• 한국게임학회 논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.123-138
• /
• 2021

본 연구는, 블록체인기술을 접목하여 개발된 게임들이 NFT 기반 게임아이템의 상호 운용성(Interoperability)을 통해 게임서비스의 성과증대와 신 모델 창출 등 비즈니스모델 혁신을 만들어 낼 수 있다는 점을 '플레이댑' 플랫폼에 대한 실증사례 분석을 통해 확인하고자 하였다. 연구를 통해, 블록체인게임의 기술적 혁신성은, 사회경제적, 산업생태계적인 거시적 관점에서 긍정적인 영향력이 있음을 알 수 있었다. 또한 게임 내 자산의 소유권 확보 및 이를 통한 새로운 사업모델의 창출을 통해, 참여개발사 와 플랫폼 제공사 등 기업의 차별화 및 고객편익 증대 부분에서 명확한 영향력을 만들어 내고 있음을 알 수 있었다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.137-148
• /
• 2017

Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.427-430
• /
• 2018

본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제37권2호
• /
• pp.66-75
• /
• 2010

본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.99-106
• /
• 2018

보드게임에서는 많은 경우의 수의 말들과 많은 상태공간들을 가지고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 본 논문에서는 Q러닝 알고리즘을 이용했다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습을 하는 동안에 같은 최선의 값이 있을 때, 게임트리를 고려한 문제영역의 지식을 활용한 휴리스틱을 사용하여 학습의 속도향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선하여 구현된 말을 비교하기 위하여 보드게임을 제작했다. 그래서 일방적으로 공격하는 말과 승부를 겨루게 하였다. 개선된 말은 게임트리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선하여 구현된 말이 학습속도적인 면에서 향상됨 것을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권7호
• /
• pp.927-937
• /
• 2006

자동 게임 프로그램(auto-playing game programs)은 게임 플레이어를 대신하여 게임 캐릭터를 조종하는 프로그램으로 MMORPG(massively multi-player online role playing game)에서 빈번히 사용되고 있다. MMORPG에서 게임 캐릭터의 레벨을 올리기 위해서는 경험치가 필요하며, 경험치 증가 과정에서 아이템을 구매할 때 사용되는 게임 머니와 특정한 기술을 사용할 수 있는 아이템을 획득한다. 이러한 레벨-업 과정에서 게임 플레이어들은 지루함을 느끼게 되고, 빠른 게임 캐릭터의 성장을 위해 자동 프로그램을 사용하여 게임 캐릭터의 레벨을 증가시키는 경우가 빈번히 발생한다 그러나 자동 프로그램은 게임상에서 비정상적으로 자원을 독점하여 게임 시스템을 황폐화시킬 뿐만 아니라, 불법적인 수익사업으로 악용되어 건전한 게임산업 육성을 방해한다. 본 논문에서는 이러한 자동 게임 프로그램을 찾아내기 위하여 게임 캐릭터에 의해 발생되는 마우스와 키보드를 포함한 윈도우 이벤트 시퀀스를 분석하고, 이벤트 시퀀스로부터 속성 벡터를 생성하여 결정트리 학습을 수행하였다. 결정트리 학습은 윈도우 이벤트 시퀀스에 의해 생성된 속성 벡터들을 이용하여 자동 프로그램을 분류한다. 본 논문에서는 윈도우 이벤트 시퀀스를 활용하여 생성한 26개의 속성들을 결정트리 학습에 적용함으로써 MMORPG에서 자동 프로그램을 효과적으로 분류할 수 있다는 것을 MMORPG에 속하는 몇 가지 게임에 대한 실험을 통해 확인하였다.

• 대한간호학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.378-388
• /
• 2010

Purpose: This study was designed to build a theoretical frame to provide practical help to prevent and manage adolescent internet game addiction by developing a prediction model through a comprehensive analysis of related factors. Methods: The participants were 1,318 students studying in elementary, middle, and high schools in Seoul and Gyeonggi Province, Korea. Collected data were analyzed using the SPSS program. Decision Tree Analysis using the Clementine program was applied to build an optimum and significant prediction model to predict internet game addiction related to various factors, especially parent related factors. Results: From the data analyses, the prediction model for factors related to internet game addiction presented with 5 pathways. Causative factors included gender, type of school, siblings, economic status, religion, time spent alone, gaming place, payment to Internet cafe$\acute{e}$, frequency, duration, parent's ability to use internet, occupation (mother), trust (father), expectations regarding adolescent's study (mother), supervising (both parents), rearing attitude (both parents). Conclusion: The results suggest preventive and managerial nursing programs for specific groups by path. Use of this predictive model can expand the role of school nurses, not only in counseling addicted adolescents but also, in developing and carrying out programs with parents and approaching adolescents individually through databases and computer programming.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.30-35
• /
• 2002

The deployment of multicast communication services in the Internet is expected to lead a stable packet transfer even in heavy traffic as in On-Line Game environment. The Core Based Tree scheme among many multicast protocols is the most popular and suggested recently. However, CBT exhibit two major deficiencies such as traffic concentration or poor core placement problem. So, measuring the bottleneck link bandwidth along a path is important for understanding the performance of multicast. We propose not only a definition of CBT's core link state that Steady-State(SS), Normal-State(NS) and Bottleneck State(BS) according to the estimation link speed rate, but also the changeover of multicast routing scheme for traffic overload. In addition, we introduce anycast routing tree, a efficient architecture for construct shard multicast trees.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.59-68
• /
• 2018

간단한 규칙에도 불구하고 바둑은 인공지능 분야에서 가장 복잡한 전략적 보드게임 중의 하나이다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 최상우선 트리탐색 알고리즘으로 컴퓨터바둑 제작을 위해 사용되어 왔다. 저자는 9줄바둑판보다 작은 바둑판에서의 바둑게임 행위를 위해 MCTS를 활용하여 가장 유망한 첫 수를 찾고자 한다. 실험결과에 의하면 MCTS는 첫 수로 홀수형 바둑판에서는 정중앙, 짝수형 바둑판에서는 중앙 부근에 착수하기를 선호하는 것으로 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.133-142
• /
• 2019

본 연구에서는 컴퓨테이셔널한 방법에 의해 제안되는 100가지 유형의, 개발이 가능하지만 아직 개발 혹은 공개되지 않은, 새로운 게임들을 대상으로 이들에게서 기대되는 시장성을 기준으로 위계를 부여하고 그룹을 구성하였다. 김익환(2017)이 제안하는 5가지 분류 기준에 의한 게임 분류 방법론과 새로운 유형의 디지털 게임들 그리고 Decision Tree를 활용한 소거법이 본 연구의 방법론으로 활용되어졌으며, 이에 따라 100가지 유형의 게임들은 크게 셋으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 새로운 유형의 게임을 설계하고자 하는 개발자들에게 즉각적인 활용이 가능한 실용적인 방향성을 제시해줄 수 있을 것으로 기대된다.