, 올바른 활용 방법인가에 대해서 연구는 시작 단계라고 할 수 있다. 이에 현재 가정용 게임기와 일부 기능성 컨텐츠에서 쓰이는 3D 시뮬레이션 기법에서 체력증진을 위한 단계별 학습법과 신체 부분별 시뮬레이션에 효과적인 방법을 개발 정형화 시키고 시뮬레이션시 사용자와 가상의 시뮬레이터간의 상호작용 시 발생하는 문제점을 파악하고 해결 방안을 제시 하도록 하며, 3차원 3D기법 과 S/W 를 통하여 상호 작용을 할 때 체계적인 건강증진 방법과 건강관리방법을 제시 하고, 3차원 시뮬레이터를 활용 할 때 효과적인 항목과 결과 데이터를 통하여 발전적인 활용 방안을 제시 한다.

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An Implementation of Othello Game Player Using ANN based Records Learning and Minimax Search Algorithm (ANN 기반 기보학습 및 Minimax 탐색 알고리즘을 이용한 오델로 게임 플레이어의 구현)

  • Jeon, Youngjin;Cho, Youngwan
    • The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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    • v.67 no.12
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    • pp.1657-1664
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    • 2018
  • This paper proposes a decision making scheme for choosing the best move at each state of game in order to implement an artificial intelligence othello game player. The proposed decision making scheme predicts the various possible states of the game when the game has progressed from the current state, evaluates the degree of possibility of winning or losing the game at the states, and searches the best move based on the evaluation. In this paper, we generate learning data by decomposing the records of professional players' real game into states, matching and accumulating winning points to the states, and using the Artificial Neural Network that learned them, we evaluated the value of each predicted state and applied the Minimax search to determine the best move. We implemented an artificial intelligence player of the Othello game by applying the proposed scheme and evaluated the performance of the game player through games with three different artificial intelligence players.

VR-based Traditional Korean Musical Instrument Experience for Education (가상현실 기반 교육용 국악기 연주 체험 프로그램)

  • Kim, Chae-Rin;Kim, Kyu-Won;Park, Hye-Jin;You, Yea-Won;Oh, U-Ran
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.238-241
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    • 2021
  • 가상현실은 시·공간을 초월하는 경험이 가능하며 아이들의 몰입감과 학습효과를 높일 수 있어 교육 도구로서의 가치를 인정받고 있다. 정부는 VR 기기를 전국의 초등학교에 보급하고 있지만, 양질의 교육용 실감형 콘텐츠는 부족한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 가상현실 기술을 활용한 국악기 연주 체험 프로그램을 제안하였다. Unity의 물리 엔진과 Oculus의 햅틱 기능을 이용하여 전통 국악기 중 편경을 실감 나게 연주할 수 있도록 가상환경을 구현하였다. 리듬 게임 형식을 적용하여 아이들의 흥미 또한 유발하였다. 이 프로그램을 통해 국악기를 직접 연주하며 해당 국악기에 대한 지식을 자연스럽게 습득할 수 있을 것이라 기대한다.

Development of Game Graphics and AI Picture Classification Model for Real-Life Images on CNN (CNN 기반의 실사 이미지에 대한 게임 그래픽과 AI 그림 분류 모델 개발)

  • Seung-Bo Park;Dong-Hwi Cho;Seo-Young Choi;Eun-Ji Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.465-466
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    • 2023
  • AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

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Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning-Based Behavior Control of Grid Sortation Systems in Smart Factory (스마트 팩토리에서 그리드 분류 시스템의 협력적 다중 에이전트 강화 학습 기반 행동 제어)

  • Choi, HoBin;Kim, JuBong;Hwang, GyuYoung;Kim, KwiHoon;Hong, YongGeun;Han, YounHee
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.9 no.8
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    • pp.171-180
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    • 2020
  • Smart Factory consists of digital automation solutions throughout the production process, including design, development, manufacturing and distribution, and it is an intelligent factory that installs IoT in its internal facilities and machines to collect process data in real time and analyze them so that it can control itself. The smart factory's equipment works in a physical combination of numerous hardware, rather than a virtual character being driven by a single object, such as a game. In other words, for a specific common goal, multiple devices must perform individual actions simultaneously. By taking advantage of the smart factory, which can collect process data in real time, if reinforcement learning is used instead of general machine learning, behavior control can be performed without the required training data. However, in the real world, it is impossible to learn more than tens of millions of iterations due to physical wear and time. Thus, this paper uses simulators to develop grid sortation systems focusing on transport facilities, one of the complex environments in smart factory field, and design cooperative multi-agent-based reinforcement learning to demonstrate efficient behavior control.

