• 한국게임학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.79-86
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• 2016

몬테카를로 트리탐색은 최대우선탐색 알고리즘이며, 많은 게임 특히 바둑 게임에 성공적으로 적용되어 왔다. 삼목 게임에서 MCTS 간의 대국을 통해 성능을 평가하고자 했다. 첫 번째 대국자는 항상 두 번째 대국자에 비해 압도적인 우위를 보였으며, 최선의 게임 결과가 무승부가 됨에도 불구하고 첫 번째 대국자가 두 번째 대국자에 비해 우월한 이유를 찾고자 했다. MCTS는 반복적인 무작위 샘플링을 기반으로 하는 통계적 알고리즘이기 때문에, 특히 두 번째 대국자를 위해 전략을 요하는 시급한 문제를 적절히 대처하지 못한다. 이를 위해 전략적 MCTS(S-MCTS)를 제안하며, S-MCTS는 결코 삼목 게임에서 지지 않는다는 것을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권4호
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• pp.23-36
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• 2016

Purpose Recently, many researchers have paid much attention to the Artificial Intelligence fields of GVGP, PCG. The paper suggests that the improved MCTS algorithm to apply for the framework can generate better AI agent. Design/methodology/approach As noted, the MCTS generate magnificent performance without an advanced training and in turn, fit applying to the field of GVGP which does not need prior knowledge. The improved and modified MCTS shows that the survival rate is increased interestingly and the search can be done in a significant way. The study was done with 2 different sets. Findings The results showed that the 10 training set which was not given any prior knowledge and the other training set which played a role as validation set generated better performance than the existed MCTS algorithm. Besed upon the results, the further study was suggested.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.79-90
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• 2016

최근 게임분야에서 수준 높은 인공지능 에이전트의 구현은 많은 주목을 받고 있다. 그 중 Monte-Carlo Tree Search(MCTS)는 완전 정보를 가진 게임에서 무작위 탐색을 통해 최적의 해를 구할 수 있는 알고리즘으로, 수식으로 표현되지 않는 경우에 근사치를 계산하는 용도로 적합하다. 하스스톤과 같은 Trading Card Game(TCG) 장르의 게임은 상대방의 카드와 플레이를 예측할 수 없기 때문에 불완전 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 카드 게임에서 인공지능 에이전트를 생성하기 위해 MCTS 알고리즘을 응용하는 방법을 제안하고, 현재 서비스되는 하스스톤 게임에 적용하여 봄으로써 MCTS 알고리즘의 실용성을 검증한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.59-68
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• 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
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• 제14권3호
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• pp.47-54
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• 2014

바둑 게임은 가장 오래된 게임 중의 하나이며 적어도 2,500년 전에 기원되었다. 게임프로그래밍에서 대부분의 성공적인 접근법은 평가함수를 활용한 게임트리 탐색을 사용하는 것이다. 그러나 컴퓨터바둑에서 그럴싸한 평가함수를 구축한다는 것은 매우 어렵다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 9줄 바둑에서 프로기사를 제압한 MoGo와 CrazyStone과 같은 강력한 컴퓨터바둑프로그램을 만들어 내었다. 몬테카를로 트리탐색은 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률을 근간으로 한다. 몬테카를로 트리탐색을 컴퓨터바둑에 구현하기에 앞서 삼목에서 최상의 첫 수로 중앙, 귀, 변의 세 수에 대한 각각의 승률을 측정하려고 했다. 실험 결과로 최상의 첫 수는 중앙이 우선하고, 다음은 귀, 마지막으로는 변이라는 사실이 밝혀졌다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.109-118
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• 2015

고대 중국에서 기원된 바둑은 인공지능 분야에서 가장 어려운 도전 중의 하나로 간주된다. 지난 수년에 걸쳐 MCTS를 기반으로 하는 정상급 컴퓨터바둑 프로그램이 놀랍게도 접바둑에서 프로기사를 물리쳤다. MCTS는 게임이 끝날 때까지 일련의 무작위 유효착수를 시뮬레이션 하는 접근법이며, 기존의 지식기반 접근법을 대체했다. 저자는 MCTS의 변형인 UCT 알고리즘을 삼목 게임에 적용하여 최선의 첫 수를 찾고자 했으며, 순수 MCTS의 결과와 비교를 했다. 아울러 UCB 이해를 위한 다중슬롯머신 문제를 풀기 위해 엡실론-탐욕 알고리즘과 UCB 알고리즘을 소개 및 성능을 비교하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.36-43
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• 2020

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.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제50권1호
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• pp.45-56
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• 2008

본 연구는 생후 발달 과정 동안 monocarboxylate transporter(MCT) isoform과 MCT의 발현 조절 단백질로 알려진 basigin(Bsg)과 embigin의 mRNA 발현을 흰쥐의 부정소에서 부위별로 real-time PCR 방법을 사용하여 알아보았으며, 에스트로젠과 에스트로젠 수용체 α의 작용에 의해 MCT1 발현이 조절되는지를 알아보기 위해 estrogen receptor α knockout(αERKO) 마우스를 이용하여 immunohistochemistry 방법을 통해 탐구하였다. 본 연구 결과는 다양한 MCT isoform(MCT1, 2, 3, 4와 8), Bsg과 embigin의 mRNA 발현이 부정소의 부위별로 연령에 따라 다르게 나타나며, 부정소에서 MCT1 단백질 발현은 corpus와 caudal 부위에서 apical 지역에 한정되어 나타나는 것을 보여 주었다. 또한 부정소에서 MCT1 단백질 발현은 에스트로젠 수용체 α의 존재 여부와 상관 없음이 보여졌다. 따라서, 본 연구는 MCT가 남성 생식기관인 부정소에서 정자 성숙과 저장을 위한 적절한 환경을 형성함으로써 남성 생식력의 유지에 관여 할 수 있음을 시사한다. (색인어 : Epididymis, Monocarboxylate transporter, Basigin, Embigin)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.405-408
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• 2016

바둑, 체스, 장기와 같은 게임은 사람들의 두뇌발달에 도움을 주어왔다. 이 게임들은 컴퓨터 프로그램으로도 개발되었으며, 혼자서도 게임을 즐길 수 있도록 많은 알고리즘들이 개발되었다. 사람을 이기는 체스 프로그램은 1990년대에 개발된 것에 비해 바둑은 경우의 수가 너무 많아서 프로 바둑기사를 이기기는 불가능한 것으로 여겨졌다. 하지만 MCTS(Monte Carlo Tree Search)와 CNN(Convolutional Neural Network)의 이용으로 바둑 알고리즘의 성능은 큰 향상을 이루었다. 본 논문에서는 CNN과 MCTS를 사용하여 바둑 알고리즘의 개발을 진행하였다. 바둑의 기보가 학습된 CNN을 이용하여 최적의 수를 찾고, MCTS를 이용하여 게임의 시뮬레이션을 진행하여 이길 확률을 계산한다. 또한 기존 기보를 이용하여 바둑의 패턴 정보를 추출하고, 이를 이용하여 속도와 성능 향상을 도모하였다. 이 방법은 일반적으로 사용되는 바둑 알고리즘들에 비해 성능 향상이 있었다. 또한 충분한 Computing Power가 제공되면 더욱 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권6호
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• pp.39-48
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• 2014

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.