• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.313-334
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• 2021

본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.

• 대중서사연구
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• 제26권4호
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• pp.215-237
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• 2020

이 글은 마쓰나가 신지가 2018년 일본에서 펴낸 『비디오 게임의 미학』을 소개하기 위해 씌어졌다. 마쓰나가 신지는 철학적이고 미학적인 관점에서 비디오 게임을 연구해온 일본의 대표적인 연구자다. 그가 이 책에서 주목하는 것은 비디오 게임이 지닌 인공적인 놀이로서의 측면이다. 마쓰나가 신지는 비디오 게임이 인간의 행위와 경험을 디자인하는 놀이라는 점에 주목하고, 이를 비디오 게임의 수용 과정에서 일어나는 의미 작용의 측면에서 논했다. 이를 위해 도입된 것은 컴퓨터와 공유되는 분석철학의 방법이다. 그동안 일본에서 발표된 선행연구에서 비디오 게임은 주로 일본 문화론이나 오락 문화의 문맥에서 논해졌다. 그러나 『비디오 게임의 미학』은 다음과 같은 점에서 선행연구와 구별된다. 첫째, 예술 이론의 내부에서 비디오 게임이라는 장르를 연구하기 위한 연구방법을 개척하고, 둘째, 전통적인 미학적 개념과의 연관 관계를 도출하는 동시에, 셋째, 인공지능시대에 부상한 새로운 개념을 미적 행위로서의 비디오 게임에 결부시키고 있다. 이 작업을 통해서 비디오 게임이 미학의 대상으로 체계화되었으며, 미학과 예술의 영역도 확장되었다. 이 책의 독보적인 특징은 철학과 미학의 언어로 비디오 게임을 체계화했고, 그 언어를 컴퓨터가 공유할 수 있는 방식으로 구사했다는 점이다. 말하자면 『비디오 게임의 미학』은 인간과 컴퓨터가 공유할 수 있는 개념 상자라고 할 수 있다. 따라서 이 책의 궁극적인 의의는 전통적인 인문학의 언어를 컴퓨터가 해독 가능한 언어로 번역함으로써 인공지능이 인간의 비밀에 다가서는 길을 개척했다는 점에 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.213-219
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• 2005

게임 법에서 NPC들이 목표 위치로 이동하기 위하여 A* 알고리즘을 비롯한 다양한 알고리즘들을 이용하여 탐색해 왔다. 그 중 가장 많이 사용하는 알고리즘은 탐색속도가 빠른 A*이다. 그러나 A*에는 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫 번째는 무작위로 변화하는 법에서는 변할 때마다 모든 계산을 다시 해야하며 잘못될 경우에는 목표를 찾지 못할 경우도 있다. 두 번째는 장애물 같이 NPC에 피해를 입히는 위험요소들이 위치하는 곳을 피하여 이동하기가 힘이 든다. 물론 위험 요소들에게 가중치를 부여하며 가중치가 높은 곳은 이동하지 않게도 할 수 있지만 위험 요소들의 근처에 이동하는 경우에는 제어하기 힘이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Dynamic Programming을 이용하여 길찾기 알고리즘에 적용하였다. 적용한 결과 무작위로 변화하는 맵 상의 변화에 잘 적응하였으며, NPC들이 자신의 위험 요소들을 멀리 피해가는 모습을 볼 수 있었다. 또한 A*와 비교에서도 좋은 결과가 나왔다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.311-316
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• 2019

모바일 게임 환경은 인공지능과 더불어 AR( 증강현실) 기술의 발전과 함께 그 범위가 급속하게 확대되고 있다. 특히, AR(증강현실) 기술이란 VR(가상현실)의 한 분야로 실제 환경에 가상의 정보나 이미지를 혼합하여 보여주는 기술이다. 최근 콘텐츠의 이해를 기반으로 다양한 활용방안이 제시되는 시점에서 증강현실 기술을 활용하는 인터랙션 기반의 모바일 UI 디자인에 대한 연구도 중요하게 대두 되고 있다. 어느 정도 형성된 공급체계와는 달리 소비자가 다각도로 활용할 수 있는가에 대한 측면에서는 몇 가지 이슈들이 여전히 남아있으며, 이 중 접근성이 떨어지는 UI로 인한 이슈들도 분명히 존재한다. 본 연구에서는 배경이론을 바탕으로 문제가 되는 UI이슈들을 해소하기 위하여 스마트 증강현실의 선행연구와 문헌연구를 통해 스마트 미디어 증강현실을 활용하는 인터랙션 기반의 모바일 UI 디자인 사례를 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.37-50
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• 2020

