• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.22-28
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• 2015

본 논문에서는 셀 수준의 진화 프레임워크를 이용하여 인공개체의 행동로직을 진화하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 셀 수준의 진화 프레임을 구현하였으며 이 프레임 상에서 인공개체가 먹이를 먹기 위해 행동로직을 진화하는 것을 살펴보았다. 인공개체의 행동로직 진화를 관찰하기 위하여 행동결정 로직 프레임을 제안하여 적용하였다. 테스트결과 인공개체가 빠른 세대 내에 먹이를 잘 먹는 로직으로 진화하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 여러 번의 실험을 통하여 대부분의 실험에서 거의 동일한 행동양식을 보이는 것으로 진화하는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 진화 알고리즘을 이용한 알고리즘이나 하드웨어의 진화와는 다른 방법으로서 기본적으로 접근 방법에 차이점이 있다. 이런 결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 프레임워크가 셀 수준의 진화를 관찰해볼 수 있는 좋은 도구가 될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.3-6
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇과 공의 상태에 따른 로봇 행동의 선택 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자 모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 퍼지 로직을 적용한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 주행 알고리즘을 선택하는 과정과 로봇의 행동을 협력하는 과정을 동시에 구현함으로써, 계산 양을 줄여 로봇 축구에 보다 적합하게 해준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 여러 환경변수에 따라 로봇들의 행동을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 로봇 행동의 퍼지 적정성을 고려한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 환경 변수에 따라 로봇 행동의 적절성을 퍼지 로직을 통하여 얻어내게 하였으며, 이를 이용함으로써 다수 로봇의 상호작용도 고려할 수 있게 하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.725-731
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• 2007

본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.79-85
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• 2006

본 논문은 인접한 두 로봇의 위치와 역할에 따라 로봇의 행동을 결정하는 퍼지 로직 중계자를 사용한 로봇 축구의 전략 및 전술을 제안한다. 기존의 Q 학습 알고리즘은 로봇의 수에 따라 상태의 수가 기하급수적으로 증가하여, 많은 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 연산을 필요로 하는 로봇 축구 시스템에 알맞지 않다. Modular Q 학습 알고리즘은 해당 지역을 분할하는 방법으로 상태수를 줄였는데, 여기에는 로봇들 간의 협력을 위하여 따로 중재자 알고리즘이 사용되었다. 제안된 방법은 퍼지 규칙을 사용하여 로봇들 간의 협력을 위한 중재자 알고리즘을 구현하였고, 사용된 퍼지 규칙이 간단하기 때문에 계산 량이 작아 실시간 로봇 축구에 적합하다. MiroSot 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 가능성을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권8호
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• pp.971-980
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• 2010

이 논문은 모바일 로봇이 고정 장애물 또는 움직이는 장애물이 존재하는 환경에서 장애물을 회피하며 운행될 수 있는 제어 알고리즘을 연구하였다. 이 제어 알고리즘은 $D^*$ 알고리즘과, 충돌 위험도 퍼지로직, 이동로봇의 행동결정 퍼지로직을 사용하여 전역경로계획과 지역경로계획을 수행한다. $D^*$ 알고리즘에는 로봇이 이동하는 2 차원 공간을 정방형 격자 분활하여 적용한다. 이 알고리즘은 파이썬 프로그래밍 언어와 이동로봇의 운동방정식을 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 알고리즘을 적용하여 로봇이 이동하는 장애물을 피하거나 모르는 고정 장애물을 피하면서 원하는 위치로 이동하는 것을 볼 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.60-65
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• 2002

오늘날 컴퓨터 게임의 대부분은 캐릭터의 행동 유형을 게임 로직에서 미리 정의된 게임 로직이나 초기에 설정된 움직임에 대한 정보를 이용하여 제어한다. 게임 개발자들은 더 풍부하고 다양한 내용을 담고 있고 뛰어난 환경 판단 및 대처 능력 등을 갖는 게임을 개발하기를 원하기 때문에 이러한 방식은 한계에 직면하게 된다. 본 논문에서는 지능적이고 게임 플레이어로 하여금 다양한 흥미를 유발할 수 있는 컴퓨터 게임의 개발을 위해서 유전자 알고리즘을 사용한 게임 모델을 구성하였다 학습 능력에 기초한 유전자 알고리즘을 사용함으로써 변화 가능성과 동적인 게임 환경을 고려하면서 계속적으로 진화하는 캐릭터를 만들 수 있을 것이다. 실시간 게임은 제안한 시스템의 실행과 한계를 연구하기 위해 실행되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.144-146
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• 2012

의사결정표는 의사결정의 표현 방식 중 하나로 상황에 따라 취하는 일련의 행동들을 표 형식으로 나타낸 것이다. 이러한 의사결정표는 기업의 정보 시스템 (Information System)과 같은 의사결정 기반 시스템 구축에 유용하게 쓰일 수 있다. 복잡한 업무를 위한 의사결정 프로세스를 의사결정표를 이용하여 나타냄으로써 복잡한 로직을 정확하게 표현할 수 있고, 이해하기 쉽기 때문에 사용자와 프로그래머간의 의사소통을 원활하게 하며 문서화 작업을 비교적 간단하게 한다. 그러나 복잡한 의사결정이 필요한 업무의 경우 하나의 의사결정표에 필요한 정보를 모두 나타내게 되면 의사결정 단계를 이해하기가 어려울 뿐만 아니라 오류의 발생률도 높아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 의사결정을 돕기 위해 계층적인 의사결정표를 제안한다. 계층적 의사결정표는 여러 추상화 단계를 가진 의사결정표를 일관성 있게 표현함으로써 단계적으로 의사결정을 수행할 수 있게 하고, 이에 따라 의사결정에 대한 이해도를 높인다. 또한 기존의 의사결정표 지원 도구를 확장하여 계층적 의사결정표를 지원하는 도구를 개발함으로써 사용자의 편의성을 도모하였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2021

본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권10호
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• pp.1309-1316
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• 2001

애니매이션과 컴퓨터 게임에서 오늘날 주요 관심사는 캐릭터의 행동을 미리 정의된 게임 로직이나 미리 설정된 동작에 의해 제어된다. 게임 개발자들은 더 풍부하고 더 상호 보완적인인 게임을 제작하고자 하기 때문에 자주 이러한 접근은 한계에 부딪힌다. 본 논문에서는 더욱 지능적이고 강제적인 컴퓨터 게임을 만들기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한 게임 모델을 제안한다. 학습능력에 기반 한 유전자 알고리즘의 사용은 변화와 능동적인 게임 환경을 지원하도록 연속적인 진화를 하는 캐릭터를 활용할 것이다. 임의의 실시간 게임이 제안된 시스템의 수행과 제한성을 평가하기 위해 수행되었다.