• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.41-50
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• 2021

많은 게임 앱이나 금융 앱들의 경우, 동적 역공학 공격을 방어하기 위해 에뮬레이터 탐지 기능을 탑재하고 있다. 그러나 기존 안드로이드 에뮬레이터 탐지 방법들은, 실제 기기와 유사해진 최신 모바일 게임용 에뮬레이터를 탐지하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Houdini 모듈과 라이브러리 문자열 기반으로 모바일 게임용 에뮬레이터를 효과적으로 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, bionic의 libc 라이브러리에 포함된 특정 문자열, Houdini 관련된 시스템 콜 수행과정 분석과 메모리 매핑을 통해, 잘 알려진 Nox와 LD Player 에뮬레이터를 탐지하는 기법을 제시한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권10호
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• pp.1309-1316
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• 2001

애니매이션과 컴퓨터 게임에서 오늘날 주요 관심사는 캐릭터의 행동을 미리 정의된 게임 로직이나 미리 설정된 동작에 의해 제어된다. 게임 개발자들은 더 풍부하고 더 상호 보완적인인 게임을 제작하고자 하기 때문에 자주 이러한 접근은 한계에 부딪힌다. 본 논문에서는 더욱 지능적이고 강제적인 컴퓨터 게임을 만들기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한 게임 모델을 제안한다. 학습능력에 기반 한 유전자 알고리즘의 사용은 변화와 능동적인 게임 환경을 지원하도록 연속적인 진화를 하는 캐릭터를 활용할 것이다. 임의의 실시간 게임이 제안된 시스템의 수행과 제한성을 평가하기 위해 수행되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.261-270
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• 2022

본 연구는 모바일 온라인 게임에 대해 중국 이용자들을 대상으로 이용 가치 및 편익을 평가하는 속성인 이용추구성향, 이용혜택, 서비스품질, 시스템품질 등이 이용 만족도에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 규명하였다. 실증분석결과, 이용 가치 및 편익의 4가지 속성에 대한 구성요인들이 모두 긍정적인 영향을 미치고 상황에서 이용혜택과 서비스품질 속성에서는 게임유형에 따라 구성요인의 영향정도가 다르게 나타나고 있다. 이용추구성향에서는 게임유형 간에 차이 없이 혁신추구와 관계추구가 비슷하게 중요한 영향요인으로 나타났다. 이용혜택에서는 게임유형 간에 차이를 보여 싱글플레이어 게임에서는 유대감, 멀티플레이어게임에서는 성취감이 가장 중요한 영향요인으로 나타났다. 서비스품질에서는 게임유형 간에 차이를 보여 싱글플레이어게임에서는 게임용이성, 멀티플레이어게임에서는 게임기능성이 가장 중요한 영향요인으로 나타났다. 시스템품질에서는 게임유형 간에 차이 없이 이용편의성이 가장 중요한 영향요인으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 게임 산업 내 기업들에게 게임의 개발과 충성도를 제고하기 위한 전략을 제시하였다.

• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.23-44
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• 2022

최근 탈중앙화 애플리케이션(dApp: decentralized application)의 하나인 P2E(Play-to-earn) 게임이 많은 사회적 관심을 받고 있다. P2E게임은 블록체인 기술을 기반으로 하여 미래성장가능성이 높은 분야로 긍정적인 평가받는 동시에, P2E게임 아이템을 가상화폐 형태로 현금화할 수 있다는 점 때문에 사행성을 가지고 있다는 부정적인 평가도 받고 있다. 이런 상황에서 본 연구는 사용자들이 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고자 한다. 헤도닉 정보시스템 사용의도에 관한 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 선행요인을 인지된 재미, 경제적 인센티브, 그리고 사회적 영향으로 제시하고, 사회적 영향에 주는 요인을 동료 및 외부 영향으로 나누어 살펴보았다. 연구모델을 P2E게임을 플레이한 경험이 있거나 인지하고 있는 우리나라 성인 350명을 대상으로 데이터를 수집하여 구조방정식 모형으로 검증하였다. 분석결과, 인지된 재미와 주관적 규범은 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 긍정적 영향을 유의미하게 주는 것으로 나타났으나, 경제적 인센티브는 유의미하게 나타나지 않았다. 그리고 동료 영향과 외부 영향은 주관적 규범에 유의미한 긍정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구는 게임업계, 정부, 게임사용자 등 여러 이해 당사자들의 P2E게임에 대한 평가가 첨예한 상황에서 발전적인 사회적 논의를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2004

