• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.49-55
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• 2009

게임이론 중 특히 협력게임은 종종 그래프에서의 지배문제로에 기인하며, 협력게임에서의 코어는 바로 이에 대한 선형프로그램의 최적해가 될 수 있다. 이 논문에서는, 분수 지배게임의 특수한 형태인 분수 지배게임을 새롭게 정의하며, 분수 지배게임의 코어를 찾는다. 더욱이 선형 프로그래밍과 그 쌍대성 개념을 이용하여 {k}-분수 지배게임의 균형성을 조사한다. 또한 코어의 원소를 찾기 위한 중요한 문제가 되는 오목성에 있어서 분수 지배게임도 오목성을 가질 것이라고 추축해본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.611-627
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• 2017

For enhancing the coverage of wireless networks and increasing the spectrum efficiency, small cell networks (SCNs) are considered to be one of the most prospective schemes. Most of the existing literature on resource allocation among non-cooperative small cell base stations (SBSs) has widely drawn close attention and there are only a small number of the cooperative ideas in SCNs. Based on the motivation, we further investigate the cooperative approach, which is formulated as a coalition formation game with power control algorithm (CFG-PC). First, we formulate the downlink sub-channel resource allocation problem in an SCN as a coalition formation game. Pareto order and utilitarian order are applied to form coalitions respectively. Second, to achieve more availability and efficiency power assignment, we expand and solve the power control using particle swarm optimization (PSO). Finally, with our proposed algorithm, each SBS can cooperatively work and eventually converge to a stable SBS partition. As far as the transmit rate of per SBS and the system rate are concerned respectively, simulation results indicate that our proposed CFG-PC has a significant advantage, relative to a classical coalition formation algorithm and the non-cooperative case.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권3호
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• pp.23-35
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• 2008

현행 접안료 부과방법은 부두건설비용과 무관하게 사용료를 부과하고 있으므로 부두건설비용을 제대로 회수하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 부두건설비용 배분문제에 협조적 게임이론을 응용함으로써 컨테이너부두의 건설비용 보전을 위한 접안료 부과방법을 제시하였다. 연구결과 부산항 컨테이너부두의 경우 선박간에 상호보조(cross subsidy)가 발생하는 것으로 분석되었다. 2만톤 미만 선박은 현행방법이 유리한 반면 2만톤 초과선박은 샤플리밸류에 의한 비용배분이 유리한 것으로 나타났다. 따라서 부두건설비용을 회수하기 위한 사용료 인상뿐만 아니라 각 선박별로 상호보조를 완화시킬 수 있도록 접안료 부과방법을 개선할 필요가 있다는 시사점을 얻었다. 현행방법을 그대로 유지하는 상태에서 일괄적으로 사용료를 인상하는 방법은 비용보전의 문제는 해결할 수 있지만, 그 경우에도 상호보조의 문제는 여전히 남게 된다. 본 연구는 공정하고 효율적인 접안료 부과방법으로서 협조적 게임이론을 응용한 비용배분방법을 제안한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.195-201
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• 2023

The degree of contribution each sensor makes towards the total information gathered by all sensors is not uniform in spatially correlated sensor fields. Considering bit allocation problem in such a spatially correlated sensor field, the number of bits to be allocated to each sensor should be proportional to the degree of contribution the sensor makes. In this paper, we deploy Shapley value, a representative solution concept in cooperative game theory, and utilize it in order to quantify the degree of contribution each sensor makes. Shapley value is a system that determines the contribution of an individual player when two or more players work in collaboration with each other. To this end, we cast the bit allocation problem into a cooperative game called bit allocation game where sensors are regarded as the players, and a payoff function is given in the criteria of mutual information. We show that the Shapley value fairly quantifies an individual sensor's contribution to the total payoff achieved by all sensors following its desirable properties. By numerical experiments, we confirm that sensor that needs more bits to cover its area has larger Shapley value in spatially correlated sensor fields.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.17-30
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• 2021

At present, multiple input multiple output radars offer accurate target detection and better target parameter estimation with higher resolution in high-speed wireless communication systems. This study focuses primarily on power allocation to improve the performance of radars owing to the sparsity of targets in the spatial velocity domain. First, the radars are clustered using the kernel fuzzy C-means algorithm. Next, cooperative and noncooperative clusters are extracted based on the distance measured using the kernel fuzzy C-means algorithm. The power is allocated to cooperative clusters using the Pareto optimality particle swarm optimization algorithm. In addition, the Nash equilibrium particle swarm optimization algorithm is used for allocating power in the noncooperative clusters. The process of allocating power to cooperative and noncooperative clusters reduces the overall transmission power of the radars. In the experimental section, the proposed method obtained the power consumption of 0.014 to 0.0119 at K = 2, M = 3 and K = 2, M = 3, which is better compared to the existing methodologies-generalized Nash game and cooperative and noncooperative game theory.

