• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.5
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• pp.89-98
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• 2015

The artificial intelligence (AI) of Non-Player Companions (NPC), especially opponents, is a key element to adjust the level of games in game design. Smart opponents can make games more challenging as well as allow players for diverse experiences, even in the same game environment. Since game users interact with more than one opponent in most of today's games, collaboration control of opponent characters becomes more important than ever before. In this paper, we introduce a cooperative strategy based on the A* algorithm for enemies' AI in the Pac-Man game. A survey from 17 human testers shows that the levels with our collaborative opponents are more difficult but interesting than those with either the original Pac-Man's personalities or the non-cooperative greedy opponents.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.284-293
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• 2007

본 논문에서는 실시간 동정 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위 기반 에이전트 구조인 CAA에 강화 학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 수행 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화 학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화 학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수 값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대 보상 값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적을 동작하는 L-CAA기반의 UTBot 들을 구현하고, 이들을 이용하여 성능실험을 전개해본다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.1
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• pp.79-90
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• 2008

This paper describes a motivation-based hierarchical behavior planning framework to allow autonomous agents to select adaptive actions in simulation game environments. The combined behavior planning system is formed by four levels of specification, which are motivation extraction, goal list generation, action list determination and optimization. Our model increases the complexity of virtual human behavior planning by adding motivation with sudden and cumulative attributes. The motivation selection by probability distribution allows NPC to make multiple decisions in certain situations in order to embody realistic virtual humans. Hierarchical goal tree enhances the effective reactivity. Optimizing for potential actions provides NPC with safe and satisfying actions to adapt to the virtual environment. A restaurant simulation game was used to elucidate the mechanism of the framework.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.6
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• pp.51-62
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• 2006

The load of this kind of gores, which is heavier than that of any other precedent, and on enormous seamless virtual world characterize the MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Game) genres. In this seamless environment, gamers can usually accept a set of independent spaces, which is being held by independent game servers, os a single big virtual world. Despite the efforts of some developers, gamers are suffered from huge message traffic which comes from the interaction between client and server and the interaction between fold sowers. In this paper, new gore server architecture using MigAgent is proposed which tries to reduce message traffic. Usually, message traffic reaches the climax when a PC(Player Character) is moving to other field server. MigAgent, designed in this thesis, tries to manage this kind of PCs and to ploy o role of user's agent to prepare for the unexpected situation. Improvement of this system is shown by the analysis of the effect of the size ratio of AOI (Area of Interest) and AC (Adjacent Cell).

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.184-189
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• 2008

In this paper, the sound data either from the sampled or streamed source are utilized for generating a map in the video game play for the dynamiccal use of sound data and synesthesia to users. When users can generate sound in real-time or put the sampled source, it is analyzed and re-processed through Fourier transformation to show the 3D map in dynamic shape over time. We interpolate the generated data to enable the game agents and objects to move.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.1
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• pp.131-146
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• 2004

As Electronic Commerce(EC) has been emerged and has developed, many researchers have tried to establish EC framework for automated contract and negotiation using agent technologies. Traditional researches, however, often had limitations. They often enforced the user's participations during the automated contract process of agents. They also could only consider a few of the user's requirements for a specific goods and did not have supported the procedures and methodologies for making the best contract. In this paper, we propose business model on EC based on multiagents to overcome the defects of the previous researches. We apply CSP techniques to brokerage process to satisfy various preferential requirements from the user. We also propose efficient negotiation mechanism using negotiation model of game theory. The contract candidates automatically negotiate and mediate in terms of their benefits through the proposed negotiation mechanism. For the optimal brokerage and automated negotiation, the agents process activities for contract on three layers, which are called competition layer, constraint satisfaction layer and negotiation layer in the proposed model. We also design the message driven communication protocol to support the automated contract among the agents. Finally, we have implemented prototype systems applying the proposed model and have shown the various experimental results for efficiency of the proposed model.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.2
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• pp.290-299
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• 2009

