The video game Tetris is one of most popular game and it is well known that its game rule can be modelled as MDP (Markov Decision Process). This paper presents a DQN (Deep Q-Network) based game agent for Tetris game. To this end, the state is defined as the captured image of the Tetris game board and the reward is designed as a function of cleared lines by the game agent. The action is defined as left, right, rotate, drop, and their finite number of combinations. In addition to this, PER (Prioritized Experience Replay) is employed in order to enhance learning performance. To train the network more than 500000 episodes are used. The game agent employs the trained network to make a decision. The performance of the developed algorithm is validated via not only simulation but also real Tetris robot agent which is made of a camera, two Arduinos, 4 servo motors, and artificial fingers by 3D printing.
1985년에 처음 등장했던 테트리스는 많은 시간이 지난 지금에도 많은 유저들에게 사랑 받는 게임이 되었다. 지금까지의 테트리스는 줄이 삭제 될 때마다 삭제된 줄의 수에 따라 점수를 주는 방식을 채용하였고, 연속 공격 등에 관해 가산점을 부여해주었다. 그러나 이러한 점수 산출방식은 너무 일정하고 단순한 패턴을 주었다. 본 논문에서는 기존의 점수 계산 방식과는 다른 단계별 점수 계산 방식을 통하여 새로운 테트리스 게임 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 즉, 이는 전에 삭제된 줄의 수와 현재 삭제된 줄의 수를 비교하여 기본 점수에 가산점을 부여하는 방식이다. 단계별 점수산출방식을 이용하여 기존의 테트리스에서 한층 더 진보된 테트리스의 전략적인 이용을 가능하게 해 줄 것이다.
이 연구는 테트리스가 정신지체를 가진 학생의 인지능력에 어떠한 영향을 미치는지 파악하는데 주요한 목적이 있다. 이에 본 연구에서는 테트리스 게임을 정신지체 학생들에게 실시하고, 이것이 인지능력 중 도형맞추기와 과제집중력에 테트리스 게임이 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 33명의 정신지체 학생을 연구대상으로 선정하였고, 실험집단(21명)과 통제집단(12명)으로 나누었다. 실험집단 학생에게는 일주일에 3번씩 4주 동안 테트리스 게임을 실시하였고, 통제집단은 사전 사후 평가에만 참가하였다. 연구결과, 실험집단은 통제집단보다 도형 맞추기를 더 잘하였고, 과제에 대한 집중력도 통제집단보다 길었다. 이러한 두 집단의 차이는 통계적으로 유의하였다. 이러한 결과를 통해 볼 때, 테트리스 게임은 정신지체를 가진 학생들의 인지능력을 향상시킬 수 있는 교육용 프로그램으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 칠교놀이 블록과 테트리스 블록을 사용하여 적절한 규칙으로 가볍게 즐길 수 있는 퍼즐게임을 연구하고 콘텐츠를 개발한다. 게임 콘텐츠의 상품화에 치중하여 특정 게임 구간에 특정 아이템을 부가적으로 요구하는 양산형 게임에서 벗어난 클라이언트 인디 게임 개발자 입장에서 진입장벽이 낮고 재방문율이 높은 퍼즐게임을 기획하고 개발한다. 구현된 게임은 테트리스 블록과 칠교놀이 블록을 동시에 활용하여 기존의 칠교놀이보다 많은 2D 도안을 창출할 수 있다는 가능성을 바탕으로 사용자의 창의력을 증진시킨다.
핀테크 서비스에서 금융거래시 사용자 인증하는 절차는 필수적이다. 특히, 스마트 폰에서의 인증은 터치 스크린상의 가상 키패드를 통해 PIN을 입력받아 수행한다. 공격자가 PIN 입력 과정을 어깨너머로 훔쳐보기로 터치한 문자와 터치위치를 활용하여 패스워드를 유추하거나 높은 해상도 카메라 등으로 녹화하여 터치한 문자를 알아내어 패스워드를 유출할 수 있다. 패스워드 유출을 차단하기 위해 다양한 기법의 가상 키패드에 대한 연구가 진행되고 있다. 한편 편리성을 높이는 동시에 변동적인 키패드로 안전성이 보장되는 보안 키패드를 설계하는 것은 쉽지 않다. 또한 사용자가 터치한 패스워드가 잘못되었는지 확인을 위해 사용자에게 입력된 정보를 보여주기 때문에 고해상도 카메라 및 구글 글래스 등으로 녹화시 패스워드가 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 QWERTY기반 보안 키패드에 대한 장단점을 분석하였다. 이를 통해 테트리스 모양의 키패드를 생성하고, 이어 붙이는 보안 키패드를 안드로이드 환경에서 구현하고, 입력된 문자를 스마트 화면에 테트리스 모양으로 사용자에게 보여줌으로서 녹화로 인한 패스워드 노출을 차단할 수 있다.
구조주의적 스토리텔링 모델인 영웅스토리텔링 모델을 통하여 컴퓨터게임의 스토리를 분석해 보고자 하였다. 주로 전통적 매체를 대상으로 적용되었던 스토리텔링 모델을 게임에 적용하려한 것은, 그 모델이 단순히 이야기의 캐릭터와 사건을 정리한 수준의 것이 아니라 인간의 심리적 본성을 추구하여 만들어진 것이기에 가능하다고 생각하였다. 영웅스토리텔링 모델을 이용하여 고전적 게임인 테트리스를 분석하였는데 7원형과 12여정이 테트리스에서도 유효하게 나타남을 알 수 있었다. 다만, 게임이용자가 직접 주인공이 되는 게임스토리의 특성을 배려할 필요가 있었다.
본 논문에서는 다수의 강화 학습 에이전트들의 학습 결과 및 Expert의 지식을 하나의 학습 알고리즘으로 융합하는 강화학습인 "potential-based" reinforcement learning(RL)기법에 불확실한 환경에서의 의사결정 알고리즘인 Case-based Decision Theory(CBDT)를 적용한 "RLs-CBDT"를 제안한다. 그리고 테트리스 실험을 통하여 기존의 RL 알고리즘에 비해 RLs-CBDT가 최적의 정책에 더 마르게 수렴하는 것을 보인다.
모바일 단말기는 터치 스크린 상의 가상 키패드로 비밀번호와 같은 중요 정보를 입력하여 결제 및 인증을 통해 다양한 서비스를 제공한다. 사용자가 모바일 단말기로 입력한 비밀번호를 유추하기 위해 공격자는 사용자의 터치 위치정보를 탈취한다. 구글 글래스를 이용한 훔쳐보기나 어깨너머 공격으로부터 터치된 비밀번호 정보를 알아내거나 탈취된 위치정보를 이용하여 터치한 비밀번호를 유추할 수 있다. 이는 기존 보안 키패드는 손쉬운 입력을 위해 일부 키를 제외하고 거의 정해진 순서대로 같은 크기의 키패드로 같은 문자를 배치하기 때문에 구글 글래스나 어깨너머 공격 등에 취약하다. 보안 키패드를 다양한 모양과 위치를 재배치하므로 보안성을 높일 수 있다. 본 논문은 13가지의 테트리스의 다양한 형태와 크기를 생성하고, 키패드를 이어 붙여서 배치하는 보안 키패드를 제안한다. 보안 키패드는 다양한 모양과 크기를 테트리스 게임처럼 배열하므로 가상 키패드를 다양하게 만들어 공격자가 터치한 위치정보가 알더라도 키패드의 크기를 달라 입력된 비밀정보를 유추하기가 어렵다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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