보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래하여야 한다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 영향력분포도를 고려한 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험 결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 강화보드, 익스팬디드 메탈 그리고, 탄소섬유그리드의 세 가지 보강재와 덮개 콘크리트 대용의 세라믹메탈재를 사용하여 RC보의 인장측을 보강한 경우에 그 보강효과를 파악하기 위한 구조실험을 수행하였다. 구조실험을 통하여 RC보 구조물에서 세라믹메탈재의 부착성능을 평가하였고, 각 보강방법에 대한 강성 증가 효과와 항복 후의 연성 증진 효과를 파악하였다. 그리고, 각 시험체의 실험 결과에 대한 비교를 통하여 더 나은 보강효과를 발휘할 수 있는 방안을 제시하였다.
중소벤처기업으로 시작한 온라인 게임 회사들의 국내 시장규모가 10조 원을 상회할 정도로 급성장하면서, 게임산업이 산업정책과 규제의 대상화되는 문제에 대해 관심이 집중되고 있다. 특히, 웹보드게임 서비스와 관련 규제를 강화해 온 정부는 영상물등급위, 게임물 관리위원회의 모바일 웹보드게임에 대한 행정처분, 문화체육관광부의 게임산업진흥법 시행령, 여성가족부가 주도한 청소년보호법 상의 셧다운제 등 여러 주무 부서를 통해 규제를 시행 중이다. 본 연구는 2013년 7월 이후 1년여 간의 게임트릭스 시계열 자료를 이용하여 2013년 이후 강화된 게임규제의 효과를 벡터오차수정 모형(VECM, Vector Error Correction Model)을 활용하여 실증 분석하였다. 이 과정에서 추정된 공적분 관계식을 통해 웹보드게임 업계의 장기 균형관계를 분석하는 한편, 오차수정모형의 추정 분석을 통해 웹보드게임 간 발생하는 충격의 파급효과와 예측 이용시간을 분석하였다. 분석 결과, 게임 규제가 강화된 2013년 이후 대표적인 웹보드게임의 이용시간은 2013년 시작점 대비, 1/3 ~ 1/4 수준으로 줄어든 것으로 예측되었다. 즉, 대표 웹보드게임 2종의 이용은 현저히 줄어들거나 이용되지 않을 가능성에 놓여있는 것이다. 추가적으로 웹보드게임의 게임산업 전반의 영향에 대한 논점을 제시하였다.
게임프로그램 제작이 단순히 3D 또는 온라인게임 등으로 분류하여 엔진과 게임프로그래밍을 하던 시기를 지나 이제는 게임프로그래밍의 종류를 세분화하여 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 보상 값을 받아 줄고누 보드게임 말이 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 구현된 게임 말이 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기위해, 보드게임을 제작하여 상대방 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 일정횟수 학습한 이후, 임의로 움직이는 말보다 성능이 월등히 향상됨을 알 수 있었다.
경찰청에 따르면 도로교통법이 개정된 이후 3개월단 개인형 이동장치(PM)를 단속한 결과 무면허 운전이 3199건에 달하는 것으로 나타났다. 공유 킥보드 서비스의 경우 회원가입을 할 때 운전면허증 취득 여부를 확인하긴 하지만 서비스를 이용할 때는 별도의 확인 절차 없이 대여할 수 있기 때문에 운전면허증을 취득하지 않았어도 대여하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 킥보드 서비스의 보안 취약점을 보완하기 위해 오토인코더와 변이형 오토인코더를 사용한 딥러닝 기반의 공유 킥보드 대리 대여 방지 시스템을 제안한다. 오토인코더는 지문 데이터로부터 특징만을 추출할 수 있어, 사용자의 지문 원본을 서버에게 노출시키지 않을 수 있다. 변이형 오토인코더는 생성형 모델로써, 사용자의 지문 데이터를 증폭 시켜 합성곱 신경망의 성능을 높이는데 도움을 준다. 이러한 오토인코더와 변이형 오토인코더의 특징을 이용해 사용자의 지문을 서버에 노출시키지 않으면서 적은 데이터로 신뢰성 높은 사용자 인증이 가능한 전동 킥보드 대여 시스템을 제안한다.
보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 학습이 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1 로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하였다. 보상 값을 받아 보드게임 말이 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 단순 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 월등히 향상됨을 알 수 있었다.
KCC 여천공장은 석고보드를 생산하고 있다. 대표적인 에너지 다소비업종인 화학산업 KCC 여천공장은 에너지절감이 곧 가격경쟁력 확보라는 생각으로 다양한 에너지절감 활동을 펼치고 있었다. 폐열회수기 ESCO사업과 자체 에너지절감사업등을 통해 에너지절감에 힘쓰는 KCC 여천공장을 찾았다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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