Recently, as the ICT field has been used in various environments, it has become possible to analyze pests by crops, use robots when harvesting crops, and predict by big data by utilizing ICT technologies in a sustainable agricultural environment. However, in a sustainable agricultural environment, efforts to solve resource depletion, agricultural population decline, poverty increase, and environmental destruction are constantly being demanded. This paper proposes an artificial intelligence-based big data processing analysis method to reduce the production cost and increase the efficiency of crops based on a sustainable agricultural environment. The proposed technique strengthens the security and reliability of data by processing big data of crops combined with AI, and enables better decision-making and business value extraction. It can lead to innovative changes in various industries and fields and promote the development of data-oriented business models. During the experiment, the proposed technique gave an accurate answer to only a small amount of data, and at a farm site where it is difficult to tag the correct answer one by one, the performance similar to that of learning with a large amount of correct answer data (with an error rate within 0.05) was found.
Park, Kyo-Hyeon;Kim, Dong-Moon;Yoon, Tae-Bok;Lee, Ji-Hyong
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.969-974
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2007
동물이나 곤충, 혹은 사람 같은 군중이 등장하는 장면을 영화나 게임 등에서 종종 볼 수 있다. 이러한 대규모의 군중을 제어하기 위해서는 일반적인 에이전트별 제어 방식이 아닌 군중적인 움직임을 보일 수 있는 특별한 군중 제어가 필요하다. 자연스러운 군중의 제어를 위해선 지능적인 행동을 보여야하며 움직임은 자연스러워야한다. 또한 게임 등의 실시간 환경을 위해선 연산의 속도도 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 조종 행동을 이용한 실시간 대규모 군중 제어 기법을 제안한다.
This paper tried to verify whether we can make NPCs generate emergent quests consistently by experiments in the persistent world of Role Playing Games where the persistent world can generate stories through interaction among game components. In this paper, we test NPC based procedural quest generation techniques assuming quest types suggested in the past research in the persistent virtual RPG world. Our system uses desire model of NPCs and dynamic resource management system to make decision of quest generation. Our decision process considers desire satisfaction, money deposit, and friendship of NPCs. These parameters are dynamically changed by quest completion status, and affect next quest generation process. This paper shows that NPCs in the persistent virtual world can generate quests based on procedural quest techniques consistently.
This paper presents an immersive multimodal Gumdo simulation game that allows a user to experience the whole body interaction with an intelligent cyber fencer. The proposed system consists of three modules: (i) a nondistracting multimodal interface with 3D vision and speech (ii) an intelligent cyber fencer and (iii) an immersive feedback by a big screen and sound. First, the multimodal Interface with 3D vision and speech allows a user to move around and to shout without distracting the user. Second, an intelligent cyber fencer provides the user with intelligent interactions by perception and reaction modules that are created by the analysis of real Gumdo game. Finally, an immersive audio-visual feedback by a big screen and sound effects helps a user experience an immersive interaction. The proposed system thus provides the user with an immersive Gumdo experience with the whole body movement. The suggested system can be applied to various applications such as education, exercise, art performance, etc.
Games such as sports, RTS, RPG, which teams of players play, require advanced artificial intelligence technology for team management. The existing artificial intelligence enables an intelligent agent to have the autonomy solving problem by itself, but to lack interaction and cooperation between agents. This paper presents "Level Unified Approach Method" with effective role allocation and autonomy in multiagent system. This method allots sub-goals to agents using role information to accomplish a global goal. Each agent makes a decision and takes actions by itself in dynamic environments. Global goal of Team coordinates to allocated role in tactics approach. Each agent leads interactive cooperation by sharing state information with another using Databoard, As each agent has planning capacity, an agent takes appropriate actions for playing allocated roles in dynamic environments. This cooperation and interactive operation between agents causes a collision problem, so it approaches at tactics side for controlling this problem. Our experimental result shows that "Level Unified Approach Method" has better performance than existing rental approach method or de-centralized approach method.
Uniform navigation of NPCs in computer games is an important factor that can decrease the interest of game players. This problem is particularly noticeable in pathfinding when using a waypoint graph because the NPCs navigate using only predefined locations. In this paper we propose a method that enables adaptive navigations of NPCs by observing player movements. The proposed method involves modification of waypoints dynamically by observing the player's point designation and use of the modified waypoints for NPC's pathfinding. Also, we propose an algorithm to find the NPC-specific path by learning the landform preferences of players. We simulate the implemented algorithm in an RPG game made with Unity 4.0 and confirm that NPC navigations had more variety and improved according to player navigations.
Although the history of the game of Go is more than 2,500 years, the theoretical studies of Go are still insufficient. In recent years a lot of studies using Artificial Intelligent(AI) have been conducted, but they do not provide the prominent theoretical reality. We applied Principal Component Analysis(PCA) to the professional Go openings, which are the early stage in Go, to analyze them especially focused on the Go game records of the professional 9-dan player Lee Sedol who is the world's top professional Go player. The results showed that among the 361 eigenvectors the 48 most significant eigenvectors capture most of the variance (99.9%) and the 30 most significant eigenvectors enable to possess 90.5 percent of the total variance. This result would be expected to considerably contribute to pattern recognition research of the professional Go openings in the near future.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.425-433
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2023
In this study, we developed a virtual artist play lesson model using gamification concepts and AI-generated art programs to foster creative thinking in freshman art majors. Targeting first-year students in the Digital Media Art Department at Sichuan Film & Television University in China, this course aims to alleviate fear of artistic creation and enhance problem-solving abilities. The educational model consists of four stages: persona creation, creative writing, text visualization, and virtual exhibitions. Through persona creation, students established their artist identities, and by introducing game-like elements into writing experiences, they discovered their latent creativity. Using AI-generated art programs for text visualization, students gained confidence in their creations, and in the virtual exhibitions, they were able to enhance their self-esteem as artists by appreciating and evaluating each other's works. This educational model offers a new approach to promoting creative thinking and problem-solving skills while increasing learner engagement and interest. Based on these research findings, we expect that by developing and implementing educational strategies that cultivate creative thinking, more students will grow their artistic capacities and creativity, benefiting not only art majors but also students from various fields.
This paper illustrates the competition between the mobile pay and credit card systems by utilizing the theory of two-sided markets. Two firms, as platforms, maximize the profit collecting fees from consumers on one side and from retailers on the other side. Consumers pay to buy goods and services with mobile pay, credit card, or cash. The basic model is one that each platform maximizes its profit. We show that the fees for credit card holders and retailers are higher than the respective costs. The fee for retailers of the mobile payment is higher than its cost, while the buyer's fee may be higher or lower than its cost. Applied model is the one that employs the delegation game model. The total profit of the mobile pay system is composed of its profit and the weighted demand for the mobile pay. It is shown that buyers' fee under the applied model is lower than that under the basic model, resulting in an increase of the demand for the mobile pay. The fee for the retailers rises, albeit the sum of fees for the buyers and retailers falls. The profit for the mobile pay system is increased, while that for the credit card company stays the same.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.277-283
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2018
Some innovative researchers have had a dream of self-thinking intelligent computer. Alphago, at last, showed its possibility. With it, most computer engineers including even students can learn easily how to do it. As the interest to the deep learning has been growing, people's expectation is also naturally growing. In this research, we tried to enhance the game ability of a 7-poker system by applying machine learning techniques. In addition, we also tried to apply emotion analysis of a player to trace ones emotional changes. Methods and outcomes are to be explained in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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