In this paper, we propose a new model for predicting effective Win/Loss in professional baseball game in Korea using machine learning technique. we used basic baseball data and Sabermetrics data, which are highly correlated with score to predict and we used the deep learning technique to learn based on supervised learning. The Drop-Out algorithm and the ReLu activation function In the trained neural network, the expected odds was calculated using the predictions of the team's expected scores and expected loss. The team with the higher expected rate of victory was predicted as the winning team. In order to verify the effectiveness of the proposed model, we compared the actual percentage of win, pythagorean expectation, and win percentage of the proposed model.
본 논문에서는 파킨슨병이 우리 사회에서 증가하고 있고 노인들 만이 아니라 젊은 사람들에게도 나타날 수 있기 때문에 환자들을 위해 근 기능 및 인지능력을 향상 시키는게 목표이다. 파킨슨병은 현재까지 원인이 알려지지 않았지만 도파민 세포가 손상되는 것으로 알려져 있기 때문에 아직은 약물치료와 식이요법 치료를 통해 질환의 증상을 중지시키거나 느리게 할 수 없다. 파킨슨병의 증강 중 가장 중심이 되는 근 기능 문제와 인지능력을 동시에 향상 시킬 수 있는 기대를 할 수 있으며 이것을 통해 다른 증상들도 느려 질 수 있도록 하는 기대를 할 수 있다. 프로그램을 통한 근 기능 능력이나 인지능력을 동시에 향상하고 대상자 개개인의 능력에 맞게 운동을 할 수 있는 프로그램을 개발하는데 목적이 있는 연구이다.
소셜 네트워크의 발달로 인해 많은 사람들간의 새로운 관계가 생성 되고 그 관계형성을 위해 많은 어플리케이션의 적용 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에 기반한 소셜 네트워크 게임 현황을 소개한다. 특히, 육체를 운동시키는 것과 같이 뇌의 트레이닝을 통해 여러 뇌 질환을 예방하고 집중력과 향상 시킬 수 있고 스트레스 또한 줄 일 수 있는 게임 형태를 소개하고, 정확한 뇌의 활동을 파악하고 사용자 개개인에 맞는 두뇌 트레이닝을 적용시키기 위한 뇌파인식 기술을 부가적으로 소개한다.
We have built a robot soccer system to participate in MIROSOT97. This paper represents hardware specification of our system and our strategy. We select a centralized on-line system for a soccer game. The paper explains hardware specifications of our system for later development. Also, the paper explains our strategy from two viewpoints. From the viewpoint of cooperation, some heuristic ideas are implemented. From the viewpoint of path plan, Cubic spline is used with cost function which minimized time, radius of curvature for smoothness, and obstacle potential field. Direct comparison will be realized in MIROSOT97.
본 연구에서는 피아노 학습에 있어서 문제점을 도출하고 캡스톤디자인 프로젝트를 통해 피아노를 혼자 학습할 수 있도록 지원하는 IoT기술 기반의 훈련시스템을 개발하였다. 피아노 훈련 매체는 악보를 영상처리기술을 통해 인식하고 훈련시 피아노 음으로부터 FFT 변환을 통해 정확한 건반을 쳤는지를 확인하게 된다. 리듬게임의 요소를 이용하여 시각적 효과 및 점수 표시 기능을 제공함으로써 입문단계에서 지루한 피아노 교육에 대한 흥미를 유발하고 피아노 학습의 효과를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 프로그램으로 간단한 제어가 가능한 Mountain-Car-v0 게임에 대해 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습을 진행하였다. 본 논문에서 적용한 DQN 네트워크는 입력층 1개, 은닉층 3개, 출력층 1개로 구성하였고, 입력층과 은닉층에서의 활성화함수는 ReLU를, 출력층에서는 Linear함수를 활성화함수로 적용하였다. 실험은 Mountain-Car-v0에 대해 DQN 강화학습을 진행했을 때 각 에피소드별로 획득한 보상 결과를 살펴보고, 보상구간에 포함된 횟수를 분석하였다. 실험결과 전체 100회의 에피소드 중 보상을 50 이상 획득한 에피소드가 85개로 나타났다.