ADHD Simple Examination Using an OSGi Base USB Terminal System (OSGi 기반 USB 단말기 시스템을 이용한 ADHD 간편검사)

  • Han, Sang-Seok;Lee, Chang-Goo
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.9 no.3
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    • pp.664-673
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    • 2008
  • Recently, the ubiquitous is handled by maximum topic. New knowledge information and ubiquitous computing evolution have promoted new paradigm transfer and grand change. Also, need technology as powerful engineering approached fairly system and educational guidance side examination necessarily to overcome u-Learning base situation and studying obstacle situations. This treatise embodied handiness examination about attention shortage and excess obstacle (Attention Deficit Hyperactivity Disorder, low ADHD) who must solve so as to be square and level being increase trend in primary school using USB (Universal Serial Bus) terminal system that allow fetters to OSGi (Open Service Gateway Initiative). That OSGi base USB terminal system is easy preservation of information, safety of network, cost-cutting and maintenance by various ubiquitous system that server that load many USB terminals and OSGi uses an USB bus of high speed and construct network, there is advantage of concentration elevation and so on of week and ADHD handled in this treatise because early diagnosis and treatment are serious. The confirmed system application that can supplement paper and pens examination's shortcoming and could solve examination's problem which use computer, and help in student guidance through ADHD simpleexamination who utilize OSGi base USB terminal system. Is available by game system that system for human nature examination or intelligence test and general exam explaining and level studying, order style question investigation program, studying system for disabled person, majority that enforce in public in school this study finding does together.

Predict ion-based Concurrency Control for A Large Scale Networked Virtual Environment Supporting Various Navigation Speed (다양한 이동속도를 지원하는 대규모 네트웍 가상 환경을 위한 예측 기반 동시성 제어)

  • 이은희;이동만;한승현;현순주
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10c
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    • pp.202-204
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    • 2001
  • 가상 세계의 공유 개념은, 특히 사용자들이 인터넷 같이 대규모 네트웍을 통해 지역적으로 분산된 경우는 복제가 수용할 수 있는 상호작용 성능을 제공하기 때문에 각 사용자의 사이트에 정보를 복제함으로써 확장된다. 그러나, 다수의 동시 갱신은 replicas간의 일관되지 않은 뷰를 일으키게 될 것이다. 따라서, 동시성 제어가 복제자들간에 일관된 상태를 유지하도록 하기 위한 중요한 요소가 된다. 우리는 단지 대상 객체의 주변에 있는 사용자들만이 소유권 요청을 다중 전송하게 하는 확장성 있는 예측기반 동시성 제어 스킴을 제안했었다. 이 작업에서, 우리는 모든 사용자들이 동일한 속도론 가지고 가상 세계를 이동한다고 가정했다. 이것은, 그러나, 좀더 사실성을 더하기 위해 사용자가 가상 세계와 상호작용을 할 매 그들의 이동속도를 변경하도록 하는 네트웍 게임같은 네트웍 가상 환경에서는 너무 common 하다. 본 논문은 다양한 속도를 가진 사자를 지원하기 위한 확장을 제안한다. 확장된 스킴은 다른 속도의 수만큼의 다중 Entity Radii를 가지며 각 속도를 가진 사용자에게 분리된 큐를 할당한다. 각 큐는 다음 소유자 후보를 예측하기 위해 동시에 예측을 수행하고 선택된 후보들간에서 최소의 Predicted Collision Time을 가지는 최종 후보자가 선택된다. 이는 사용자의 속도에 기반을 둔 적절한 Entity Radius를 사용함으로써 소유권의 timely advanced transfer과, 다른 이돔 속도와 latency를 가지는 사용자들 간의 간섭을 줄임으로써 공정(공평)한 소유권 양도, 그리고 불필요한 소유권 전송을 줄임으로써 놓은 예측 정확도를 제공한다.성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

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LSTM Hyperparameter Optimization for an EEG-Based Efficient Emotion Classification in BCI (BCI에서 EEG 기반 효율적인 감정 분류를 위한 LSTM 하이퍼파라미터 최적화)

  • Aliyu, Ibrahim;Mahmood, Raja Majid;Lim, Chang-Gyoon
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.14 no.6
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    • pp.1171-1180
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    • 2019
  • Emotion is a psycho-physiological process that plays an important role in human interactions. Affective computing is centered on the development of human-aware artificial intelligence that can understand and regulate emotions. This field of study is also critical as mental diseases such as depression, autism, attention deficit hyperactivity disorder, and game addiction are associated with emotion. Despite the efforts in emotions recognition and emotion detection from nonstationary, detecting emotions from abnormal EEG signals requires sophisticated learning algorithms because they require a high level of abstraction. In this paper, we investigated LSTM hyperparameters for an optimal emotion EEG classification. Results of several experiments are hereby presented. From the results, optimal LSTM hyperparameter configuration was achieved.

Contents-Development for Increasing Creativity based on Algorithm (알고리즘을 기반으로 하는 창의성 신장 콘텐츠 개발)

  • Kim, Eun-Gil;Kim, Jae-Hyung;Kim, Jin-Woo;Kim, Jong-Hoon
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2010.08a
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    • pp.271-280
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    • 2010
  • Education focus on cultivating creative talent in the rapidly changing knowledge and Information society. Algorithms of computer science students to logical thinking and problem solving to find the best solution is an effective learning content. But the algorithm often educate at the University of reality when considering the level of elementary school students' cognitive structure and it is very important for teaching. In this study, based on the principle of the algorithm with an educational content for students to understand the principles of their own problems as the best way to resolve the situation with the ability to want to kidney. Content that contains elements of the game interesting for students to participate actively interested in effective teaching methods to the understanding of the principles of the algorithm will be a big help.

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