사물 인터넷, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 다양한 정보통신기술이 발전하면서, 정보보호의 대상이 증가하고있다. 정보통신기술의 발전에 비례해서 정보보호의 필요성이 확대되고 있지만, 정보보호 투자에 대한 관심은 저조한 상황이다. 일반적으로 정보보호와 관련된 투자는 효과를 측정하기 어렵기 때문에 적절한 투자가 이루어지지 않고 있으며, 대부분의 조직은 투자 규모를 줄이고 있다. 또한 정보보호 대책의 종류와 특성이 다양하기 때문에 객관적인 비교와 평가가 힘들고, 객관적인 의사결정 방법이 부족한 실정이다. 하지만 조직의 발전을 위해서는 정보보호와 관련된 정책과 의사결정이 필수적이며 적정 수준의 투자와 이에 대한 투자 효과를 측정 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 게임 이론을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안하고 선형계획법을 이용하여 최적 방어 확률을 도출한다. 2인 게임 모형을 이용하여 정보보호 담당자와 공격자를 게임의 경기자로 구성한 뒤, 정보보호 대책을 정보보호 담당자의 전략으로, 정보보호 위협을 공격자의 전략으로 각각 설정한다. 게임 모형은 경기자의 보수의 합이 0인 제로섬 게임을 가정하고, 여러개의 전략 사이에서 일정한 확률 분포에 따라 전략을 선택하는 혼합 전략 게임의 해를 도출한다. 여러 종류의 위협이 존재하는 현실에서는 한 개의 정보보호 대책만으로 일정 수준 이상의 방어가 힘들기 때문에, 다수의 정보보호 대책을 고려해야한다. 따라서 다수의 정보보호 위협에 따른 정보보호 대책이 배치된 환경에서 정보보호 대책의 방어 비율을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 산출한다. 또한 최적화된 포트폴리오를 이용하여 방어 확률을 최대화하는 게임 값을 도출한다. 마지막으로 정보보호 대책의 실제 성능 데이터를 이용하여 수치 예제를 구성하고, 제안한 게임 모델을 적용하고 평가한다. 본 연구에서 제시한 최적화 모델을 이용하면 조직의 정보보호 담당자는 정보보호 대책의 방어 비율을 고려하여 정보보호 대책의 투자 가중치를 구할 수 있고, 효과적인 투자 포트폴리오를 구성하여 최적의 방어 확률을 도출 할 수 있을 것이다.

• 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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• 제21권6호
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• pp.31-40
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• 2021

바둑은 2,500년 이상의 역사를 지녔고, 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시에 반드시 해결해야 되는 기본 문제영역이 된다. 본 논문에서는 사활문제와 직결되는 3, 4, 5, 6궁에 대한 원형 안형의 개수 확인과 4-튜플 형식으로 표현된 원형 안형을 분류하고자 했다. 실험은 몬테카를로 방법과 점 패턴 매칭에 의해 수행되었다. 실험 결과에 따르면 원형 안형의 개수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 된다. 아울러 4-튜플 형식으로 된 원형 안형을 분류하면 3궁 1가지, 4궁 3가지, 5궁 4가지, 6궁 8가지로 분류된다.

• 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%.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1171-1180
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• 2019

감정은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 심리 생리학적 과정이다. 감성 컴퓨팅은 감정을 이해하고 조절할 수 있는 인간 인지 인공 지능의 개발하는데 중점을 둔다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환이 감정과 관련되어 있기 때문에 이러한 분야의 연구가 중요하다. 감정 인식에 대한 노력에도 불구하고, 비정상적인 EEG 신호로부터의 감정 검출은 여전히 높은 수준의 추상화를 요구하기에 정교한 학습 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 EEG 기반으로 효율적인 감정 분류를 위해 LSTM을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 파악하고자 다양한 실험을 수행하여 이를 분석한 결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.469-472
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• 2005

이 논문은 게임물리엔진에서 게임세계의 물리적인 요소를 통하여 게임에 존재하는 캐릭터들에게 인공지능을 부여하기 위한 연구에 관해서 다룬다. 게임속에서의 물리적인 상황을 자동인식하기 위해서 신경망을 이용하였다. 게임속에서의 인공지능의 적용은 게임의 속도저하를 가져오게 되는데 이 논문에서는 그러한 단점을 보완하기 위하여 물리엔진에서 캐릭터의 움직임을 계산하는 수치적분 메서드들에 대한 각 물리상황에 따른 최적의 성능을 분석하여 각각의 물리 상황마다 다른 수치 적분 메서드를 적용하는 내부 구조를 취하였다. 수치적분 메서드에 대한 각각의 성능 분석은 세가지의 물리적 상황을 구분하여 그에 기반하여 실험되었다. 인공지능 캐릭터에 대한 실험은 신경망의 토폴로지에 대한 변화와 학습 횟수에 대한 변화 및 은닉층에 대한 변화로 신경망에서의 최적의 성능에 대한 평가를 실시하였다.