• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.127-136
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• 2014

게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.

• 한국인구학
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• 제25권2호
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• pp.41-68
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• 2002

본 연구에서 여성 청년층 집단의 첫 일자리 진입과, 첫 일자리로 고용조건이 불안정한 비정규직으로 취업한 집단이 이후 이러한 종사상 지위에서 언제 어떠한 지위로 탈출하는가를 동태적 모형을 이용하여 분석하였다. 자료는 한국여성개발원이 2001년에 수집한“제4차 여성의 취업실태조사”의 취업력 자료를 이용하였다. 분석결과 여성 청년층 중 취업으로 이행한 집단은 최종학교를 졸업하고 노동시장으로 이행하는데 약 1.54년의 기간이 걸리는 것으로 나타났다. 경제위기 직후 뿐 아니라 이후의 회복기에도 여성 청년층 집단의 취업이행이 매우 어려워 경제상황이 매우 중요한 요인임을 알 수 있다. 고졸 여성 중 인문계졸업자의 취업이행이 어려우며 대졸자 역시 취업이행이 원만하지 않아 졸업장 효과가 더 이상 나타나지 않는 것으로 나타났고 오히려 자격증이나 취업에 대한 태도보다는 전공만족도가 높을수록 취업으로 이행할 확률을 높이는 것으로 나타났다 첫 일자리로 고용조건이 불안정한 비정규직으로 취업한 집단 중 50%만이 이러한 지위에서 탈출하였다. 학력과 세대효과가 뚜렷하여 대졸여성일수록 젊은 세대일수록 비정규직 상태에서 탈출할 확률이 높았다. 정규직으로의 탈출에는 대학의 전공계열, 비정규직 취업과 학업의 병행 여부가 영향을 미치며, 미취업상태로의 탈출에는 처음 취업한 업종이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.164-171
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• 2006

최근에 서비스되기 시작한 디지털 멀티미디어 방송은 다양한 종류의 수많은 컨텐츠를 제공하기 때문에 고객은 때로 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 많은 시간을 소비한다. 심지어는 선호 컨텐츠를 찾는 동안 이미 방송이 끝날 수도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고객이 필요로 하는 최소 정보만을 추천하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고객이 시청한 컨텐츠 선호도 전이 확률을 이용하여 고객이 선호하는 컨텐츠를 미리 예측하여 추천하기 위한 알고리즘과 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라이언트 관리자 에이전트, 모니터링 에이전트, 러닝 에이전트, 그리고 추천 에이전트 모듈로 구성된다. 클라이언트 관리자 에이전트는 다른 모듈과 상호 작용을 하면서 조정자 역할을 한다. 모니터링 에이전트는 컨텐츠에 대한 고객의 선호도를 분석하기 위해 고객이 이용했던 usage history 데이터를 수집하기 위한 에이전트이다. 러닝 에이전트는 고객으로부터 수집된 usage history 데이터를 정제하여 시간 변화에 따른 상태 전이 행렬로 모델링하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트는 고객의 상태 전이 행렬로 구성된 모델링 데이터에 본 논문에서 제안하는 선호도 전이 확률 모델을 이용하여 고객이 바로 다음에 선호하게 될 컨텐츠를 추천하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트 모듈에서 컨텐츠에 대한 고객의 선호도 전이 확률을 이용하는 추천 알고리즘을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 무선 인터넷 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability) 플랫폼에서 프로토타입 시스템을 설계, 구현하였으며, 실험결과 제안된 선호도 전이 확률 모델의 추천 정확도가 전형적인 방법에 비해 효과적임을 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권1호
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• pp.50-56
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• 2010

Military technology transition is the process of transition from the science and technology environment to systems to supply effective weapon systems and support systems to the fighters. In case of technology transition decision, immatured technologies result in increasing acquisition cost and delaying schedule toward the objective system. In this paper, we proposed a method to identify and select critical technology elements by integration relations between technologies or components, for supporting technology transition and risk management of military R&D projects.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.408-413
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• 2005

A new methodology for discrete non-Gaussian probability density estimation is investigated in this paper based on a dynamic Bayesian network (DBN) and kernel functions. The estimator consists of a DBN in which the transition distribution is represented with kernel functions. The estimator parameters are determined through a recursive learning algorithm according to the maximum likelihood (ML) scheme. A discrete-type Poisson distribution is generated in a simulation experiment to evaluate the proposed method. In addition, an unknown probability density generated by nonlinear transformation of a Poisson random variable is simulated. Computer simulations numerically demonstrate that the method successfully estimates the unknown probability distribution function (PDF).

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.763-770
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• 2004

The important issue of emotion recognition from speech is a feature extracting and pattern classification. Features should involve essential information for classifying the emotions. Feature selection is needed to decompose the components of speech and analyze the relation between features and emotions. Specially, a pitch of speech components includes much information for emotion. Accordingly, this paper searches the relation of emotion to features such as the sound loudness, pitch, etc. and classifies the emotions by using the statistic of the collecting data. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1820-1831
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• 2010

When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.

• 대한원격탐사학회지
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• 제1권1호
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• pp.53-61
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• 1985

The purpose of the study is to establish models of land use prediction system for development and management of land resources using remotely sensed data as well as ancillary data in the context of multi-disciplinary approach in the application to CheJoo Island. The model adopts multi-date processing techniques and is a spatial/temporal land-use projection strategy emerged as a synthesis of the probability transition model and the discriminant-annlysis model. A discriminant model is applied to all pixels in CheJoo landscape plane to predict the most likely change in land use. The probability transition model provides the number of these pixels that will convert to different land use in a gives future time increment. The synthetic model predicts the future change in land use and its volume of pixels in the landscape plane.

• Journal of Communications and Networks
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• 제5권3호
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• pp.202-214
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• 2003

The central challenge in the design of ad-hoc networks is the development of dynamic routing protocol that efficiently finds route between mobile nodes. Several routing protocols such as DSR, AODV and DSDV have been proposed in the literature to facilitate communication in such dynamically changing network topology. In this paper, a Node Transition Probability (NTP) based routing algorithm, which determines stable routes using the received power from all other neighboring nodes is proposed. NTP based routing algorithm is designed and implemented using Global Mobile Simulator (GloMoSim), a scalable network simulator. The performance of this routing algorithm is studied for various mobility models and throughput, control overhead, average end-to-end delay, and percentage of packet dropped are compared with the existing routing protocols. This algorithm shows acceptable performance under all mobility conditions. The results show that this algorithm maximizes the bandwidth utilization during heavy traffic with lesser overhead.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권6호
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• pp.17-24
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• 1994

This paper is a study on Korean word recognition and suggest the method that stabilizes the state-transition in the HMM by applying the `inertia' to the feature vector sequences. In order to reduce the quantized distortion considering probability distribution of input vectors, we used SOFM, an unsupervised learning method, as a vector quantizer, By applying inertia to the feature vector sequences, the overlapping of probability distributions for the response path of each word on the self organizing feature map can be reduced and the state-transition in the Hmm can be Stabilized. In order to evaluate the performance of the method, we carried out experiments for 50 DDD area names. The results showed that applying inertia to the feature vector sequence improved the recognition rate by 7.4% and can make more HMMs available without reducing the recognition rate for the SOFM having the fixed number of neuron.