게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 게임 이용 장애 질병 코드화라는 맥락에서 게임에 대한 언론 보도의 특징을 살펴보고자 했다. 이를 위해 2019년 5월부터 2020년 8월까지 국내 5개의 종합일간지에 보도된 게임 기사 694건을 분석했다. 그 결과, 게임 산업에 대한 보도의 비율이 매우 높았으나 주로 산업 동향·기업사 경영 현황에 관한 보도였다. 정책 보도는 규제 정책이 압도적으로 많았고 특히 중독 관련 정책 보도가 주를 이뤘다. WHO의 질병 코드화를 찬성하는 의견만 다룬 보도는 매우 적었고 반대하는 의견만 다루는 보도와 찬반 의견을 모두 다루는 보도량이 비슷한 비율을 보였다. 반대 근거로는 산업계와 학계의 관점이 반영돼 있었다. 이용 효과 보도는 매우 낮은 비율을 보였으나 게임을 극단적인 범죄·일탈행위의 원인으로 보도하는 기존 관행을 그대로 따르고 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 3차원 모델을 제작하고 Unity를 활용하여 사용자가 보다 더 쉽게 지능형 관광서비스를 접할 수 있도록 하는 방법을 연구했다. 본 연구의 핵심기능 및 환경은 게임 제작용 툴인 Unity를 사용하여, 가상공간을 만들고 안에서 제어와 카메라 시점을 적용한 NPC를 통해 다양한 각도와 위치에서 관광 서비스를 이용할 수 있도록 하는 방법을 연구했다. 본 프로젝트는 가상현실 기술을 활용하여 관광명소를 현장에 가지 않고도 가상 세상에서 둘러 볼 수 있는 지능형 서비스 콘텐츠이다. 본 지능 서비스는 UI/UX 도구를 사용해 게임 형태로 만들고 재미요소를 넣기 위해 간단한 게임 형태로 융합하여 관광지 홍보를 위한 게이미피케이션을 적용했으며, 가상현실 관광지 체험을 실행할 수 있게 하는 것이 연구의 목적이다.
동북아시아 경제의 급성장으로 인한 지역 물동량 및 해운시장 환경 변화에 따라서 부산항과 상해항은 동북아 물류 중심 허브가 되기 위하여 항만개발 및 항만 경쟁력을 강화해 왔으며, 최근에는 환적 컨테이너 화물 유치경쟁이 더욱 심화되고 있다. 따라서 본 연구에서는 동북아 주요 컨테이너 항만중 경쟁관계에 있는 부산항과 상해항을 대상으로 이 두 항만이 피더항의 환적화물을 유치하기 위한 경쟁의 게임모형을 수립하여 경쟁상황을 분석하였다.
본 논문에서는 게임에 사용되는 원리를 역으로 이용하여 교통안전 표지판을 인식하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에 사용된 게임은 제작자가 (x, y)좌표에 제공하는 수치를 보고 메쉬에 표시하면 제작자가 의도한 임의의 물체의 모형이 표현되는 게임이다. 입력된 영상으로부터 교통안전 표지판 영상을 분리한 후, 표지판을 구성하는 색상과 형태에 상기의 퍼즐게임을 이용하여 교통안전 표지판으로 인식되면 해당 표지판과 내용을 문자로 출력하는 시스템을 구현하였으며 흑백 영상 처리 및 세선화과정 없는 인식으로 처리 속도가 빠르며, 기존 시스템 보다 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.
다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모텔에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA:Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.
본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.
Recently, a wide range of next-generation's game consoles has been developed by many game makers. Particularly, active interaction between users and games is required more than ever before for giving gamers the fullest pleasure. In this work, an infrared image sensor based position recognition system which can be used for virtual game interface is proposed. Furthermore, two kinds of compensation algorithms and Extended Kalman Filter are utilized to enhance the performance of the proposed system. The proposed system can effectively generate the position of the gamer in the face of the coordinate distortion and noise. To verity the feasibilities of the proposed system, various experiments are carried out.
The Monte Carlo tree search (MCTS) is a popular method for implementing an intelligent game program. It has several hyper-parameters that require an optimization for showing the best performance. Due to the stochastic nature of the MCTS, the hyper-parameter optimization is difficult to solve. This paper uses the self-playing capability of the MCTS-based game program for optimizing the hyper-parameters. It seeks a winner path over the hyper-parameter space while performing the self-play. The top-q longest winners in the winner path compete for the final winner. The experiment using the 15-15-5 game (Omok in Korean name) showed a promising result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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