• 무역학회지
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• 제44권3호
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• pp.105-121
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• 2019

This study applies diverse game theories to the US-China Trade War. The US-China Trade War can be analyzed as a game situation because the strategic decision-making process to maximize one's profit while considering the reaction of the other party is a game situation. However, related research suffered from some mistakes in applying the US-China Trade War as it is to classic game theory, because while the prisoners dilemma is based on the situation of No Communication, No Trust, No Cooperation, the US-China Trade War has a precondition different from that of prisoners dilemma, since it mutually communicates information and negotiation is repeated several times in a cooperative situation. The result of the trade negotiation will likely end as 'cooperate-cooperate'. Further, considering trade volume, trade interdependence, bargaining power based on economy, and the scale of damage caused by the Trade War, the US-China Trade War is progressing with the bargaining power of the US being higher than that of China. Since the current US-China Trade War is in an asymmetrical situation under the dominant bargaining power of the US, it is likely to reach 'US defect-China cooperative' in the long run.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1275-1281
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• 2011

Many authors studied cooperative games that arise from variants of dominating set games on graphs. In wireless networks, the connected dominating set is used to reduce routing table size and communication cost. In this paper, we introduce a connected dominating set game to model the cost allocation problem arising from a connected dominating set on a given graph and study its core. In addition, we give a polynomial time algorithm for determining the balancedness of the game on a tree, for finding a element of the core.

• 정보와 통신
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• 제26권7호
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• pp.24-29
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• 2009

협동적 게임 이론(cooperative game theory)은 다중 사용자들이 어떻게 하면 한정된 자원을 효율적이고 공평하게 공유할 수 있는지에 촛점을 맞추며 이론적인 바탕을 제공한다. 본고에서는 다수의 멀티미디어 사용자들이 협동적 게임 이론중 협상 해법(bargaining solutions)을 이용하여 어떻게 통신 및 네트워크 자원을 효율적이고 공평하게 공유할 수 있는지 알아본다. 또한, 이러한 협상 해법들을 바탕으로 한 자원 공유가 멀티미디어 사용자에게 어떠한 의미를 갖는지 알아보도록 한다. 마지막으로, 이러한 게임 이론을 이용한 자원 관리가 다양한 형태의 통신 및 네트워크에 어떻게 사용될 수 있으며, 미래의 활용 가능성을 알아보도록 한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.159-179
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• 2024

본 연구는 대기업과 스타트업의 협업 사례를 기반으로 개방형 혁신의 성공을 위해서는 상호 협력과 신뢰 관계 형성이 중요하다는 점을 협조적 게임이론 관점에서 제시하고, 어떻게 이를 구현할 수 있을지에 대한 시사점을 제공한다. 정보의 비대칭성, 그리고 대기업과 스타트업의 조직문화와 의사결정구조의 차이로 인해 일반적인 개방형 혁신에서는 참가자들 간의 비협조적 게임 형태로 협업이 진행될 가능성이 높으며, 이는 혁신의 정도가 낮아지는 개방형 혁신의 역설(the open innovation paradox) 현상으로 귀결된다. 이에 따라 본 연구는 "어떻게 하면 개방형 혁신을 협조적 게임 형태의 성공적인 협업으로 진행할 수 있을 것인가?"라는 연구문제에 기반하여 대기업 'G사'와 스타트업 'S사'와의 정보비대칭 상황에서 협업에 대한 사례연구를 수행하였다. 연구 결과, 성공적인 개방형 혁신을 위해서는 (1) 대기업-스타트업 간 조직문제를 해결하기 위해 양사 이해관계가 일치하는 명확한 목표 수립이 필요하다는 점, (2) 신뢰성 문제 해결을 위해서는 스타트업의 질적성장을 위한 인력파견 등의 지원이 중요하다는 점, (3) 이익배분 문제를 해결하기 위해서는 전략적 투자와 신사업 공동 추진으로 연결되는 유기적 협업이 중요하다는 점을 확인하였다. 본 연구는 개방형 혁신 성공 요인에 대한 논의를 참가자들 간의 조직 문화와 의사결정구조를 고려한 상호작용과 전략적 판단의 중요성으로 확장하는데 기여하고, 협조적 게임이론 관점에서 개방형 혁신의 성공 조건을 실증적으로 확인하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.648-651
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• 1997

This paper proposes methods for the cooperative control of multiple mobile robots and constructs a robotic soccer system in which the cooperation will be implemented as a pass play of two robots. To play a soccer game, elementary actions such as shooting and moving have been designed, and Q-learning, which is one of the popular methods for reinforcement learning, is used to determine what actions to take. Through simulation, learning is successful in case of deliberate initial arrangements of ball and robots, thereby cooperative work can be accomplished.