• 제목/요약/키워드: Gonu game

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고누게임에서 최선의 수를 구하기 위한 가중치의 평가 (Evaluation of weights to get the best move in the Gonu game)

  • 신용우
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.59-66
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    • 2018
  • 이 논문에서는 전통게임중 하나인 고누게임에 대한 구현과 실험이 수행된다. 고누게임을 구현하기 위한 기법으로 미니맥스알고리즘이 적용되었다. 미니맥스 알고리즘에 게임을 구현하기 위해 평가함수를 제안하였다. 고누게임의 구현 이후 성능향상을 위해 알파베타 가지치기에 대한 알고리즘의 효율성을 분석한다. 게임의 승패에 영향을 미치는 최적의 분석을 위해 가중치 분석이 수행되었다. 가중치 분석을 위하여, 사람과 컴퓨터의 대국, 컴퓨터와 컴퓨터의 대국으로 실험하였다. 그 결과 최적의 공격과 방어를 할 수 있는 가중치를 제시하였다.

안드로이드 OS2.0 환경에서 우리나라전통놀이 고누놀이 앱(App.) 개발 (Development of Korean Traditional game Gonu App. under Android OS2.0 Environment)

  • 강승우;김양집;최병갑;송특섭
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.621-622
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    • 2011
  • PC와 유사한 성능을 가진 스마트폰의 발전으로 인해 스마트폰 사용자가 증가하고 애플리케이션 시장이 확대되고 있다. 여러 가지의 애플리케이션 중에 게임 애플리케이션 이용률이 매우 높은 편이나 교육용 게임 애플리케이션은 부족한 현실이다. 교육적으로 활용이 가능한 우리나라 전통놀이인 고누놀이를 소재로 한 교육용 애플리케이션을 개발하였다.

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거리를 고려한 줄고누게임의 학습속도 개선 (An Improvement of the Learning Speed through Considered Distance on Jul-Gonu Game)

  • 신용우;정태충
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.105-113
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    • 2010
  • 보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누의 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 강화학습을 이용한 말과 제안한 개선된 강화학습을 이용한 말을 비교하기 위해 줄고누게임을 제작하였다. 그래서 일방적으로 공격을 하는 말과 승부를 하게 하였다. 개선된 말은 거리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선된 강화학습을 이용한 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.

강화학습에서 점진적인 심화를 이용한 고누게임의 개선 (Improvement of the Gonu game using progressive deepening in reinforcement learning)

  • 신용우
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.23-30
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    • 2020
  • 게임에서는 많은 경우의 수들을 가지고 있다. 그래서 학습을 많이 하여야 한다. 본 논문은 학습속도를 개선하기 위하여 강화학습을 이용했다. 그러나 강화학습은 많은 경우의 수들을 가지므로 학습 초기에 속도가 느려진다. 그래서 미니맥스 알고리즘을 이용하여 학습의 속도를 향상하였다. 개선된 성능을 비교하기 위해 고누게임을 제작하여 실험하였다. 실험결과는 승률은 높았지만, 동점의 결과가 발생하게 되었다. 점진적인 심화를 이용하여 게임트리를 더 탐색하여 동점인 경우를 줄이고 승률이 약 75% 향상되었다.

개선된 강화학습을 이용한 줄고누게임의 학습속도개선 (An improvement of the learning speed through Improved Reinforcement Learning on Jul-Gonu Game)

  • 신용우;정태충
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.9-15
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    • 2009
  • 보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 학습이 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1 로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하였다. 보상 값을 받아 보드게임 말이 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 단순 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 월등히 향상됨을 알 수 있었다.

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강화학습을 이용한 줄고누게임의 인공엔진개발 (Artificial Engine Development through Reinforcement Learning on Jul-Gonu Game)

  • 신용우
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.93-99
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    • 2009
  • 게임프로그램 제작이 단순히 3D 또는 온라인게임 등으로 분류하여 엔진과 게임프로그래밍을 하던 시기를 지나 이제는 게임프로그래밍의 종류를 세분화하여 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 보상 값을 받아 줄고누 보드게임 말이 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 구현된 게임 말이 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기위해, 보드게임을 제작하여 상대방 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 일정횟수 학습한 이후, 임의로 움직이는 말보다 성능이 월등히 향상됨을 알 수 있었다.

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안드로이드 환경에서 한국전통 보드게임 설계 및 개발 (A Design and Development of Korean Traditional Board Game on Android Environment)

  • 김양집;강승우;송특섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권10호
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    • pp.2294-2300
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    • 2013
  • 최근 들어 스마트폰의 보급과 활용이 급증함에 따라 스마트폰관련 연구는 IT분야의 중요한 연구과제중 하나가 되었다. 게임을 비롯한 수많은 어플리케이션이 개발되고 있으며, 지속적으로 많은 어플리게이션이 개발될 것이다. 기존의 많은 어플리케이션이 개발되었으나 우리나라의 전통놀이를 소재로 한 어플리케이션은 많지 않다. 본 연구에서는 우리나라의 전통놀이중 하나인 고누를 안드로이드 환경에서 개발하였다. 고누는 연령에 상관없이 즐길 수 있는 보드게임중 하나이다. 고누와 같은 전통문화와 관련된 어플리게이션이 개발되어 스마트폰환경에서도 우리나라 문화를 알릴 수 있는 계기가 되기를 기대한다.

미니맥스 알고리즘을 이용한 학습속도 개선을 위한 Q러닝 (Q-learning to improve learning speed using Minimax algorithm)

  • 신용우
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.99-106
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    • 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.

영향력분포도를 이용한 강화학습의 학습속도개선 (An improvement of the learning speed through Influence Map on Reinforcement Learning)

  • 신용우
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.109-116
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    • 2017
  • 보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래하여야 한다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 영향력분포도를 고려한 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험 결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.