본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.
본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.
본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
본 연구는 폴리오미노에 What if (not)?이라는 기법을 적용하여 영재학급용 수학수업 소재를 발굴하고 이를 수업에 활용한 사례 분석을 통해 수학영재교육의 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 학생들이 흔히 접할 수 있는 블로커스라는 게임을 사용하여 폴리오미노의 특징을 이해하도록 구성하였고, 한중일 동양 3국의 전통적인 두뇌스포츠인 오목이라는 게임을 접목한 탐구 활동을 개발하였다. 블로커스 오목이라는 새로운 소재에 Pick의 정리를 적용하면서, 블로커스 오목 활동을 하는 동안 창의적인 학습이 되도록 구성하였다. 본 연구는 수학 수업 소재를 발굴 및 활용하여 학생들에게서 나타나는 각 소재별 특징과 결과를 바탕으로 최종적인 수업 소재를 제안하였다. 이를 통해 초등학교 수학영재 학생과 교사들을 위한 5가지 시사점을 얻을 수 있었다.
The aim of this paper was to investigate images of neighborhood parks and pergola facilities. 280 individuals responded to the 19 semantic differential pollar terms for all four parks. A 7-point semantic differential scale was used. Results from the data analysis suggest several important findings; 1. Mean scores were significantly different in most of S.D.scales according to park and pergola facilities types. As compared with park, S.D.scales values of pergola varied with its visual identity in the spatial composition of park. 2. Data from the factor analysis revealed that four dimensions appeared for all park and pergola types : "Evaluation ", "Potentiality", "Variety", and "Familiarity". 3. In terms of the "Familiarity" dimension, Omok park and its pergola were viewed a ssignificantly more familiar than any of the other three areas. 4. Parks were perceived more positive than pergolas images in the dimensions of "Evaluation ", "Variety", and "Familiarity". 5. Regression analysis showed that "Evaluation "and "Variety" dimensions were mainly related to visual preference.
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.
해가 갈수록 여러 요인들로 인하여 장애인 인구는 증가하고 있다. 하지만 이러한 장애인들을 위한 주변기기의 발전은 미흡한 상황이며 더욱이 장애인들의 여가를 위한 놀이문화, 기술들은 더욱 발전이 더딘 상태이다. 여가 활동은 장애인의 행복에도 직관적인 영향을 끼치는 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 장애인들 중 손과 같은 신체를 움직이기 어려운 중증 지체장애인을 위한 오목 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 구현한 오목 플랫폼은 음성인식을 기반으로 사용자가 오목알을 착수하고 싶은 좌표를 음성으로 입력시키면 Dobot 즉 로봇암을 통하여 착수점에 오목알을 착수한다. 실험에선 Google Vocie To Text API를 Python 환경에서 사용하여 사용자의 음성입력을 받았으며 Dobot Studio의 Script에서 입력된 음성 값을 오목판에 1대1로 맵핑시켜 정확한 위치에 착수할 수 있도록 구현하였다. 본 논문의 연구 결과를 응용하면 오목에만 국한되는게 아닌 다양한 보드게임을 구현할 수 있다.
본 연구는 초등학교 학생의 수학에 대한 가치 인식 및 흥미, 융합형 소양을 증진시키는 방안을 모색하는데 일환을 두고 수행되었다. 이와 같은 교육적 목적을 달성하기 위해서는 단편적 교과 지식의 학습 보다는 융합적인 접근을 통해 학생들이 자신의 지식을 적용할 기회가 제공되어야 한다는 주장에 따라 융합 프로그램을 개발하고 그 적용 효과를 파악하고자 하였다. 효과성 검증을 위한 데이터 수집은 초등학교 학생들을 대상으로 융합 프로그램 적용에 따른 효과성 사전, 사후설문을 통해서 이루어졌다. 융합프로그램은 실생활에서 나타나는 드론과 관련된 내용을 수학적 관점에서 문제를 해결하고자 하는 시도로서, 적용결과 학생들은 수학 학습 및 과학 학습에 대한 흥미, 과학자아개념, 이공계 진로선택 요인에 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 자료는 향후 초등학교 교실에서 타교과 융합을 위한 수업에 활용될 수 있기를 기대한다.
GIS와 두시기의 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포의 변화를 탐지하고 수질측정지점에서 관측한 자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 수질오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최우법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두 시기의 토지이용변화 탐지 및 공간분석을 수행하여 소유역 분지별로 변화면적을 추출하였으며, 추출된 수질오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 중첩분석을 실시하였다. 분석결과, 수질오염인자들 중에서 인구, 가축, 그리고 과수원 밭의 분포변화가 금호강 수질오염의 주요 요인임이 규명되었다. 금호강 상류에 있어서의 소유역별 오염원의 분포는 도시지역을 포함하고있는 대창천, 오목천 유역분지가 가장 높게 나타나고 있음이 본 연구에서 밝혀졌다.
우리나라에서는 예전부터 밥그릇 전용으로 자기와 더불어 금속식기가 사용되어져 왔는데, 이러한 금속식기는 쌀을 주식으로 하는 나라에서는 유일한 것으로 우리나라 특유의 아이덴티티를 가지고 있다. 이를 근간으로 우리는 독자적이며 고유한 우리의 것들을 창조 할 수 있을 것이다. 본 연구의 방법은 문헌연구와 더불어 각 지역을 탐문하면서 조선 및 근대의 금속밥그릇을 실제 측정을 하여 다음과 같은 사실을 밝혔다. 우리나라 금속 밥그릇의 조형은 크게 합, 연엽, 오목, 옥발이 4가지 종류가 있다. 조형에 담긴 특징은 크게 3가지로 첫째는, 우리나라의 금속밥그릇에는 기본적으로 뚜껑이 있다는 점이다. 둘째, 우리나라의 금속밥그릇에는 남녀노소 전용이 있는가 하면 오목과 합은 남녀노소 공용이다. 셋째, 연령이 증가함에 따라 크기가 다른 밥그릇으로 교체해 나간다는 점이다. 그리고 금속밥그릇의 조형적 특징에 결정적인 영향을 주는 항목은 [ 굽의 유무], [ 구연부선 ], [ 구연부외경 / 몸체높이의 비], 그리고 [ 구연부외경 / 몸체 최대경의 비] 의 4가지이다. 글로벌화 되는 시대에 우리나라의 조형적 특질을 찾아 아이덴티티를 구축하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 우리나라 특유의 금속 밥그릇을 가지고 여러 각도에서 조명하여 우리나라의 디자인적 아이덴티티를 찾고 여러 상품에 접목시키고자 하는 것에 대한 기초적인 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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