본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
바둑 게임은 가장 오래된 게임 중의 하나이며 적어도 2,500년 전에 기원되었다. 게임프로그래밍에서 대부분의 성공적인 접근법은 평가함수를 활용한 게임트리 탐색을 사용하는 것이다. 그러나 컴퓨터바둑에서 그럴싸한 평가함수를 구축한다는 것은 매우 어렵다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 9줄 바둑에서 프로기사를 제압한 MoGo와 CrazyStone과 같은 강력한 컴퓨터바둑프로그램을 만들어 내었다. 몬테카를로 트리탐색은 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률을 근간으로 한다. 몬테카를로 트리탐색을 컴퓨터바둑에 구현하기에 앞서 삼목에서 최상의 첫 수로 중앙, 귀, 변의 세 수에 대한 각각의 승률을 측정하려고 했다. 실험 결과로 최상의 첫 수는 중앙이 우선하고, 다음은 귀, 마지막으로는 변이라는 사실이 밝혀졌다.
This paper introduces a system for mosaicking sequences of soccer images in a panoramic view for soccer game analysis. The continuous mosaic images of the soccer ground field allow the user to view a wide picture of the players' actions. The initial component of our algorithm automatically detects and traces the players and some lines. The next component of our algorithm finds the parameters of the captured image coordinates and transforms them into ground model coordinates for automatic soccer game analysis. The results of our experimentations indicate that the proposed system offers a promising method for segmenting, mosaicking, and analyzing soccer image sequences.
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의 NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는 NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지로 구성하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글(국문/영문) 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 터치스크린을 사용한 디지털보드게임에서 사용자에게 게임의 전락 정보 제공을 통해 게임의 습득 속도를 증가시켜 줄 수 있는 PGA(Portable game assistant)를 제안한다. 기존의 디지털보드게임은 모든 게이머를 위한 공동영역과 개인만을 위한 개인영역으로 나눈다. 공동영역에서는 모든 사용자가 알아야 하는 게임환경과 도움말을 제공하고, 개인영역에서는 게임 진행에 필요한 게임화면과 말의 정보를 제공한다. 우리는 공동영역인 게임테이블에서 터치스크린을 사용하여 게임을 진행하고, 개인영역에 게임의 재미를 더 하기 위하여 PGA를 사용하여 게임의 전략을 그래픽으로 제공한다. 우리는 배우기 쉽고 전략적으로 지원이 필요한 장기게임에 제안된 시스템을 적용하였으며, 앞으로 본 시스템에 게임 애니메이션, 사운드 등을 추가하여 다양한 테이블보드게임에 전략적인 측면과 동적인 측면을 함께 제공할 것이다.
As game industry prospers, the negative side of games becomes highlighted as well as its contributions to economy growth. In spite of strong arguments for the necessity to regulations as a means to decrease addiction or overindulgence, research has produced future suggestions rather than quantifiable evidence. In this paper, we propose adopting a simulation approach in addition to quantitative approaches to better understand optimal regulatory levels since a simulation approach can visualize unexpected side effects of regulations. In this study, we suggest the application of an agent-based model (ABM) as a smart service to measure the effects of regulatory policies. We review cases applying ABM in various domains and consider the possibility of using an ABM to understand the effectiveness of web board-game regulations. We find that the ABM approach would be useful in several areas, such as the analysis of regulatory effects that reflect a variety of characteristics, the measurement of micro-regulatory effects, and the simulation of regulations.
본 연구는 65세 이상 경도인지장애 7명을 대상으로 개별 보드게임프로그램 및 추척관찰을 통하여 인지기능 및 우울 수준에 미치는 영향을 알아보고자 하였고 이를 위해 Mini-Mental State Examination Korean version(MMSE-K), Korean Version of Montreal Cognitive Assessment(MoCA-K) 및 Korean Gorm of Geriatric Depression Scale(KGDS)를 사용하였다. 연구결과, MMSE-K 중재 전, 후 및 추적평가에서 유의한 차이를 보였고(p<0.05) 세부항목 중 시간, 장소 및 물건 인식력과 집중력에서 차이를 보였다(p<0.05). MoCA-K는 중재 전, 후 및 추적평가에서 차이를 보였는데(p<0.01) 세부항목 중 시공간, 이름 인식력, 주의집중 및 단기기억력에서 차이를 보였다(p<0.05). KGDS을 통한 우울수준의 중재 전, 후 및 추적 비교에서 우울에 차이를 보였다(p<0.01). 따라서 65세 이상의 경도인지장애 고령자의 개별보드게임은 인지기능을 개선에 도움을 줄 수 있고 또한 고령자의 시간과 장소 인식력을 포함된 개선된 보드게임이 개발되고 적용되기 기대한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.229-235
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2003
We designed a family of completely autonomous mobile robots with local intelligence. Each robot has a number of on-board sensors, including vision, and does not rely on global positioning systems The on-board embedded controller is sufficient to analyze several low-resolution color images per second. This enables our robots to perform several complex tasks such as navigation, map generation, or providing intelligent group behavior. Not being limited to playing the game of soccer and being completely autonomous, we are also looking at a number of other interesting scenarios. The robots can communicate with each other, e.g. for exchanging positions, information about objects or just the local states they are currently in (e.g. sharing their current objectives with other robots in the group). We are particularly interested in the differences between a behavior-based approach versus a traditional control algorithm at this still very low level of action.
영재들에게는 교과서에서 요구하는 문제 만들기 수준을 넘어 생활 주변에서 경험하는 다양한 수학적 소재들을 창의적으로 재구성해보는 경험이, 영재 지도 교사에게는 그 학생들의 사고를 이해하고 후속적인 지도를 위한 교훈과 반성이 필요하다. 본 연구는 영재학급 학생들에게 문제 만들기 전략 활용 수업의 가능성을 확인하고, What-If-Not 전략을 배우고 난 영재학생들이 루미큐브라는 보드게임을 자신이 알고 있는 수학적인 요소에 맞게 변형해 본 다양한 사례들을 분석한다. 그 결과물을 교육과정의 내용(주제)별로 제시하고 변형 루미큐브 만들기 수업의 교육적 가치와 영재들을 위한 교육적 시사점을 제안하였다.
국내에서는 게임물등급위원회 초창기부터 사행성에 대한 규제가 시행되고 있었으며, 현재 게임 산업에 맞게 이에 대한 규제들이 개선되거나 신설 또는 삭제되고 있다. 아케이드 게임에서 규제 되고 있는 것은 시간 당 1만 원을 초과하여 투입할 수 없고, 자동으로 진행할 수 없으며, 결과에 대하여 저장이 불가능한 점과 환전을 금지하고 있는 것이다. 본 연구는 국내의 아케이드 사행성 게임제도의 불필요한 규제, 이중 규제 등 과도한 규제안을 현실적으로 완화하고자 하였다. 이에 본 논문을 통하여 한국인의 의식 수준에 맞는 사행성 게임 규제안을 시행하는데 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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