• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.319-321
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• 2002

본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.579-582
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• 2009

With the aid of the increasing interests of Context-aware Augmented Reality Agent (AR Agent), various researches of AR Agent have been performed to explore the possibility of the agent as novel interface and the entity responding autonomously by user's input. However, in previous works, AR Agents are lack of specific method for using various contextual information. To revolve around those problems, we propose the Behavior Generation System for Context-aware AR Agent using layered architecture. Based on Belief-Desire-Intention (BDI) model and Hierarchical Task Network (HTN) searching, the sequence of agent behavior has been selected in behavior planning layer. Then, the agent evaluates appropriateness of behaviors using previous behavior and the type of input before activation. This behavior generation system can be applied for edutainment, game, and assistant agent, which need intuitive and effective behaviors to convey information. Through this research, we expect that the Context-aware AR Agent could support for not only information delivery, but also the capability of effective communication for user.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.5
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• pp.131-142
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• 2015

A self-driving car is an autonomous vehicle capable of fulfilling the main transportation capabilities of a traditional car. It must be capable of sensing its environment and navigating without human input. In this paper, we design the agent that can simulate these self-driving cars and develop a prototype for it. To do this, we analyze the requirements for the self-driving car, and then the agent is designed to be suitable for traditional multi-agent system. The key point of the design is that agents move along the steering forces only. The prototype of the designed agent was implemented by using Unity 3D. From simulation results using the prototype, movements of the agents were very realistic. However, in the case of increasing the number of the agent the performance was seriously degraded, and so the alternatives of the problem were suggested.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.9
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• pp.2361-2368
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• 2009

Recently AI(Artificial Intelligence) is one of the issues in the on-line game, a research that a game character seems to be realistic and is progressing using AI technique. Especially NPC is an important part of the AI researches of on-line game, and it is concerned by a game player and an architect. We proposed an intelligent agent framework to implement the NPC technique after studying the NPC technique using context awareness that reacts to the PC(Player Character) actively. Also, it can be developed gradually, and apply to various application because it has the capability to of adding an agent or deleting an agent easily.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.181-183
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• 2011

최근 게임 산업에서는 게임을 인공지능적인 측면으로 접근하는 방식 중 하나로 인공감정을 주목하고 있다. 인공감정은 감정자극과 감정, 그리고 감정의 표현 방식이라는 총 3가지 기본요소로 이루어져 있다. 본 연구에서는 인공감정을 사람들에게 꾸준하게 인지도가 상승하고 있는 캐주얼 게임에 적용시켜 보았다. 캐주얼 게임은 다른 게임들에 비해 게임 속에서 감정을 느낄 수 있는 환경요소가 한정적이고, 표현할 수 있는 감정이 적어 인공감정에 대한 플레이어의 반응을 실험하기에 적합한 게임 장르이다. 본 연구에서는 쉽게 제작 가능한 버튼 클릭 방식의 캐주얼 게임을 만들었다. 그리고 게임에 플레이어의 행동을 통해 감정적 영향을 받는 인공감정이 적용된 게임 에이전트를 제작했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.305-310
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• 2010

최근 세계화의 흐름 속에 경제영역에서 더 높은 수준의 국가간 협력과 공조를 필요로 하는 실정이다. 하지만 복잡한 이해관계 속에서 적절한 무역 전략을 취하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 무역정책의 방향을 수립함에 참고하기 위한 방법으로, 국제 무역의 주체가 되는 국가를 진화 에이전트로 구성하고 이차원 공간상에 배치시켜 국제무역현상을 모델링 하였다. 국가 에이전트는 다양한 속성을 기반으로 구성되며, 진화 연산을 적용하여 무역 전략을 국제무역정세에 따라 동적으로 변화하도록 하였다. 국제무역에서 중요한 요인인 국가협력관계와 상대적 무역정책에서 파생되는 무역이익은 게임이론을 적용하여 모델링하였다. 다수의 실험을 통하여 본 모델링 방법이 실제 무역 현상을 재현함을 확인하였으며, 특히 상대 국가별 발전 정도에 따라 정책을 변화시키는 것이 자국의 이익을 추구에 중요한 요소임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.12
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• pp.33-40
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• 2009

We study Interpreted Systems, ATL, and ATEL to capture the notion of time, knowledge, and strategy which are important in the analysis of multi-agent systems and propose strategic constraints based on subgame perfect Nash equilibrium of game theory as one of the solutions for the issues of ATEL which an agent can access the current state of the whole system when making up his strategy even when he should be uncertain about the state, and no explicit representation of actions in ATEL models makes some natural situations harder to model. Also, we present strategic constraints-based Interpreted Systems for model checking of multi-agent systems.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.1
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• pp.171-176
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• 2020

Reinforcement learning is a well-known method for training an artificial software agent for a video game. Even though many reinforcement learning algorithms have been proposed, their performance was varies depending on an application area. This paper compares the performance of the algorithms when we train our reinforcement learning agent for a 2D racing game. We defined performance metrics to analyze the results and plotted them into various graphs. As a result, we found ACER (Actor Critic with Experience Replay) achieved the best rewards than other algorithms. There was 157% gap between ACER and the worst algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.595-597
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.222-231
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 $DFS-RTA^{\ast}$와 $DFS-PHA^{\ast}$를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 $RTA^{\ast}$와 $PHA^{\ast}$를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.