• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.85-88
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• 1998

진화이론은 생명체들간의 투쟁과 적자생존의 원칙에 근거를 두고 있다. 그 중 협동으로의 진화는 공생이나 기생관계에 있는 생물들에서 발견되어 사화학, 생물학, 경제학 등의 분야에서 계속적인 관심의 대항이 되어 왔다. 특히 생명체들간에 존재하는 끊임없는 경쟁과 협동의 관계를 시뮬레이션하는 죄수의 딜레마 게임은 지금까지 많은 연구가 진행되어왔다. 죄수의 딜레마 게임이 시작된 근거는 협동으로의 진화에 관한 연구에서 시작되었다고 볼 수 있다. 대부분의 연구가 2명이 하는 죄수의 딜레마 반복게임인 2IPD에 집중되어 있는데 2IPD는 실제 세계에 적용시키는데 한계가 있기 때문에 보다 실세계에 가까운 형태를 모델링하는 N명 죄수의 딜레마 반복 게임(NIPD)에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 진화 알고리즘을 이용하여 NIPD게임에서 게임자의 수와 협동으로의 진화와의 관계, 즉 죄수의 수가 증가함에 따라 협동의 정도는 어떻게 나타나는 가에 대해 고찰한다. 여러차례의 반복 시뮬레이션 결과 게임자의 수가 적을때는 대부분이 협동으로 진화하나 게임자의 수가 증가할수록 협동으로의 진화가 어렵다는 사실을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.395-398
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• 2002

본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.35-38
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• 2003

최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.9 no.1
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• pp.21-31
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• 2009

This research is to classify game rules which are important factors for the game, and to define the basis of the each level of rules and concepts. In terms of these definitions, the process of transformation in the game rule is analyzed, and examined the development related to evolution. The rule of digital game is analogous to the biological evolution. From this point of view, This research presents the structural similarities between the game rules and biological evolution. It is for the investigation of the development using new perspective and for the conceptualization of the process. Moreover it makes us rediscover the game as a scholastic research subject.

• Journal of Korea Game Society
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• v.20 no.6
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• pp.89-98
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• 2020

Computer simulations based on technical imagination break down invisible walls placed between the virtual and reality and causes users to face situations mixed with reality and the virtual. The development of technology embraces evolves human identity. This can serve as an opportunity that increases the value and utilization levels of games and this can be seen as an opportunity to discuss the evolution of games. In this study focused on MMORPG, discussions are made of the diverse values of online games along with the evolution of human identity that is achieved within them.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.3
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• pp.253-261
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• 2004

Game theory is mathematical analysis developed to study involved in making decisions. In 1928, Von Neumann proved that every two-person, zero-sum game with finitely many pure strategies for each player is deterministic. As well, in the early 50's, Nash presented another concept as the basis for a generalization of Von Neumann's theorem. Another central achievement of game theory is the introduction of evolutionary game theory, by which agents can play optimal strategies in the absence of rationality. Not the rationality but through the process of Darwinian selection, a population of agents can evolve to an Evolutionary Stable Strategy (ESS) introduced by Maynard Smith. Keeping pace with these game theoretical studies, the first computer simulation of co-evolution was tried out by Hillis in 1991. Moreover, Kauffman proposed NK model to analyze co-evolutionary dynamics between different species. He showed how co-evolutionary phenomenon reaches static states and that these states are Nash equilibrium or ESS introduced in game theory. Since the studies about co-evolutionary phenomenon were started, however many other researchers have developed co-evolutionary algorithms, in this paper we propose Game theory based Co-Evolutionary Algorithm (GCEA) and confirm that this algorithm can be a solution of evolutionary problems by searching the ESS.To evaluate newly designed GCEA approach, we solve several test Multi-objective Optimization Problems (MOPs). From the results of these evaluations, we confirm that evolutionary game can be embodied by co-evolutionary algorithm and analyze optimization performance of GCEA by comparing experimental results using GCEA with the results using other evolutionary optimization algorithms.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.5
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• pp.554-566
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• 2014

An objective of VMS(Variable Message Signs) is to make transportation system effective specifically for driver's path selection. The traffic solutions including a VMS problem can be modeled through Game Theory, however, the majority of the studies can not model various driver's response according to VMS information in game theory. So, this paper tries to analyze a driver's response according to VMS traffic informations through evolutionary game theory. We apply a behavior characteristics of driver to evolutionary game theory, then finds drivers are only accepting in case of the biggest pay-off, and if a traffic flow finds a balance over time, ratio of accepting information is converged as an evolutionary stable state gradually. Consequently, the strategy of the other drivers such as traffic problems can not be predicted accurately. In case, drivers repeat between groups and reasonable judgment by the experience, we expect that VMS can provide strategic information through evolutionary game theory.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.48-50
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• 1998

반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.2
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• pp.290-299
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• 2009

Evolutionary Artificial Neural Networks (EANNs) has been highly effective in Artificial Intelligence (AI) and in training NPCs in video games. When EANNs is applied to design game NPCs' smart AI which can make the game more interesting, there always comes two important problems: the more complex situation NPCs are in, the more complex structure of neural networks needed which leads to large operation cost. In this paper, the Dynamic State Evolutionary Neural Networks (DSENNs) is proposed based on EANNs which deletes or fixes the connection of the neurons to reduce the operation cost in evolution and evaluation process. Darwin Platform is chosen as our test bed to show its efficiency: Darwin offers the competitive team game playing behaviors by teams of virtual football game players.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.223-225
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• 2000

사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.