현재 게임, 영화, 만화 등 많은 영역에 3D가 많이 사용된다. 특히 게임 분야에서 3차원 컴퓨터 그래픽의 역할은 2차원적인 화면을 3차원적 화면의 전환으로 보편화 되어 지고 있다. [1] 3차원 움직임의 중요한 역할을 하는 모션캡쳐에 대한 자료는 많이 없는 편이다. 모션캡쳐가 다소 생소할 수도 있다. 그리고 고가의 장비이다 보니 사용하는 곳이 제한적이고 널리 사용되지 않고 있는 것이 사실이다. 그래서 이번 연구에서는 디지털 모션캡쳐 시스템의 개요와 3D게임 캐릭터 애니메이션 적용에 대해 조사하며, 모션데이터를 받아 3D캐릭터에 이식을 하여 움직임을 알아본다. 모션캡쳐의 종류 중 현재 보유하고 있는 광학식 모션캡쳐 장비로 데이터를 획득하여 캐릭터의 몸에 이식하며, 표현의 동작 중 기본 동작인 걷기, 뛰기와 타격하기로 구현해본다.
본 논문에서는 다중 안테나를 사용하는 두 개의 송신단이 각각 하나의 안테나를 가지고 있는 수신단을 서비스 할때 구성되는 두 유저 간섭 채널에서 불완전한 채널 정보를 사용하는 송신단들의 빔포밍 게임을 고려한다. 빔포밍 게임에서는 송신단(i.e., 플레이어)이 자신들의 전송률(i.e., 보상)을 높이기 위해서 경쟁을 하고, 빔포밍 기법을 위해서는 완전한 채널 상황에서 최적이라고 알려진 maximum ratio transmission (MRT) 기법과 zero forcing (ZF) 빔포밍 기법을 선형으로 결합하는 기법(i.e., 전략)을 사용한다. 우리가 제안하는 게임에서는 송신단이 불완전한 채널 정보를 사용하므로, 최적의 전략을 찾더라도 그 전략이 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보로부터 양자화 오차의 영향을 고려한 송신단의 효율적인 빔포밍 전략을 제안한다.
기술 표준은 기술적 특성과 사양에 대한 일종의 사회적 합의로서 기술의 발달과 함께 모든 산업에 걸쳐 존속되어 왔으며 최근에는 정보통신 기술의 발달과 함께 기술의 상호호환성을 제공하고 시장의 우위를 선점할 수 있는 전략적인 요소로 각광받고 있다. 이에 기술 표준 연구(표준화 연구)는 기술 표준의 채택 과정과 이로 인한 경제적 효과를 분석하여 이론적 및 정책적 함의를 도출하는데 그 의의가 있다. 그러나 기존의 연구에서는 기술 고유의 가치와 상호호환성에 대한 고려가 부족하다는 점에서 기술 중심의 분석 결과를 도출하는데 있어 구조적 한계를 드러낸다. 본 연구는 기술 네트워크 분석을 통해 도출한 기술 차별화 정도와 기업별 기술 선호도 함수를 두 단계 게임 이론 분석 방법에 반영하여 새로운 기술 중심 표준 연구 방법론을 제공하는 것을 목적으로 하고 있다. 그 실증 사례로 사물인터넷의 무선 팬 기술을 선정하였으며, 본 연구 방법론을 통해 해당 시장의 기술 구조 및 표준 관련 함의를 도출하였다.
본 연구에서는 스마트매트와 카메라 센서를 이용한 가상현실 체험형 운동게임 시스템 설계 및 구현하였다. 사용자 상반신 운동자세인식을 위해 키넥트 카메라 센서를 활용하고 사용자의 걷기 동작을 정확하게 인식하고 다음 취해야할 걷기 운동 동작에 대한 가이드를 제공하기 위해서 LED 표시가 가능한 스마트 매트를 개발하였다. 이를 통합하고 기능성 게임의 재미요소를 결합하여 실제 운동 상황에서 사용자에게 실시간으로 상호작용 정보를 제공하는 가상현실 체험형 운동게임 통합 시스템을 설계 및 구현하였다. 사용자들이 보다 자립적이고 독립적으로 가정 및 건강증진 관련 기관에서 쉽게 운동하는데 기여하는 체험형 운동게임 시스템으로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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