Evolutionary Artificial Neural Networks (EANNs) has been highly effective in Artificial Intelligence (AI) and in training NPCs in video games. When EANNs is applied to design game NPCs' smart AI which can make the game more interesting, there always comes two important problems: the more complex situation NPCs are in, the more complex structure of neural networks needed which leads to large operation cost. In this paper, the Dynamic State Evolutionary Neural Networks (DSENNs) is proposed based on EANNs which deletes or fixes the connection of the neurons to reduce the operation cost in evolution and evaluation process. Darwin Platform is chosen as our test bed to show its efficiency: Darwin offers the competitive team game playing behaviors by teams of virtual football game players.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.217-225
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• 1999

협상은 상거래에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 웹 기반 전자상거래 시스템은 이러한 중요한 협상 구조를 상거래에 잘 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점중 기업과 소비자간의 미비한 협상 구조를 보안하기 위해 실세계 상거래에서 존재하는 점원을 전자상거래상의 가상점원으로 모델링하여 회사의 정책과 구매자의 특성을 반영하여 구매자와 전략적으로 자동 협상을 수행할 수 있는 에이전트의 구조를 설계하고 표현하고, 그 제안에 대한 평가 내용과 결정사항을 전달할 수 있는 언어적인 구조가 필요하며, 협상의 대상이 되는 사안들의 특성을 반영할 수 있는 표현 구조도 요구된다. 또한 이러한 협상에서 전략을 세우고 알맞은 제안을 제시하며 상대의 제안에 대하여 전략적으로 반응할 수 있는 의사결정 모델이 요구된다. 본 논문에서는 회사의 정책 모델과 구매자의 모델을 정의하고 이를 이용한 협상 모델을 설계 구현하였다. 협상 구조의 모델링을 위해 KQML(Knowledge Query Manipulation Language)을 기반으로 전자상거래 프로토콜로 설계하고, 논쟁 기반 협상 모델을 기초로 협상언어를 설계하였다. 또한 협상에서의 전략적인 의사결정을 위해 게임이론을 이용하고, 규칙 기반 시스템으로 이를 보충하였다. 마지막으로 가상점원 모델을 바탕으로 조립 컴퓨터 판매를 위한 가상점원으로 구현하였고, 이에 대한 실험을 통하여 가상점원의 유용성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.461-464
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• 2005

현재의 웹은 사용자가 목적에 맞게 정보를 클릭하면서 정보를 찾아내는 게 일반적이다. 하지만 시맨틱 웹 서비스는 임무를 부여받은 자동화된 프로그램이 사람을 대신해 웹상의 정보를 추출하고 이를 가공해 새로운 정보를 만들어낼 수 있다. 이렇듯 사람을 대신 자동적으로 처리해주는 프로그램을 에이전트(Agent)라고 한다. 시맨틱 웹 서비스 이용하여 여행(Travel) 에이전트에게 대략적으로 휴가일정과 개인적인 선호도만 알려주면 여행에 필요한 모든 예약을 손쉽게 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현존하는 여행 계획 추천 시스템과는 달리 시멘틱 웹 서비스 기술을 이용하여 보다 더 효율적이며 개인화된 여행 계획 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.457-459
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• 2002

최근 인터넷의 사용자 증가와 함께 사용자들의 요구는 다양해지고 있다. 또한 멀티미디어컨텐츠도 사용자의 요구에 따라 점차 대용량화되고 있다. 멀티미디어 서비스 제공자는 사용자의 다양한 요구를 충족시키기 위해서 대용량 고품질의 컨텐츠를 많이 보유하고 있어야 한다. 그러나 클라이언트-서버 환경에서 대용량의 멀티미디어 컨텐츠 서비스를 제공하기 위해서는 고성능의 컴퓨터가 필요하다. 게다가 컨텐츠의 양과 사용자의 수가 증가함에 따라 중앙 서버로 부하가 집중되고, 신뢰성이 떨어진다는 문제점도 있다. 본 논문에서는 중앙으로 집중되는 요청을 분산시키고 대용량의 멀티미디어 컨텐츠를 저장하기 위해서 각 컴퓨터들을P2P환경으로 구축하고 이동 에이전트를 이용하여 분산된 멀티미디어 컨텐츠를 검색하는 기법을 제시한다.