바둑 게임은 가장 오래된 게임 중의 하나이며 적어도 2,500년 전에 기원되었다. 게임프로그래밍에서 대부분의 성공적인 접근법은 평가함수를 활용한 게임트리 탐색을 사용하는 것이다. 그러나 컴퓨터바둑에서 그럴싸한 평가함수를 구축한다는 것은 매우 어렵다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 9줄 바둑에서 프로기사를 제압한 MoGo와 CrazyStone과 같은 강력한 컴퓨터바둑프로그램을 만들어 내었다. 몬테카를로 트리탐색은 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률을 근간으로 한다. 몬테카를로 트리탐색을 컴퓨터바둑에 구현하기에 앞서 삼목에서 최상의 첫 수로 중앙, 귀, 변의 세 수에 대한 각각의 승률을 측정하려고 했다. 실험 결과로 최상의 첫 수는 중앙이 우선하고, 다음은 귀, 마지막으로는 변이라는 사실이 밝혀졌다.
대규모 온라인 롤-플레잉 게임(MMORPG : Massively Multiplayer Role-Playing Game)에서 클라이언트와 서버 간의 상호작용은 대개 네트워크를 통한 메시지 전달을 통해 행해진다. 이런 MMORPG들에서는 게임의 내용이나 구성요소들이 지속적으로 진화해 가므로, 그에 따른 메시지들의 추가, 삭제, 또는 변경이 필요하다. 그러므로 게임 프로그래머들은 반복적으로 새로운 프로그램을 작성하거나 현재 있는 프로그램들을 수정해야 한다. 본 논문에서 소개하는 XML 기반의 메시지 정의 시스템은 게임의 상호작용을 위한 메시지들의 추가 및 변경을 용이하게 해준다. 이 시스템은 프로그래머들이 기존 메시지들을 변경하거나 새로운 메시지들을 추가하는데 드는 시간을 상당히 줄여 줄 뿐만 아니라 프로그래밍 버그 발생의 부담을 상당히 줄여준다. 또한 이 시스템은 일반 클라이언트-서버 응용 프로그램들에서도 사용이 가능하다.
프로그래밍 교육은 컴퓨터 과학의 원리를 활용하여 우리 생활 속의 문제를 해결하는데 도움을 준다. 객체지향 프로그래밍의 경우 우리가 주변에서 볼 수 있는 문제 또는 객체를 중심으로 프로그램을 작성하기 때문에 생활 속의 활용도를 높일 수 있다. 따라서 본 연구는 객체지향 개념을 친숙한 형태로 학습시키는 방안을 모색하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 6명의 학생을 대상으로 실험 연구를 진행하였다. 연구 결과, 첫째 학생들이 친숙하게 사용할 수 있는 학습 도구가 필요하다는 것, 둘째 프로그래밍 구현 전에, 충분히 사고하고 개념을 습득할 필요가 있음을 발견하였다. 본 연구는 초보 학습자가 이해하기 어려워하는 객체지향 프로그래밍 학습에 도움이 되는 학습 방법을 제시했다는데 의의가 있다.
This paper presents a methodology to find the profit maximized Nash Equilibriums of each generator(or GenCo), which considers the Ramp-rate of each generator under a competitive market environment. The ramp-rate of a generator is one of the physical or technical constraints of a generator and means the ability to increase or decrease the output instantaneously. In this paper, we found several Nash Equilibriums of the generation allocation problem through Dynamic Programming in a competitive market. Individual generators participate in a game to maximize its profit through competitions and play a game with bidding strategies of its generation quantities in a spot market.
컴퓨팅 사고력의 함양을 위해서는 알고리즘을 설계하는 단계가 선행되어야 한다. 그러나 알고리즘 설계와 프로그래밍 구현 활동으로 이루어지는 소프트웨어 교육에서 구체적 조작기에 해당하는 초등학생들에게 추상적인 개념을 필요로 하는 알고리즘은 어려울 수밖에 없다. 학습자들의 흥미를 유도하기 위한 전략 중 하나로 게임 프로그래밍을 활용할 수 있다. 게임 프로그래밍은 또한 문제해결력, 학업성취도, 자기효능감을 향상시킨다. 따라서 본 연구에서는 엔트리와 자연어 알고리즘을 활용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 게임 프로그래밍 수업을 설계하고자 한다.
