Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.6
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pp.491-496
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2002
Multi-objective Optimization Problems(MOPs) are occur more frequently than generally thought when we try to solve engineering problems. In the real world, the majority cases of optimization problems are the problems composed of several competitive objective functions. In this paper, we introduce the definition of MOPs and several approaches to solve these problems. In the introduction, established optimization algorithms based on the concept of Pareto optimal solution are introduced. And contrary these algorithms, we introduce theoretical backgrounds of Nash Genetic Algorithm(Nash GA) and Evolutionary Stable Strategy(ESS), which is the basis of Co-evolutionary algorithm proposed in this paper. In the next chapter, we introduce the definitions of MOPs and Pareto optimal solution. And the architecture of Nash GA and Co-evolutionary algorithm for solving MOPs are following. Finally from the experimental results we confirm that two algorithms based on Evolutionary Game Theory(EGT) which are Nash GA and Co-evolutionary algorithm can search optimal solutions of MOPs.
Kim, Dong-Wan;Kwon, Ji-An;Park, Yong-Sung;Youn, Chan-Hyun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.230-231
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2012
지능형 응용 개발 스튜디오의 어플리케이션 디자이너와 블록 에디터를 활용하면, 개발 언어에 대한 지식이 없거나 개발 경험이 없는 사람도 코드 작성 없이 간단히 Drag&Drop으로 기능을 개발 할 수 있다. 본 연구에서는 지능형 스튜디오 환경에서 간단한 온라인 게임을 시험적으로 제작하고 평가한다.
AI(Artificial Intelligence) refers to the area of computer engineering and IT technology that focuses on the methodology and creation of intelligent agents. The Othello game is often produced with AI, since it is played with relatively simple rules on a board and on a limited space of 8 rows and 8 columns. Previous algorithms take longer time than desirable and often fail to face new circumstances, as they search for all the possible cases and rules. In order to solve this crucial weakness, we propose that a CBR algorithm be applied to Orthello. Case-Based Reasoning(CBR), is the process of solving new problems based on the solutions of the past similar problems. We can apply this process to Othello and expedite the process of computer reasoning for a solution to new cases based on the data from accumulated past cases. Then, these new solutions are dynamically added to the set of past cases so that it becomes harder for players(users) to be able to read the pattern. The proposed system in which a CBR algorithm is applied to the Othello game makes the computation process faster and the game harder to play.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.915-920
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2009
In terms of development of intelligent information devices, the most important element is the function which is able to deliver the information user wants to input on the device without complexities. By using the mean such as our voice, expression, gesture and physical contact we use in our daily routine, we are able to interact with device easily and simply. In this paper, we are initiated to present interactive surface system, in which allows users to use their hand gesture as a function of mouse and keyboard free, to be interacted within the platform of web application.
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.
Kim, Young-Joo;Kim, Hea Jin;Lee, Jung-Nyun;Whang, Mincheol
Journal of Korea Game Society
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v.17
no.2
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pp.27-34
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2017
The study is to drive right users' attitude of internet and smart phones by providing the rewards. It consisted of 4 different types of no compensation, praise card, achievement sticker and cash and its effect on user's behavior was statistically tested. 24 children in grades four through six participated in the study. The task in this study was game of mathematical calculation. The subjective satisfaction about the reward and heart response during the game task were measured. As the results, inactivation of sympathetic and parasympathetic was observed in the case of no compensation while activation in the case of praise card. Therefore, the praise card was observed in greater commitment and satisfaction than the other rewards. The difference between non-compensation and compensation was significant in the subjective satisfaction, but not difference between compensations.
Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.
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 major limitation of the traditional Intelligent Tutoring Systems (ITS) is that interface is mainly focused on the cognitive factors. However, the new direction of ITS is shifting form the cognitive perspectives to the motivational perspectives reflecting the individual differences. In this study, the specific design guidelines for motivational interface of ITS are proposed to promote learner's motivation to learn during the interaction with the ITS. First, ITS should be able to reflect individual differences in cognitive abilities, interest and motivation, and ongoing changes of the interestingness and comprehensibility during learning activities. Second, it is essential for ITS to guarantee learner controllability, diverse learning activities, curiosity, self-relevance, and challenge to enhance the level of motivation and situational interest. Third, the game-like properties are also needed to maximize the motivational effect of learning with ITS.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4193-4199
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2012
In this study, the intelligent robot equipped with an Android-based smartphone to enable the implementation of the performance of smartphone applications and robot platform has been designed and implemented. Smart phone that have touch screen, sound input/output, network and various sensor functions to robot platform that have simplicity function of power and motor etc. graft together and embodied so that can achieve function of remote control, home automation, game machine, R-running race etc. Phone used in the study of the Bluetooth communication sending and receiving data between the robot and from a remote computer over the Internet via WI-FI is designed to perform communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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