무리를 형성하는 NPC들의 인공 지능을 실세계의 무리짓기와 유사하게 구현하는 것은 게임의 재미를 증가시키는 요인이 될 수 있다. 이를 위하여, 본 논문에서는 분석된 실세계에서의 물고기 무리짓기의 행동 패턴을 설계하고 오우거 엔진을 이용하여 구현한다. 구현된 무리짓기의 효용성을 판단하기 위하여 실세계의 물고기 떼의 행동 패턴과 비교한다. 비교 결과, 구현된 물고기 떼의 행동 패턴과 실세계의 행동 패턴은 비슷함을 보인다.
Purpose Recently, many researchers have paid much attention to the Artificial Intelligence fields of GVGP, PCG. The paper suggests that the improved MCTS algorithm to apply for the framework can generate better AI agent. Design/methodology/approach As noted, the MCTS generate magnificent performance without an advanced training and in turn, fit applying to the field of GVGP which does not need prior knowledge. The improved and modified MCTS shows that the survival rate is increased interestingly and the search can be done in a significant way. The study was done with 2 different sets. Findings The results showed that the 10 training set which was not given any prior knowledge and the other training set which played a role as validation set generated better performance than the existed MCTS algorithm. Besed upon the results, the further study was suggested.
경로 탐색은 인공지능의 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 여러 분야에서 두루 쓰이는 과정이다. 경로 탐색은 매우 많은 연산이 필요하기 때문에 성능에 매우 중대한 영향을 미친다. 이를 해결하기 위해서 연산량을 줄이는 방식의 연구가 많이 진행되었고, 대표적으로 A* 알고리즘이 있으나 불필요한 연산이 있어 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 A* 알고리즘 중 연산 비용이 높은 노드 탐색 수 등 연산량을 줄이기 위해서 가중치 기반의 선수행 A* 알고리즘을 새롭게 제안한다. 제안한 알고리즘의 효율성을 측정하기 위해 시뮬레이션을 구현하였으며, 실험 결과 가중치를 이용하는 방법이 일반적인 방법보다 약 1~2배 높은 효율을 보였다.
2021년에는 고등학교 교육과정에서 인공지능기초 과목이 도입되었다. 과거 교육에 ICT 접목 시 발생했던 원리 보다 활용 중심 교육의 문제가 인공지능 교육의 도입에도 되풀이될까 우려하는 의견이 다수 존재한다. 기존의 인공지능 교육 플랫폼은 대부분 인공지능의 활용에만 초점을 두고 있다. 중학생의 인공지능 교육을 위해 인공지능이 결과를 도출하는 과정에 관한 학습과 인공지능 알고리즘의 원리 학습에 어려움이 있다. 최근 메타버스의 교육적 적용이 화두가 되면서, 학생들의 몰입감과 흥미를 유발해 학습성취도 향상에 도움을 주려는 연구들이 시작되었다. 본 연구는 중학교 인공지능 교육에서 활용될 수 있는 교육 콘텐츠로 메타버스를 활용한 의사결정나무 알고리즘에 관한 교육 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임을 교육에 접목함으로써 학생들의 인공지능에 대해 흥미와 몰입감을 높이고 교육 효과를 높이고자 하였다. 본 연구에서는 개발한 게임 콘텐츠에 관하여 예비 교원들을 대상으로 교육 효과성, 난이도, 흥미 정도를 조사·분석하였고, 이를 바탕으로 향후 원리 중심의 인공지능 교육 방법에 관하여 제언하였다.
본 논문에서는 교육용 로봇을 활용한 음운인식 게임 활동이 만 5세 유아들의 읽기 능력과 읽기 흥미에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해 먼저 만 5세 유아를 대상으로 하는 음운인식 게임 16종을 설계한 후, 로봇이 참여하는 실험집단용 활동과 교사가 주도하는 비교집단용 활동으로 미세하게 조정하였다. 두 가지 활동은 각각 S시 소재 어린이집 2개에 재원하는 만 5세 유아 각 15명을 대상으로 6주간 16회기에 걸쳐 진행되었다. 활동 전후 각 그룹 유아들의 읽기 능력 및 읽기 흥미를 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육용 로봇을 활용하여 음운인식 게임 활동을 진행한 실험집단이 비교집단보다 읽기 능력 특히, 총점, 단어의미, 탈락, 대치에서 보다 긍정적인 효과를 나타냈다. 둘째, 교육용 로봇을 활용하여 음운인식 게임 활동을 진행한 실험집단이 비교집단보다 읽기 흥미에서 긍정적인 효과를 나타냈다. 향후 연구에서는 교육용 로봇을 활용한 음운인식 게임 활동이 유아의 문식성과 즐거움의 동기에 긍정적 역할을 하는지를 연령별 모형을 수립하고 검증하여 발달적 추이를 살펴볼 계획이다.
