• 한국게임학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.125-133
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• 2009

게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.785-794
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• 2009

워게임모델에서 가상환경격자정보에 관한 개선과 구축기법을 연구하였다. 가상환경자료는 지상, 해상, 공중으로 구분하여 관리 및 운용한다. 가상환경자료는 지리정보와 지형형태정보로 구축 및 관리한다. 지리정보는 격자(Grid) 형태로서 격자위치좌표와 수심을 파일로 관리한다. 그 격자정보파일의 수심값을 이동가능대표값(GCV)으로 개선하고, 조석차가 심한지역에 대해서 동적가상환경구축기법을 제안하였다. 제안된 시스템 의 구현 및 시험을 통하여 동적 가상환경을 워게임모델에 적용이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.3-10
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• 2009

최근, 게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 본 논문에서는 사용자의 게임 행위를 수집/분석 하여 동적으로 변화하는 게임 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 플레이어의 게임에서 이동한 정보와 게임 결과정보는 동적인 게임 지형 생성을 결정하는 기반 정보로 활용된다. 제안하는 방법의 실험을 위해 XNA기반의 게임을 만들었고 게임 플레이어의 패턴에 따라 동적으로 생성되는 게임 지형을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제52권9호
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• pp.542-549
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• 2003

In this paper, a novel approach to generator maintenance scheduling strategy in competitive electricity markets based on non-cooperative dynamic game theory is presented. The main contribution of this study can be considered to develop a game-theoretic framework for analyzing strategic behaviors of generating companies (Gencos) from the standpoints of the generator maintenance-scheduling problem (GMP) game. To obtain the equilibrium solution for the GMP game, the GMP problem is formulated as a dynamic non-cooperative game with complete information. In the proposed game, the players correspond to the profit-maximizing individual Gencos, and the payoff of each player is defined as the profits from the energy market. The optimal maintenance schedule is defined by subgame perfect equilibrium of the game. Numerical results for two-Genco system by both proposed method and conventional one are used to demonstrate that 1) the proposed framework can be successfully applied in analyzing the strategic behaviors of each Genco in changed markets and 2) both methods show considerably different results in terms of market stability or system reliability. The result indicates that generator maintenance scheduling strategy is one of the crucial strategic decision-makings whereby Gencos can maximize their profits in a competitive market environment.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.115-124
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• 2015

본 연구는 초경쟁적인 환경에서 온라인개발회사가 동태적 역량을 만들어 낼 수 있는 조직학습인 활용과 탐험에 대하여 엔씨소프트 사례를 중심으로 분석하였다. 학습, 루틴, 기존환경과의 적합성을 특징으로 하는 활용은 점진적 혁신을 이끌어 내는 반면, 비학습, 변화하는 환경에의 유연성과 관련된 탐험은 급진적인 혁신을 이끌어 낸다. 문헌연구를 바탕으로 우선 엔씨소프트의 활용과 탐험 활동을 온라인 게임산업의 사이클에 따라 검증하였다. 다음으로 엔씨소프트의 다양한 게임서비스의 사이클을 중심으로 활용과 탐험에 대해 살펴보았다. 온라인게임시장에서 비교적 빠르게 선도적 입지를 구축한 엔씨소프트는 온라인 게임산업 태동기와 성장기에는 활용 활동을 주로 하였으나, 산업의 성숙기에는 탐험활동을 늘여 왔다. 또한 각 게임서비스 라인의 신작 출시 및 기술개발에는 탐험활동을, 지속적인 패치 서비스 업데이트와 마케팅 및 시스템구축에는 활용활동을 수행하였다. 이것은 온라인 게임회사가 활용과 탐험의 균형을 통해 지속적인 경쟁우위를 창출할 수 있음을 시사한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.5-149
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent´s dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless ...

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.3867-3886
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• 2015

This article investigates the problem of opportunistic spectrum access in dynamic environment, in which the signal-to-noise ratio (SNR) is time-varying. Different from existing work on continuous feedback, we consider more practical scenarios in which the transmitter receives an Acknowledgment (ACK) if the received SNR is larger than the required threshold, and otherwise a Non-Acknowledgment (NACK). That is, the feedback is discrete. Several applications with different threshold values are also considered in this work. The channel selection problem is formulated as a non-cooperative game, and subsequently it is proved to be a potential game, which has at least one pure strategy Nash equilibrium. Following this, a multi-agent Q-learning algorithm is proposed to converge to Nash equilibria of the game. Furthermore, opportunistic spectrum access with multiple discrete feedbacks is also investigated. Finally, the simulation results verify that the proposed multi-agent Q-learning algorithm is applicable to both situations with binary feedback and multiple discrete feedbacks.

• 한국게임학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.55-64
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• 2004

RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제52권11호
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• pp.668-674
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• 2003

The electric marketplace is in the midst of major changes designed to promote competition. No longer vertically integrated with guaranteed customers and suppliers, electric generators and distributors will have to compete to sell and buy electricity. Unit commitment (UC) in such a competitive environment is not the same as the traditional one anymore. The objective of UC is not to minimize production cost as before but to find the solution that produces a maximum profit for a generation firm. This paper presents a hi-level formulation that decomposes the UC game into a generation-decision game (first level game) and a state(on/off)-decision game (second level game). Derivation that the first-level game has a pure Cournot Nash equilibrium(NE) helps to solve the second-level game. In case of having a mixed NE in the second-level game, this paper chooses a pure strategy having maximum probability in the mixed strategy in order to obviate the probabilistic on/off state which may be infeasible. Simulation results shows that proposed method gives the adequate UC solutions corresponding to a NE.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.3-10
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• 2006

게임에서 레벨 디자인 (Level Design)과 캐릭터간의 밸런스는 게임의 흥미를 결정하는 매우 중요한 요소이며, 레벨 디자이너에 의해 결정 된다. 기존의 게임에서는 플레이어가 가장 큰 재미를 느낄 수 있는 캐릭터의 공격 패턴과 속성은 정적으로 정해졌으며 스크립트 형식으로 표현됐다. 이와 같이 정적으로 정해진 레벨에 따라 진행되면 플레이어가 쉽게 적응하게 되고, 플레이어의 학습능력에 따라 레벨 디자이너가 의도했던 밸런스가 깨질 수 있었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 게임 도중에 플레이어의 대응 패턴을 GMM(Gaussian Mixture Model)으로 모델링하고 분석하여 레벨 디자이너가 의도했던 레벨과 재미를 느낄 수 있는 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 2D슈팅게임에 적용하여 플레이어의 패턴을 분석한 결과와 동적 레벨 디자인의 결과를 보인다.