• 한국게임학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.57-66
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• 2020

연구는 MOBA 게임에서 선호도가 낮은 Supporter를 대체하는 인공지능을 강화학습을 이용한 구현을 목표하였다. ML_Agent를 이용해 게임의 규칙, 환경, 관측 정보, 보상 처벌을 구성하였다. DPS 에이전트로 구성된 그룹과, Support 에이전트가 있는 그룹으로 나누어 강화학습을 진행하였다. 결과 데이터인 누적 보상 값, 사망 횟수 바탕으로 결론을 도출하였다. 협력 플레이 그룹이 비교 그룹보다 평균 누적 보상 값이 3.3 더 높게 측정되었으며 사망 횟수 총합 평균은 3.15 낮게 되었다. 이를 바탕으로 죽음을 최소화하고 보상을 최대화하는 협력 플레이를 수행하는 강화학습을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.121-131
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• 2022

We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.290-299
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• 2009

진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경 망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경 망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform 을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.69-76
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• 2022

Education systems have made efforts to prepare students by providing technical and nontechnical courses. With video games, however, there is the potential to develop dedicated metaverses that can help teach soft skills even during casual pastimes. The research conducted will propose a set of design practices for metaverse and game development to promote soft skills. While there are many soft skills people can acquire, this paper will focus on certain aspects based on specific games and studies. There will be some information collected from the information to support the design model and arguments. This paper will provide developers with a starting point for imaginative game creation and impart users with soft skills to assist in their professions and social life.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.110-113
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• 2022

Non-playable game character plays an important role in improving the concentration of the game and the interest of the user, and recently implementation of NPC with reinforcement learning has been in the spotlight. In this paper, we estimate an AI target tracking method via reinforcement learning, and implement an AI-based tracking agency of specific target object with avoiding traps through Unity ML-Agents Toolkit. The implementation is built in Unity game engine, and simulations are conducted through a number of experiments. The experimental results show that outstanding performance of the tracking target with avoiding traps is shown with good enough results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.432-439
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• 2022

This paper introduces deliberative behavior tree using utility theory. The proposed approach combine the strengths of behavior trees and utility theory to implement complex behavior of AI agents in an easier and more concise way. To achieve this goal, we devised and implemented three types of additional behavior tree nodes, which evaluate utility values of its own node or its subtree while traversing and selecting its child nodes based on the evaluated values. In order to validate our approach, we implemented a sample scenario using conventional behavior tree and our proposed deliberative tree respectively. And then we compared and analyzed the simulation results.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권3호
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• pp.321-340
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• 2021

본 연구에서는 롤플레이 게임(Role-play Game) 개념을 차용한 역할연기발표(Role-play Presentation) 기법을 적용하여 미래 교육에서 인간 교사-인공지능 교사 간의 상호작용성에 대한 교사의 인식과 기대감을 시각화함으로써 교사들의 협업과정에서 성과 있는 토론활동을 수행할 수 있도록 하였다. 분석 결과 교사는 수업 상황에서 인간 교사가 수업의 주도권과 학생과의 상호작용 활성화를 전제로 수업의 질적 향상과 개별학습을 지원할 수 있는 보조 도구로써의 인공지능 교사의 상호작용 요인들을 제안하고 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.733-738
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• 2020

요즘 수많은 앱이 개발되어 보급되고 있지만 특별히 5세 이하의 영유아들을 위한 앱은 쉽게 찾을 수 없는 상황이다. 영유아들을 위한 앱은 유익하고, 안전하며, 지능발달에 도움을 줄 수 있어야 하므로 그 선택은 더욱 까다롭다. 본 연구에서는 이러한 영유아들에 요구되는 특성을 충족할 수 있는 앱 개발을 위해 학습효과 증대를 위한 인공지능 기술을 접목하여 영유아들의 지능발달에 유익한 앱을 개발하고자 한다. 제안한 앱은 영유아들이 흥미를 갖고 집중해서 반복적으로 즐길 수 있는 놀이들 모음으로 그림 맞추기, 색칠 공부, 스티커 붙이기 등으로 구성되며, 가짜 휴대전화 기능을 두어 재미있는 전화 놀이도 할 수 있도록 설계하였다. 아울러, 학습효과 증대를 위해 아이들이 놀이하는 동안 발생하는 로그 정보를 수집 분석하고 다른 또래 아이들과의 기록 공유 등을 통해 그 아이의 성향, 이해도와 숙련도 등을 파악하여 학습하고 이를 다음 놀이에 적용하여 놀이의 흥미와 집중력을 향상할 수 있도록 설계하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.579-586
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• 2007

온라인 3D 게임 엔진 개발은 엔진 세부설계와 개발, 알파테스트, 수정 및 보완, 베타테스트, 출시 등의 개발 공정과정을 거치며, 온라인 3D 게임 엔진은 서버 엔진과 클라이언트 엔진으로 나뉜다. 서버 엔진은 Linux 에서 개발되며 비대칭 다중 서버 구축을 위한 서버구축 파트, 분산처리 파트, DB 구축파트로 각각 구성하고 클라이언트 엔진은 윈도우즈에서 DirectX 를 이용하여 개발하며 그래픽 파트, 사운드 파트, AI 파트, 객체처리 파트 파트로 각각 구성하고 엔진 공통기술인 네트워크 기술을 분석하여 3D엔진기술을 기반으로 엔진구조 및 구성하는 방식을 제안하였다.