• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.4
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• pp.59-68
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• 2015

The progress in Information & Communication Technology enables data scientists to analyze big data for identifying peoples' daily lives and tacit preferences. A variety of industries already aware the potential usefulness of analyzing big data. However limited use of big data has been performed in game industry. In this research, we adopt data mining technique to analyze data gathered from a strategic simulation game. Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, and Linear Regression techniques are used to find the most important variables to users' game levels. We provide practical guides for game design and usability based on the analyzed results.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.4 no.1
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• pp.45-57
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• 1995

본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.3
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• pp.83-92
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• 2010

The command that game users give should be reflected to the game immediately and should be transferred to several objects at once. Also, all game users who participate in game should keep the same progress situation in Real-Time Strategy game. But it takes a certain amount of time to get the command pass to other users, and it is important issue that many commands are synchronized in a short amount of time on server of RTS game. Therefore we propose a scheme for an efficient synchronization based on event locking method on RTS game in this paper. We design and implement the gaming server applying to our proposed scheme. Also, we show efficiency of our proposed scheme by performance analysis in this paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.19-22
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• 2002

분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.359-360
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• 2012

최근 오픈마켓의 급속한 성장과 함께 다중 플랫폼을 위한 콘텐츠 시장이 확대되고 있다. 특히 오픈마켓에 등록된 콘텐츠의 약 15%가 게임콘텐츠가 차지할 만큼 게임은 오픈마켓에서 중요한 비중을 차지하고 있고, 다양한 부가가치를 창출하고 있다. 시뮬레이션게임은 크게 전략시뮬레이션게임, 레이싱시뮬레이션게임, 경영시뮬레이션게임, 육성시뮬레이션게임 등 플레이어의 역할 및 게임의 목적에 따라 다양하게 구분되고 있다. 본 논문에서는 기후변화와 기상 이변으로 인한 환경파괴를 게임배경으로 하여 식물과 동물들이 살아갈 수 있는 환경을 만드는 것을 게임컨셉으로 하였으며, 다중 플랫폼 기반의 육성시뮬레이션장르에 경영적인 측면과 교육적인 기능성게임의 요소를 포함한 게임을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.261-264
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• 2004

컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.85-86
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• 2019

게임 시장의 성장에 따라 여러 가지 장르의 게임이 출시되고 있다. 현재 슈팅 및 액션 게임 등의 고전적인 장르는 물론 Aeon Of Strife 같은 새로운 장르도 새롭게 탄생하고 있다. 새로운 장르의 게임의 등장은 앞으로 게임 시장이 지금보다 더 많이 발전할 것임을 말한다. 제안방법에서는 전략 시뮬레이션과 슈팅 게임을 혼합한 장르의 게임을 게임엔진을 이용해 빠르게 개발하는 방법을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.305-308
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• 2003

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임은 전략 시뮬레이션이라는 말이 무색할 정도로 장르가 가지는 특성 을 이행하지 못하고 있다. 그래서 게이머들은 별다른 전략 없이 쉽게 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리 할 수 있게 됐다. 이것은 게임의 재미를 크게 반감시키는 한 요인이 된다. 전략 게임의 컴퓨터 플레이어에게 상황 판단과 학습 능력을 갖게 하면, 게이머가 보다 재미있게 컴퓨터와 대전을 할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 가지는 컴퓨터 플레이어에 사용될 Default 추론 엔진과 컴퓨터 플레이어의 작전과 행동을 결정하기 위한 action & strategy generator 시스템을 연구한다. Default 추론 엔진은 귀납적 학습방법을 통 해서 컴퓨터 플레이어가 추론 및 학습을 할 수 있는 정보를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 정보를 바탕으로 컴퓨터 캐릭터의 행동과 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 전략 게임에 인공 지능으로 machine leaning 기법 중의 하나인 decision Tree 틀 사용하였다. decision Tree를 적용하여 기존 컴퓨터 플레이어의 행위와 어떻게 다른지 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 플레이어가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.91-92
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• 2019

이 논문은 에너지인터넷의 실시간 가격 수요 반응 시스템에서 금전적 이익 극대화를 위해 두 명의 플레이어가 있는 Stackelberg 게임 기반 진화 게임을 연구한다. 우리는 두 명의 플레이어인 발전자와 에너지 사용자의 통일된 이익을 극대화하는 대신 발전자와 에너지 사용자의 이익을 극대화하는 에너지 전략을 적용한다. 실시간 가격 수요 반응 시스템에서 적용한 에너지 전략을 시뮬레이션하였고 시뮬레이션 결과, 적용된 에너지 전략이 기존의 방식에 비해 발전자의 수익을 45 %까지 효과적으로 개선하고 에너지 사용자의 전기 요금을 평균 15.6 % 줄일 수 있음을 보여준다. 또한, 제안한 에너지 전략이 수요반응의 목표 중 하나인 피크 대 평균 비율 감소의 안정화에 기여할 수 있음을 확인했다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.14 no.6
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• pp.39-48
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• 2014

Go is an extremely complex strategy board game despite its simple rules. By using MCTS, the computer Go programs with handicap game have been defeated human Go professionals. MCTS is based on the winning rate estimated by MC simulation rather than strategy concept. Meanwhile Genetic algorithm equipped with an adequate fitness function can find out the best solutions in the game. The game of Tic-Tac-Toe, also known as Naughts and Crosses, is one of the most popular games. We tried to find out the best strategy in the game of Tic-Tac-Toe. The experimental result showed that Genetic algorithm enables to find efficient strategies and can be applied to other board games such as Go and chess.