• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.115-120
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• 2022

본 연구는 4차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 '스포츠 원 솔루션'은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.76-87
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• 2008

하드웨어의 성능이 높아질수록 게임 유저들은 높은 수준의 컴퓨터 그래픽, 편리한 유저 인터페이스, 빠른 속도를 가진 네트워크 그리고 영리한 게임 인공지능을 요구하고 있다. 하지만 현재 게임 인공지능 개발은 개발자 혼자 하거나 한 회사의 개발팀에서만 이루어질 뿐이다. 그래서 자신이 혹은 회사에서 개발한 게임 인공지능의 성능이 어느 정도인지 검증을 하기 힘들고 높은 수준의 게임 인공지능을 개발하기 위해 필요한 기본 게임 인공지능기술들이 부족하다. 본 논문에서는 기존의 게임인공지능 플랫폼들의 장, 단점을 알아보고 게임인공지능 플랫폼의 설계 시 고려해야 할 점을 고찰한다. 이것을 바탕으로 전략적 위치를 찾아주는 모듈이 있어 개발자 들이 손쉽게 게임 인공지능을 구현 하고 인공지능 테스트가 가능한 에이전트기반 게임 플랫폼인 Darwin을 제안한다. 그리고 Darwin에서 제공하는 전략적 모듈을 사용하여 제작한 에이전트를 만들어 수행결과를 평가한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.15-20
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• 2006

이 논문은 컴퓨터 게임을 위한 물리 엔진의 성능 향상 및 이를 적용한 지능적인 게임 캐릭터에 관한 연구를 서술한다. 물리적 상황을 자동으로 인식하는 알고리즘으로는 Momentum back-propagation을 적용하였다. 또한 우리는 각 상황에 따른 적분 방식의 실험 결과를 제시한다. 실험을 위하여 Euler Method, Improved Euler Method, 및 Runge-kutta Method의 세 가지의 적분 방식을 적용하였다. 각 적분 방식의 실험 결과에서 충돌이 없는 상황에서는 Euler Method가 최적의 성능을 보여주었다. 또한 충돌 상황에서는 세 가지 방식이 모두 비슷한 성능을 보여주었지만, Runge-kutta Method가 최적의 정확도를 보여주었다. 물리 상황인식에 대한 실험결과에서는 입력 층과 출력 층이 고정된 상태에서 은닉 층이 3일 때 가장 좋은 성능을 보여주었고, 또한 학습횟수가 30000일 때 최적의 성능을 보여주었다. 앞으로 우리는 다른 장르의 게임에 이러한 물리적 컨텍스트(context)를 인식하는 연구를 진행할 것이며 또한 전체 게임의 성능을 증가할 수 있도록 M-BP이외의 인식 알고리즘을 적용할 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.107-116
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• 2021

바둑에서의 형세 판단은 현재 대국 중인 흑백 대국자 간의 유불리를 판단하는 척도가 되며, 이를 통해 곧바로 적절한 전술과 전략을 구사하게 된다. 본 논문에서는 거리에 따라 반감하는 세력 함수를 활용하여 알파고 간의 50개 대국의 형세 판단을 하고자 했다. 실험 결과에 따르면 단지 세력 함수만을 사용하여 형세 판단을 하게 되면 정확한 판단을 함에 한계가 있음이 밝혀졌다. 이를 극복하기 위해 사석 처리를 위한 사활문제 해결이 필요하며, 이를 보강하게 되면 바둑에서의 정밀한 형세 판단을 할 수 있음을 보였다.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.121-131
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• 2022

We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1794-1806
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• 2023

This study presents a method for capturing photographs of users as input and converting them into 2D character animation sprites using a generative adversarial network-based artificial intelligence network. Traditionally, 2D character animations have been created by manually creating an entire sequence of sprite images, which incurs high development costs. To address this issue, this study proposes a technique that combines motion videos and sample 2D images. In the 2D sprite generation process that uses the proposed technique, a sequence of images is extracted from real-life images captured by the user, and these are combined with character images from within the game. Our research aims to leverage cutting-edge deep learning-based image manipulation techniques, such as the GAN-based motion transfer network (impersonator) and background noise removal (U² -Net), to generate a sequence of animation sprites from a single image. The proposed technique enables the creation of diverse animations and motions just one image. By utilizing these advancements, we focus on enhancing productivity in the game and animation industry through improved efficiency and streamlined production processes. By employing state-of-the-art techniques, our research enables the generation of 2D sprite images with various motions, offering significant potential for boosting productivity and creativity in the industry.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.55-64
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• 2022

This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.