• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.363-368
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• 2005

인공생명은 생물 세계의 특성 일부를 가상 세계의 인공지능적인 객체에 적용하기 위한 시도로 생명이 가진 여러 행동적인 특성을 구현한 인공적으로 만들어진 시스템을 연구하는 학문이다. 이와 같이 인공생명을 통해 인간의 욕구를 게임에 적용하고 표현하기 위한 시도 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간의 욕구 및 욕구에 대한 표현은 매우 다양하고 복잡하여 어느 특정한 방법으로 모델링하기란 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인간의 본성, 분석적 사고, 측정등에 대한 기본적인 관찰을 통해서 문제를 정량적으로 해결하기 위한 유용한 모델인 AHP를 이용하여 게임 AI 객체의 욕구를 모델링한다. 그리고 모델링된 게임 AI 객체의 욕구를 성과 민감도 분석과정을 통하여 분석하고 실제 게임에 적용가능한지 예를 통해 알아본다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제10권3호
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• pp.19-36
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• 2004

복권 구매와 관련된 요인과 복권 구매가 인간의 동기·행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 실험연구를 진행하였다. 일상 현실에서의 복권이 가지는 특성들을 포함하는 컴퓨터 게임을 이용하여 게임의 중간에 복권구매의 기회가 주어지고 실험참가자들이 복권을 구매하는가 여부를 측정하였다. 그리고 지각되는 컴퓨터 게임의 난이도, 게임성적에 대한 만족도, 지각된 경품획득 가능성과 복권의 당첨금과 당첨확률 구조가 복권구매결정에 영향을 미치는가를 분석하였다. 또한, 복권의 구매기회와 구매경험이 구매자의 행동과 심리에 어떠한 영향을 주는가를 조사하기 위해서 실험참가자들의 최종 게임 만족도, 자기능력평가와 컴퓨터 게임에서의 수행결과를 측정하였다. 기본적으로 복권을 구매한 사람들과 복권을 구매하지 않은 사람들 간에 위에서 나열된 변인들에서 차이가 존재하는가를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 실험에서 주어진 컴퓨터 과제를 더 쉽게 지각할수록 미래에 더 긍정적인 결과를 예상할수록 실험참가자들은 더 복권을 사는 경향을 보였다. 반면에 게임의 수행결과 자기 수행만족도와 복권당첨금과 당첨확률은 복권구매결정에 영향을 미치지 않았다. 복권구매기회와 행동이 미치는 영향에 대한 분석에서는 일반적인 상식과 달리 수행결과, 만족도, 지각되는 즐거움, 자기능력평가 등에 유의미한 결과를 미치지 않았다. 다만, 수행결과와 자기능력에는 일부 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 일반적인 설문방법에 근거한 기존 연구와 비교하여 복권의 의미를 분석하고, 전반적인 실험연구의 한계 측면에서 논의하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.89-98
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• 2021

본 연구는 e스포츠 경기관람이 개최지 지역관광의도에 주는 영향을 살펴보기 위해 가치-태도-행동 체계(VAB)와 공동브랜드 이론을 적용하여 e스포츠 경기관람객의 의사결정구조를 분석하고자 하였다. 이를 위해 e스포츠 경기를 직접 관람한 경험이 있는 중국인들을 대상으로 설문조사를 진행하였고 총 311부 유효 표본을 수집하여 구조방정식 모델을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 e스포츠 경기에 대한 태도는 개최지에 대한 태도에는 영향을 미치지는 않았으나, 관광행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, e스포츠 경기의 선택속성은 개최지에 대한 태도를 증진시키며 관광행동의도에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제5권2호
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• pp.103-110
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• 2015

최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.45-48
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• 2016

오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.93-107
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• 2016

다중 접속 역할 게임(Massively Multi-Online Role Playing Game, MMORPG)에서 게임봇은 게임 밸런스에 악영향을 끼치고 일반 유저들에게 상대적인 박탈감을 느끼게 하여 게임 수명을 단축시키는 위험 요소이다. 따라서 그 동안 게임 봇을 탐지하기 위한 다양한 방법이 연구되었으나 특정 게임 컨텐츠의 특징에 초점을 맞춤에 따라 신규 게임이 출시될 때마다 탐지 기법 개발이 필요하거나 혹은 게임 및 봇 프로그램 업데이트에 따른 유지 보수 방안을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 게임봇이 본질적으로 갖고 있는 특징인, 설정된 패턴에 따라 행동을 반복하는 자기유사성을 주요 특질로 이용한 기계 학습 기법을 제안하고 이렇게 학습한 모델을 자동으로 유지 보수하는 시스템을 제안하였다. 이렇게 제안한 방법은 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 리니지, 아이온, 블레이드 앤 소울에 대해 성능을 테스트하였으며 시스템을 구현하여 실전에 적용하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-238
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• 2012

온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제13권4호
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• pp.29-52
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• 2007

본 연구는 게임 및 e스포츠 게이머들의 라이프스타일을 유형화하고, 각 유형에 따른 e스포츠 행동 및 심리적 특성을 파악하는 것을 목적으로 했다. 본 연구에서는 5개의 게임라이프스타일 즉, '함께형', '솔로형', '일탈형', '초심자형', '매니아형'이 추출되었으며, 각 유형에 따라 e스포츠 이용행태와 e스포츠에 대해 갖는 의미 그리고 사회심리적 성격(이타성, 사회성, 공격성)에 차이가 있음을 알 수 있었다. 구체적으로, '일탈형'과 '매니아형'의 경우, e스포츠 및 게임에 많은 시간과 비용을 투자하면서, e스포츠와 게임에 대한 경쟁심이 높고, 또래집단으로부터의 인기와 우월감을 느끼는 자기제시의 도구로 삼는다는 점에서는 유사하였다. 그러나 '일탈형'은 사이버상의 일탈적 언행에 대한 기준이 타 군집에 비해 허용적인 편이며, 타 군집 중에서 이타성과 사회성 점수가 낮고, 공격성 점수가 높은 것으로 드러난 반면 '매니아형'은 게임 속에서의 일탈적 언행을 허용하지 않으며, 게임 속이라도 기본적인 윤리는 지켜야 한다고 생각하며, 타 군집에 비해 이타성, 사회성 점수가 높고, 공격성 점수가 낮은 것으로 조사되었다. 다음으로 '초심자형'의 경우, '매니아형'과는 달리 e스포츠 게임을 한 기간이 비교적 짧으며, e스포츠게임에 참여하는 시간과 시청하는 시간이 상대적으로 길지 않은 것으로 조사되었다. 또한 게임 자체에 대한 매력을 적게 느끼며, 게임을 선택할 때도 학습과 조작이 쉬운가(용이성)가 중요하기 때문에 비교적 난이도가 낮은 아케이드 게임에 참여하는 비율이 높다. 또한 e스포츠를 일상생활이나 건강 등을 방해하는 중독의 위험이 있는 여가활동으로 간주하는 등 부정적인 인식이 강한 것으로 나타났다. 이상의 결과는 게임 및 e스포츠 교육에 유용한 기초자료로 활용될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.165-177
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• 2008

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델은 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 나이브 베이지안 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.