인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.
본 연구는 한국의 게임 관련 이슈에 대한 분석과 게임 관련 계획·예산 등 정책에 대한 분석을 진행하여, 향후 관련 정책의 실효성을 높이고, 해당 정책의 사회적 통념과의 일치성을 높이고자 하는데 목적이 있다. 한국은 '음반·비디오물 및 게임물에 관한 법률'로 최초 게임을 규정하고 관련 법제를 확립한 이후 게임산업 진흥과 이스포츠 진흥 등 다양한 법제를 확립해왔다. 하지만 게임산업은 지속적으로 발전하고 있으며, 그 변화 속도는 4차 산업과 AI, 메타버스(metaverse) 등의 등장으로 더욱 빨라지고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경에 따라 한국의 신문기사의 변동을 운형함수와 텍스트마이닝 방법으로 분석하여 관련 이슈화를 분석하고, 이슈의 증폭이 나타난 시점에서의 신문기사 내용을 분석해봄으로써 게임 관련 정책에 대한 환류(feedback)를 진행하여 향후 게임 관련 정책에서 다루어야 할 주요 쟁점과 발전방향을 제시한다. 분석결과, 게임 관련 이슈는 다양하게 나타났으며, 게임 관련 규제(과세, 도박 규제, 게임중독 질병화, 수수료 확대 저지) 등과 정부와 지자체의 지원이 공존하였다. 정부는 규제에도 불구하고 지원의 증대와 게임진흥정책에 따라 본 연구에서는 메타버스, NFT 등이 게임에 적용됨으로써 나타나는 문제의 선제적 대응과 게임 관련 전문가 육성, 스타트업 지원, 인력이탈 방지 지원 등을 정책적 함의로 제시한다.
이 논문에서는 FSM과 확률적 FSM, NFA 등이 게임에서 NPC의 행동 지정에 쓰인 방식을 소개하고, 기존 방법에서 확률적 FSM이나 NFA의 단점을 보완할 수 있는 새로운 확률적 FSM 방식을 제안한다. 즉, 확률 유한오토마타의 추론 방식을 이용하여 다양한 NPC나 컴퓨터 플레이어의 인성이나 특성을 자동적으로 게임에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법으로 수 많은 게이머들의 인성이나 특성을 자동적으로 파악하여, 실제 게임에서 사용되는 NPC나 컴퓨터 플레이어에게 부여해 줄 수 있고, 또한 NPC들의 인성을 다양하게 부여함으로써 게임의 재미를 더 향상시킬 수가 있다.
유전자 알고리즘을 이용하여 스스로 테트리스 게임을 플레이하는 AI 기법을 제안한다. 테트리스에 필요한 요소들을 고려하여 각 요소마다 가중치를 곱한 값을 통해 블록을 이동시킬 자리를 정한다. 해당 알고리즘은 8가지의 고려 요소를 가지며, 각 요소별 최적의 가중치를 구하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 본 연구의 성능을 분석하기 위하여 직접 설계 제작한 테트리스로 게임을 정확하게 진행해 나가는가를 실험하였다. 실험 결과, 제안 기법에 따라 테트리스를 진행하는 것을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.90-95
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2023
With the rapid development of deep learning and artificial intelligence, generative models have achieved remarkable success in the field of image generation. By combining the stable diffusion method with Web UI technology, a novel solution is provided for the application of AI painting generation. The application prospects of this technology are very broad and can be applied to multiple fields, such as digital art, concept design, game development, and more. Furthermore, the platform based on Web UI facilitates user operations, making the technology more easily applicable to practical scenarios. This paper introduces the basic principles of Stable Diffusion Web UI technology. This technique utilizes the stability of diffusion processes to improve the output quality of generative models. By gradually introducing noise during the generation process, the model can generate smoother and more coherent images. Additionally, the analysis of different model types and applications within Stable Diffusion Web UI provides creators with a more comprehensive understanding, offering valuable insights for fields such as artistic creation and design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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