Large amount of data is being generated in gaming servers due to the increase in the number of users and the variety of game services being provided. In particular, load balancing schemes for gaming servers are crucial consideration. The existing literature proposes algorithms that distribute loads in servers by mostly concentrating on load balancing and cooperative offloading. However, many proposed schemes impose heavy restrictions and assumptions, and such a limited service classification method is not enough to satisfy the wide range of service requirements. We propose a load balancing agent that combines the dynamic allocation programming method, a type of greedy algorithm, and proximal policy optimization, a reinforcement learning. Also, we compare performances of our proposed scheme and those of a scheme from previous literature, ProGreGA, by running a simulation.
Generation capacities and transmission line constraints in a competitive electricity market make it troublesome to compute Nash Equilibrium (NE) for analyzing participants' strategic generation quantities. The NE can cause a mixed strategy NE rather than a pure strategy NE resulting in a more complicated computation of NE, especially in a multiplayer game. A two-level hierarchical optimization problem is used to model competition among multiple participants. There are difficulties in using a mathematical programming approach to solve a mixed strategy NE. This paper presents heuristics applied to the mathematical programming method for dealing with the constraints on generation capacities and transmission line flows. A new formulation based on the heuristics is provided with a set of linear and nonlinear equations, and an algorithm is suggested for using the heuristics and the newly-formulated equations.
애니메이션의 분야가 급속히 발달한 요즘 3D 응용 프로그램에 숙련된 애니메이터들을 끊임없이 기대하고 있다. 10년 전만 해도 애니메이션 산업은 블록버스터 영화 분야에서만 가끔 성공을 거두는 것을 볼 수 있었지만 요즘 우리는 애니메이션을 의료용부터 건축용, 영화, 그리고 게임까지 어디서나 볼 수 있다. 3D 게임은 애니메이션 산업의 중심부가 되었지만 제작을 위해서는 프로그래밍 분야를 포함하여 아직 많은 노력이 요구된다. 특히, 3D 게임을 제작하기 위해서는 프로그래머가 그래픽 디자이너보다 더 많은 부분을 담당하는 것이 현실이다. 본 논문에서는 디자이너들이 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람이라도 Virtools을 이용하여 손쉽게 3D 게임 애니메이션을 제작하는 과정을 소개하고자 한다.
영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.
엔씨소프트는 모든 고객이 게임과 콘텐츠를 통해 상호 연결되는 엔터테인먼트 혁신의 공간을 꿈꾸고 있다. 이를 위해 엔씨소프트는 게임 기반의 고유 기술 역량으로 AI 및 IT 기술을 활용해 엔터테인먼트 산업에 대한 확장 전략을 현재 추구하고 있다. 본 연구는 엔씨소프트에 관한 사례연구를 통해 다소 도전적인 탐험적 혁신과 활용적 혁신을 동시에 추구하는 것이 왜 콘텐츠 기업 경영에 중요한지에 관한 실무적 시사점을 제안하고자 진행되었다. 엔씨소프트는 꾸준히 게임 역량을 장기간 축적하여 게임기획, 프로그래밍, 그래픽 디자인 등에서 점진적 혁신을 추구, 관리하였다. 또한, 혁신적 성과를 위해 K-POP, 디지털 콘텐츠 플랫폼, 영화, 애니메이션 등에 관한 영역으로 진출하기 위해 주요 콘텐츠 기업들과 전략적 제휴를 추진하며 탐험적 학습을 추구하고 있다. 본 연구가 제안하는 연구 결과는 엔터테인먼트 및 콘텐츠 산업의 경영진들에게 중요한 시사점을 제공해주었다. 또한, 탐험 및 활용 전략의 실행에 관한 어려움을 겪는 기업가들에게 효과적인 실행 로드맵을 제공하는데 본 연구는 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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