• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.5-149
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent´s dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless ...

• Journal of Chest Surgery
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• 제44권4호
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• pp.298-300
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• 2011

A 38-year-old male was admitted to our hospital due to painful swelling of his right popliteal fossa. He had been kicked in his right popliteal fossa during a soccer game about three weeks earlier. Computerized tomographic angiography of the lower extremity demonstrated a 4-cm-wide, 3-cm-long aneurysmal change of the popliteal artery. He underwent aneurysmectomy and graft interposition using a great saphenous vein graft. Pathologic findings of the resected specimen were consistent with those of a pseudoaneurysm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.879-884
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• 2004

This paper describes the development of a synthetic multi-agent called KMITL Cadence 2003. KMITL Cadence 2003 is a robotic soccer simulation team consisting of eleven autonomous software agents. Each agent operates in a physical soccer simulation model called Robocup Soccer Server which provides fully distributed and real-time multi-agent system environment. All teammates have to cooperate to achieve the common goal of winning the game. The simulation models many aspects of the football field such as noise in ball movements, noisy sensors, unreliable communication channel between teammates and actuators, limited physical abilities and restricted communication. This paper addresses the algorithm to develop the soccer agents to perform basic actions which are scoring, passing ball and blocking the opponents effectively. The result of this development is satisfactory because the successful scoring attempts is increased from 11.1% to 33.3%, successful passing ball attempts is increased from 22.08% to 63.64%, and also, successful intercepting attempts is increased from 88% to 97.73%.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.727-730
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• 2000

Recently, RoboCup soccer simulation has been regarded as a good benchmark problem for multiagent researches. Soccer agents have to make decision based on visual and auditory information, which are sent from the soccer server. In order to develop a strong team, we have to design decision-making process of each player agent. However, it is very difficult for us to design the decision-making processes in detail, because we don't know what actions of each player are effective for the team. In this paper, we attempt to apply co-evolutionary method, which is one type of analogies of evolution, to improve the team play. Agents have hand coded basic skills, which include dribble, shoot, pass etc. Agents already can play autonomously and independently. Individual agent skills are characterized by some parameters. By coevolving teams with these parameters, we obtained relatively interesting teams, in which players behave cooperatively in order to win the soccer game. From some experiments, we discuss what teams are evolved.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.161-168
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• 2020

스포츠 경기 결과예측은 전반적인 경기의 흐름과 승패에 영향을 미치는 변인들의 분석을 통해 팀의 전략 수립을 가능하게 해준다. 이와 같은 스포츠 경기결과 예측에 대한 연구는 주로 통계학적 기법과 기계학습 기법을 활용하여 진행되어 왔다. 승부예측 모델은 무엇보다 예측 성능이 가장 중요시된다. 그러나 최적의 성능을 보이는 예측 모델은 학습에 사용되는 데이터에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터가 달라지더라도 해당 데이터에 대한 예측 시 가장 좋은 성능을 보이는 모델의 선택이 가능한 기존의 축구경기결과 예측에서 좋은 성능을 보여온 통계학적 모델과 기계학습 모델을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 모델은 각 단일모델들의 경기 예측결과와 실제 경기결과를 병합한 데이터로부터 최종예측모델을 학습하여 경기 승부예측을 수행한다. 제안 모델에 대한 실험 결과, 기존 단일모델들에 비해 높은 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.479-487
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• 2017

본 연구의 목적은 사회연결망 분석을 축구경기에 적용하여 가장 영향력 있는 선수를 파악하는데 목적이 있다. 연구대상은 2014 브라질월드컵에 참가한 독일 축구 국가대표팀과 대한민국 축구 국가대표팀이며, FIFA에서 제공한 선수별 패스 데이터를 수집하고 Ucinet 6 프로그램을 사용하여 사회연결망분석과 패스 성공률을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 패스를 많이 주고받은 선수는 패스 연결 네트워크에서 연결 중심성이 높았고, 선수들과의 근접 중심성도 높게 나왔다. 둘째, 독일은 LAHM과 KROOS가 주요 선수로 나타났으며, 대한민국은 KI.S.Y 선수가 주요 선수로 나타났다. 셋째, 근접 중심성과 패스 성공률의 정량적 지표는 독일이 대한민국에 비하여 높은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.205-216
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• 2016

본 연구는 축구 경기로 형성된 관계 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 선수를 발굴하고 선수 개인이 팀 네트워크 내에서 얼마만큼의 정량적 역량을 지니며 팀에 기여하는지와 선수들과 포지션 상호간의 관계 네트워크가 감독의 전술에 부합하는지를 살펴보았다. 분석 결과 전반전에는 감독의 전술에 따라 공격과 수비수의 네트워크 중심성이 고르게 높은 수치를 나타내었다. 이는 각 선수들이 포지션별 역할을 충실히 수행한 것으로 판단할 수 있으며, 선수들 간의 네트워크가 유기적으로 이루어져 경기를 리드하고 선순환적인 네트워크 구조를 형성한 것을 의미한다. 반면 후반전 초반에는 전반전에 비해 특정 선수에게 지나치게 네트워크 중심이 치우치는 양상을 보이며 원활한 경기가 이루어지지 않았다. 하지만 이후 감독의 적절한 선수교체와 과감한 전술의 변화로 이러한 편향적인 구조를 벗어나 선수들 간의 네트워크 균형을 안정화 시키는 결과를 이루어냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.289-293
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• 2002

분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권9호
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• pp.142-150
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• 2002

This study describes a method of finding an optimal path of a soccer robot by using a concentric circle method with different radii of rotation. Comparing with conventional algorithms which try to find the shortest path length, the variable concentric circle method find the shortest moving time. The radius fur the shortest moving time for a given ball location depends on the relative location between a shooting robot and a ball. Practically it is difficult to find an analytical solution due to many unknowns. Assuming a radius of rotation within a possible range, total path moving time can be calculated by adding the times needed for straight path and circular path. Among these times the shortest time is obtained. In this paper, a graphical solution is presented such that the game ground is divided into 3 regions with a minimum, medium, and maximum radius of rotation.

• 한국생산제조학회지
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• 제24권6호
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• pp.696-702
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• 2015

This paper suggests a new method for making a navigation path by using Bezier curve in order to improve the navigation performance used to avoid obstacles during a robot soccer game. We analyzed the advantages and disadvantages of both vector-field and limit-cycle navigation methods, which are the mostly widely used navigation methods for avoiding obstacles. To improve the disadvantages of these methods, we propose a new design technique for generating a more proper path using Bezier curve and describe its advantages. Using computer simulations and experiments, we compare the performance of vector-field navigation with that of Bezier curve navigation. The results prove that the navigation performance using Bezier curve is relatively superior to the other method.