• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.223-224
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• 2020

본 논문은 개발 논문으로써 유니티 엔진을 이용하여 1인칭으로 진행하는 샌드박스 게임으로 악조건 속에서 생존하며 안전한 거점을 확보하는 것이 게임 개발의 목표이다. 제안 게임은 플레이어가 아무 것도 없는 상황에서 자유롭게 행동을 할 수 있는 조건을 가지도록 하며, 이를 통해 다양한 종류의 경험과 게임 포인트에 대한 전략을 통해 플레이어들에게 게임에서 큰 흥미와 성취감을 갖도록 하는 장점으로 가지고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-7
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• 2017

요즘은 다향한 IT 기술의 융합을 통해 구현되는 가상현실 기술은 사용자의 체험영역을 확대하고 물리적인 에너지와 각종 비용을 절감하는 기술로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용한 가상훈련시스템의 몰입감과 상호작용 제공을 통한 학습효과가 높은 분야를 대상으로 연구하고자 한다. 가상현실 시스템의 국내외 현황에 대해 알아보고 국내 가상훈련 시스템의 수요를 분석하여 나아가야 할 발전 방향에 대해서 연구하고자 한다. 가상현실 기기들의 사용현황에 대해서 가상훈련수요를 고려한 사업의 로드맵을 구축하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.117-125
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• 2009

실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1089-1094
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• 2016

A simulation game represented the real world and situation as a video games, In the first time, this simulation game primarily applied to military practice areas and then it's applied areas were extended to strategy, flighting, racing, life areas. In this paper, we developed the driving simulator that operate the 3-axis sensor attached driver's handle which could forward/backward moving, control of direction, and transmit of gear in the virtual space. For more the realities of the situation and accuracy of the location and speed, we adopted the 3-axis sensing informations, Unreal engine4' and Blueprint.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.399-406
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• 2020

In this paper, we propose a time-varying proportional navigation guidance law that determines the proportional navigation gain in real-time according to the operating situation. When intercepting a target, an unidentified evasion strategy causes a loss of optimality. To compensate for this problem, proper proportional navigation gain is derived at every time step by solving an optimal control problem with the inferred evader's strategy. Recently, deep reinforcement learning algorithms are introduced to deal with complex optimal control problem efficiently. We adapt the actor-critic method to build a proportional navigation gain network and the network is trained by the Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm to learn an evasion strategy of the target. Numerical experiments show the effectiveness and optimality of the proposed method.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.29-39
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• 2008

본 연구에서는 교육용 게임의 본질을 분석하고자, 기호학적 분석 방법을 도입하여 연구를 수행하였다. 교육용 게임에서 기호가 어떤 방식으로 나타나는지를 분석하였으며, 교육에 대한 개념을 기호와 기호작용이라는 관점으로 설명한 퍼스의 기호학을 이용하여 교육적으로 활용하는 게임인 롤러코스터 타이쿤2를 분석하였다. 분석결과 표상체, 대상체, 해석체의 기호와 함께, 일차성, 이차성, 삼차성의 기호를 모두 가지고 있었다. 특히 롤러코스터 타이쿤2에서는 2차성과 3차성의 기호가 많은 부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 2차성의 기호는 논리적이고 창의적인 사고를 하는데 도움을 주는 기호이며 3차성 기호는 학습자의 창의력 신장에 도움을 주는 기호이다. 이 기호가 교육용 게임에서 많이 등장하는 것은 논리적인 전략을 세워서 문제를 해결해야하는 상황이 중심이 되는 것으로 해석할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.143-152
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• 2021

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.55-64
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• 2004

RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.17-26
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• 2022

Sensor Nodes play a major role to monitor and sense the variations in physical space in various real-time application scenarios. These nodes are powered by limited battery resources and replacing those resource is highly tedious task along with this it increases implementation cost. Thus, maintaining a good network lifespan is amongst the utmost important challenge in this field of WSN. Currently, energy efficient routing techniques are considered as promising solution to prolong the network lifespan where multi-hop communications are performed by identifying the most energy efficient path. However, the existing scheme suffer from performance related issues. To solve the issues of existing techniques, a novel hybrid technique by merging particle swarm optimization and game theory model is presented. The PSO helps to obtain the efficient number of cluster and Cluster Head selection whereas game theory aids in finding the best optimized path from source to destination by utilizing a path selection probability approach. This probability is obtained by using conditional probability to compute payoff for agents. When compared to current strategies, the experimental study demonstrates that the proposed GTPSO strategy outperforms them.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.64-69
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• 2016

본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기를 소개하고, 전략을 제시하고자 한다. 인간을 모방하는 휴머노이드 로봇이 인간에게 협조할 수 있는 능력을 가지기 위해서는 운용시간, 안전성 및 주변 환경인식 기술들이 요구된다. 이에 대한 적합한 연구 모델로 인간의 마라톤 경기를 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 인간의 마라톤 경기를 이해하고 그와 유사한 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기에 대해 연구한다. 휴머노이드 로봇 관련 대회 중 HuroCup의 마라톤 경기는 인간의 마라톤과 가장 유사한 경기이다. 충분한 운용시간을 갖도록 설계 및 개발한 휴머노이드 로봇으로 마라톤 경기를 수행하고자 한다. 컴퓨터 비전을 통해 마라톤 트랙을 인식하여 보행하기 위한 전략을 세우고 휴머노이드 로봇에 적용한다. 실험 결과를 분석하여 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기가 가능하도록 적용한 실제 경기 사례를 소개하고자 한다.