본 논문에서는 신경망을 이용하여 대전 액션 게임의 캐릭터들을 지능화하는 방법을 제안한다. 일반적인 대전 액션 게임에서 어떤 행동은 여러 개의 시간 단위에 걸쳐 이루어진다. 그러므로 캐릭터의 어떤 행동에 대한 결과는 곧바로 나타나지 않고 몇 개의 시간 단위가 지난 후에 나타난다. 이러한 캐릭터들에 적합한 신경망을 설계하기 위해서는 신경망을 학습시키는 시점을 결정하는 것과 더불어 학습 시에 사용되는 입력과 출력 값을 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동의 적합도를 게임 점수의 변화로 평가한다. 그러므로 게임 점수의 변화가 생길 때마다 신경망은 학습된다. 학습을 위해서는 우선 그 변화를 야기한 이전의 결정을 파악하고, 그 당시의 입력값, 출력값, 그리고 현재의 점수의 변화를 이용하여 신경망을 학습시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험을 간단한 (하지만 실제 게임과 매우 유사한) 게임 환경에서 수행하였다. 실험 결과 학습 초기에는 무작위의 캐릭터에 대해 점수를 획득하지 못하던 지능 캐릭터가 제안된 알고리즘으로 학습하면 최대 3.6 배의 점수를 획득하는 성능을 보였다. 그러므로 제안된 지능 캐릭터가 게임의 규칙과 기술을 학습하는 능력이 있는 것으로 결론지을 수 있다. 제안된 알고리즘은 온라인 게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 적용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.129-137
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• 2012

21세기로 진입하면서, 기업에게 가장 중요한 화두는 변화와 혁신이다. 이를 실현하기 위해서는 가장 적절한 인재 선발이 중요하다. 이와같은 인재선발에 대한 중요성은 기업의 담당자뿐만 아니라 학계 또한 관심을 가지고 있다. 그러나 적절한 경험과 지식을 보유한 인재를 선발하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구 인재 선발을 지원하는 시스템 구축에 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 전략적 시뮬레이션 게임이며 구직자들을 게임 참여를 통해 몇 번의 구직기회를 획득할 수 있을 것이다. 본 시스템은 또한 기업 차원에서 적절한 인재를 선발하고 인재 관리를 지원하고 또 다른 몇몇의 비즈니스 기회를 제공할 것이다. 결론적으로 전략적 시뮬레이션 기반의 본 시스템은 인재관리를 지원하고 취업시장을 활성화 시킬 수 있을 뿐만 아니라 기업의 정보와 지식 또한 교환하게 하는 시스템이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.359-366
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• 2013

현업 데이터베이스 응답 속도가 점차 느려지는 원인을 찾기 위하여 데이터 비만도가 거기에 어떤 영향을 초래할 수 있는지에 대해 연구했다. 게임정보시스템을 대상으로 게임 데이터 인프라가 어느 정도 잘 갖추어져 있는지 분석함으로써 연구를 실행했다. 데이터 인프라 수준을 측정하는 다양한 방법이 있지만 본 논문에서는 정보시스템 데이터 설계 결과물을 놓고 실물 평가를 실시하였다. 데이터 모델링의 여러 단계 중 실존하는 게임정보시스템의 논리데이터모델 설계 산출물을 기준으로 새로 모델링 한 개체관계 모형도 비교 분석하였다. 데이터 인프라의 주요 지표가 되는 데이터 비만도가 게임정보시스템 전체 평균 60%에 달하여 기준치인 15%를 무려 45% 상회하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 데이터모델링 절차를 수행한 후의 데이터 중복률은 41%로 나타나서 기존 모델의 64%에 비하여 23%의 개선효과를 가져왔다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.261-264
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• 2004

컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.294-302
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• 2007

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.65-76
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• 2004

교통망설계문제란, 교통시스템을 최적상태로 만들기 위한 최적의 설계변수를 결정하는 문제이다. 대표적인 교통망설계문제로는 도로를 신설하거나 확장하는 문제가 있으며, 이외에 교통신호시간의 결정, 교통정보의 제공, 혼잡통행료 부과, 새로운 교통수단의 도입 등 여러 교통정책분야가 교통망설계문제에 포함된다고 볼 수 있다. 일반적으로 교통망설계문제는 bi-level 구조로 구축되는데, 기존 대부분의 연구들은 상위문제와 하위문제를 서로 협력없이(Noncooperative) 자신들만의 목적을 최적화시키는 Cournot-Nash게임형태로 구성하여 풀고 있으나, 실제 교통분야에서 다루는 문제들은 리더(leader)와 추종자(follower)가 존재하는 Stackelberg게임에 가깝다고 할 수 있다. 기존 bi-level 문제들이 Cournot-Nash게임형태로 구성되어 풀고 있는 이유는 Stackelberg게임으로 구성할 경우 풀기가 어렵기 때문이다. 이런 측면에서 본 연구는 리더와 추종자가 존재하는 Stackelberg게임으로 교통망설계문제를 구성하며, 설계 변수값에 따른 통행자의 행태변화도 인지오차(perceived error)를 고려한 확률적 통행배정문제로 구성하여 좀더 현실적인 결과를 도출하도록 한다. 제시된 모형을 풀기 위하여 민감도분석(Sensitivity analysis)을 이용하며, 설계문제의 해를 구하는 알고리듬도 제시한다. 또한, 이 기법을 일반 도로교통망(general transportation road network)에 적용할 수 있도록 민감도(sensitivity) 유도과정을 자세히 기술하였다. 개발된 모형을 평가하기 위하여 2개의 예제 교통망을 대상으로 모형을 적용한 결과, 합리적인 값들을 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.