International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.54-60
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2021
Monte-Carlo GO is a computer GO program that is sufficiently competent without using knowledge expressions of IGO. Although it is computationally intensive, the computational complexity can be reduced by properly pruning the IGO game tree. Here, I achieve this by using a potential model based on the knowledge expressions of IGO. The potential model treats GO stones as potentials. A specific potential distribution on the GO board results from a unique arrangement of stones on the board. Pruning using the potential model categorizes legal moves into effective and ineffective moves in accordance with the potential threshold. Here, certain pruning strategies based on potentials and potential gradients are experimentally evaluated. For different-sized boards, including an official-sized board, the effects of pruning strategies are evaluated in terms of their robustness. I successfully demonstrate pruning using a potential model to reduce the computational complexity of GO as well as the robustness of this effect across different-sized boards.
바둑에서의 형세 판단은 현재 대국 중인 흑백 대국자 간의 유불리를 판단하는 척도가 되며, 이를 통해 곧바로 적절한 전술과 전략을 구사하게 된다. 본 논문에서는 거리에 따라 반감하는 세력 함수를 활용하여 알파고 간의 50개 대국의 형세 판단을 하고자 했다. 실험 결과에 따르면 단지 세력 함수만을 사용하여 형세 판단을 하게 되면 정확한 판단을 함에 한계가 있음이 밝혀졌다. 이를 극복하기 위해 사석 처리를 위한 사활문제 해결이 필요하며, 이를 보강하게 되면 바둑에서의 정밀한 형세 판단을 할 수 있음을 보였다.
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.
바둑은 최상의 착점을 찾기 위해 컴퓨터가 완전탐색을 하여 모든 가능한 착점들을 탐색할 수 없는 가장 복잡한 보드게임이다. AlphaGo 이전에 모든 강력한 컴퓨터바둑 프로그램들은 게임트리 내 매우 큰 분기수와 국면평가에서의 어려움을 극복하기 위해 몬테카를로 트리탐색(Monte-Carlo Tree Search)을 사용해 왔다. 본 논문에서는 MCTS를 활용하여 초소형 바둑에서의 최상의 수순과 덤의 크기를 알고자 했다. 2줄바둑에서의 게임결과는 빅이 되었으며 덤의 크기는 0집, 반면에 3줄바둑에서는 흑이 항상 승리하고 덤의 크기는 9집이 되어야 함을 알아냈다.
본 논문의 목적은 오픈하드웨어 기반의 고고보드를 사용하여 IT융합 기반의 로봇교육용 콘텐츠를 설계 및 개발하고 프로젝트 수행 사례를 제공하는데 있다. 연구자는 3회에 걸쳐 프로젝트를 실시하였으며 초등학생 및 중학생들의 작품 사진, 산출물, 설문지 자료, 팀별 활동에 관한 비디오, 교수자 및 학생들의 면담 자료를 수집하여 분석하였다. 개별 학생은 고고보드를 활용하여 차체의 전면과 후면에 부착된 터치 센서의 입력신호로 모터를 구동하는 범퍼카를 직접 제작하는 과정을 통해 센싱에 의한 디지털 보드 제어 원리와 전동장치의 작동을 이해할 수 있었다. 참여 학생들은 후속 단계에서 도미노 게임과 3단계 주행구간에서 고고 면허증을 따는 팀별 활동을 수행하였다. 영재반 학생들은 자신의 아이디어를 새롭게 고안하여 로봇예술의 일환으로 개인 창작품을 제작하였다. 사례 분석 결과 제안된 프로젝트는 참여학생들 이 교수자의 면밀한 도움 아래 공작 체험이 디지털 보드 활용에 관한 기술에 대한 친밀감, 재미, 집중력을 제공하였고 더 나아가 자신의 아이디어를 점진적으로 발전시켜 창의적 작품을 만들어나가는 확장성을 보여주었다.
바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.
본 논문의 목적은 수학정보 영재반 수업에서 고고보드를 사용하여 고고범퍼카의 조립 과정 및 고고모니터 명령어로 고고범퍼카를 제어하는 활동을 분석하여 강사와 참여 학생 사이의 상호작용적 활동과 컴퓨팅 사고 패턴을 질적으로 탐구하는 것이다. 연구자는 연구참여자(로봇 강사 및 참여 학생) 2명을 대상으로 2013년 7월 말에 이틀 동안 고고범퍼카 프로젝트 수업을 비디오로 촬영하였다. 그리고 그 이후에 진우를 대상으로 2013년 11월과 2014년 1월 사이에 별도의 후속 면담과 비디오 회상면담을 3회 실시하여 고고범퍼카 프로젝트 수행 과정에 관한 자료를 보완적으로 수집하였다. 비디오 및 면담 자료와 산출물인 고고모니터 코드를 분석한 결과 연구자는 고고범퍼카 프로젝트의 수행 활동에서 나타나는 컴퓨팅 사고의 전개 양상을 포착하였다. 참여 학생은 고고보드 부품 사용과 고고모니터 코딩 활동에서 로봇 강사와의 상호작용을 통하여 종종 숙고하면서 자신이 생각하는 바에 해당되는 명령어의 조합을 배열하면서 수정과 테스트를 순환적으로 하는 컴퓨팅 사고의 전개 패턴을 보여주었다.
현재 수기로 진행하는 오프라인 바둑 대국의 기보 입력 자동화를 위해서, 대국 현장에서 직접 사용할 전용 임베디드 보드를 이용한 시스템이 필요하다. 본 논문은 임베디드 보드의 영상처리 환경에서 조명에 강건한 처리를 위하여 물체의 형태 정보와 색상 정보를 통합하여 사용하며, 물체 추출을 위해서는 연결 성분 분석, 에지 정보, 색상 정보를 결합해서 사용하고, 영상 처리 각 단계에서 바둑판의 고유 정보를 이용하여 연산단계를 줄였다. 결과적으로 임베디드 환경에서 연산을 최소화하여 실제 실시간 대국 환경에서도 신뢰성 높은 기보를 자동으로 저장할 수 있도록 구현하였다.
바둑은 단순한 규칙에도 불구하고 매우 복잡한 전략보드 게임이다. 몬테카를로 트리탐색을 이용하여 컴퓨터 바둑 프로그램들이 접바둑으로 프로기사를 제압해 왔다. 몬테카를로 트리탐색은 전략의 개념보다는 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률에 근간을 한다. 반면에 적절한 적합도 함수로 된 유전 알고리즘은 게임 내 최적 해를 찾아낼 수 있다. 삼목 게임(또는 ${\bigcirc}{\times}$게임)은 가장 대중적인 게임 중의 하나이다. 저자는 삼목 게임에서의 최선의 전략을 찾고자 했다. 실험 결과로 유전 알고리즘은 효율적인 전략들을 찾을 수가 있으며, 바둑과 서양장기와 같은 여타 보드게임들에 적용할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 그래핀 산화(graphene oxide, GO) 분말 첨가가 ball grid array(BGA) 패키지와 printed circuit board(PCB)간 Sn-3.0Ag-0.5Cu(SAC305) 무연솔더 접합부의 electromigration(EM) 수명에 미치는 영향에 대하여 보고 하였다. 솔더 접합 직후, Ni/Au표면처리된 패키지 접합계면에서는 $(Cu,Ni)_6Sn_5$가 생성되었으며 organic solderability preservative(OSP) 표면처리 된 PCB 접합계면에서는 $Cu_6Sn_5$ 금속간화합물(intermetallic compound, IMC)이 생성되었다. $130^{\circ}C$, $1.0{\times}10^3A/cm^2$ 전류밀도 하에서 EM 수명평가 결과, GO를 첨가하지 않은 솔더 접합부의 평균 파괴 시간은 189.9 hrs으로 도출되었고, GO를 첨가한 솔더 접합부의 평균 파괴 시간은 367.1 hrs으로 도출되었다. EM에 의한 손상은 패키지 접합계면에 비하여 pad 직경이 작은 PCB 접합계면에서 전자 유입에 의한 Cu의 소모로 인하여 발생하였다. 한편, 첨가된 GO는 하부계면의 $Cu_6Sn_5$ IMC와 솔더 사이에 분포하는 것을 확인하였다. 따라서, SAC305 무연솔더에 첨가된 GO가 전류 집중 영역에서 Cu의 빠른 확산을 억제하여 우수한 EM 신뢰성을 갖는 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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