• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.309-312
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• 2007

최근 시뮬레이션의 분야에 인공지능의 요소가 적용된 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능의 기법들 중에서 FSM을 기반으로 한 자율적 에이전트를 설계하고 이를 핑-퐁 게임에 적용시켜 실험하였다. 이러한 FSM 기반의 에이전트를 이용하게 되면 모델 설계가 용이하며, 시스템을 구성하고 있는 모든 에이전트들의 상태를 쉽게 확인 할 수 있고, 시뮬레이션 모델설계를 단순화할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.574-576
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• 2004

일반적으로 노동시장은 노동자와 고용주들로 구성되며, 이들은 복잡한 상호작용을 통해 노사관계를 형성한다 본 논문에서는 진화 에이전트들로 구성된 노동시장 모델 상에서 노동자들 또는 고용주들 사이에서 형성될 수 있는 전략적 연합을 적용하여 노동자와 고용주의 수적인 비율로 표현할 수 있는 직업밀집도와 직업집중도에 따른 행동 특성을 분석한다. 전략적 연합은 다중에이전트 환경에서 상호간의 이득을 보장하는 효과적인 방법이 될 수 있다. 진화 노동시장에서 노동자와 고용주들은 집단 내에서 자율적으로 연합을 형성하며 죄수의 딜레마게임으로 진행되는 거래에 참여한다. 실험결과, 에이전트들의 행동이 직업밀집도와 직업집중도에 따라 다르게 나타나며, 특히 전략적 연합이 허용될 경우 노동자와 고용주들이 보다 공격적인 형태로 노사거래에 참여함을 보여준다.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.56-77
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• 2006

This paper suggests more improved war-game modeling methodology for close combat attrition modeling. Military operation analysts have been using equation-based modeling techniques such as Lanchester-type differential equation modeling, for combat attrition evaluation. This modeling methodology is easy to analyze and evaluate the war-game simulation results but has several limitations to simulate the dynamic combat environment. To overcome these shortcomings, we propose the agent-based modeling methodology. This methodology is modeling close combat based in attrition behaviors instead of attrition coefficients. The simulation analysis & evaluation is executed for these two kinds of modeling methodology on the similar close combat situation.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.5
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• pp.23-30
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• 2011

Flocking behaviors are frequently used in games and computer graphics for realistic simulation of massive crowds. Since simulation of massive crowds in real time is a computationally intensive task, there were many researches on efficient algorithm. In this paper, we find experimentally the fact that there are unnecessary computations in the previous efficient flocking algorithm, and propose a noble algorithm that overcomes the weakness of the previous algorithm with a simple heuristic. A number of experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm. The experimental results showed that the proposed algorithm outperformed the previous efficient algorithm by about 21% on average.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.1
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• pp.103-117
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• 2002

Recently, many researchers have developed applications for automated contract and negotiation using agent technologies on electronic commerce. Especially, they have tried to study negotiation mechanism applying agent instead of buyers and sellers. Traditional researches, however, often had limitations. In the researches of automated negotiation, the agents had to negotiate with the other agents for a simple negotiation issue because the mechanisms were naive. In the researches of negotiation by user interaction, the agents did not have supported the procedures and methodologies for making the automated negotiation but only supported the users by providing communication environment during the negotiation process by users. In this paper, we propose efficient negotiation model using the modified negotiation model of the game theory. In the proposed model, the agents negotiate automatically with the partner agent and make good benefits by the strategic method during the negotiation process. Each agent makes negotiation issues with user's requirements and exchanges its suggestion alternatively in each step of the negotiation process. The agent evaluates degree of satisfaction for the opposite's suggestion and uses it in the next step of suggestion. To find out the negotiation strategies of opposite side, the agent uses teaming by weights of issues. As a result, the agent improves each own benefits for the contract and reduces the unbalance of its benefits through the proposed negotiation mechanism. We implement the negotiating agents according to the proposed mechanism and prove the efficiency of the proposed model by various experimentation.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.153-167
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• 2005

In this paper, we consider the problem of exploring unknown environments with a mobile robot or an autonomous character agent. Traditionally, research efforts to address the space exploration problem havefocused on the graph-based space representations and the graph search algorithms. Recently EXPLORE, one of the most efficient search algorithms, has been discovered. It traverses at most min$min(mn, d^2+m)$ edges where d is the deficiency of a edges and n is the number of edges and n is the number of vertices. In this paper, we propose DFS-RTA* and DFS-PHA*, two real-time graph search algorithms for directing an autonomous agent to explore in an unknown space. These algorithms are all built upon the simple depth-first search (DFS) like EXPLORE. However, they adopt different real-time shortest path-finding methods for fast backtracking to the latest node, RTA* and PHA*, respectively. Through some experiments using Unreal Tournament, a 3D online game environment, and KGBot, an intelligent character agent, we analyze completeness and efficiency of two algorithms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.315-318
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• 2002

반복적 죄수의 딜레마 게임은 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링하기 위한 하나의 방법이다. Axelrod가 이 게임을 제안한 이래, 많은 학자들이 다양한 방법으로 연구를 진행해 왔으나 대부분은 게임자 개인 전략이나 이득함수의 개선에 중점을 두었다. 본 논문에서는 죄수의 딜레마 게임에서 다양한 개체 선택방법과 의사결정 방법을 이용한 전략적 연합을 적용함으로써 일반화 성능을 높이는 결과를 도출하였다. 전략적 연합은 결합 조건이 만족할 경우 자율적으로 형성될 수 있으며, 연합에서의 의사결정은 개인의 의사결정보다 우수하다는 가정 하에 실험을 진행하였다. 실험 결과는 이러한 가정을 뒷받침하여 전략적 연합을 이용한 전략이 테스트 전략에 대해 일반화 성능이 우수함을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.703-705
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• 2005

연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.19 no.6
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• pp.5-14
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• 2019

In this paper, we propose a modeling and simulation of group behavioral movement of pedestrians using Agent based and Cellular Automata model in intelligent game environment. The social behaviors of the crowds are complex and important, and based on this, the prototype game-model was implemented to show the crowd interaction on AB and CA in the game environment. Our experiment revealed the promise of group behaviour as a cost-efficient, yet accurate platform for researching crowd behaviour in risk situations with real models.

• Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.68-75
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• 2001

컴퓨터 기술과 네트워크 기술의 결합은 새로운 기술의 가능성을 제시하였고, 다양한 미디어의 융합을 통하여 새로운 멀티미디어 세상이 전개되기 시작했다. 쇼핑, 강의, 진료, 회의 등이 가상 세계에서 가능하게 되었으며 다양한 음악, 영화, 게임 등을 컴퓨터 네트워크를 통하여 실시간으로 즐길 수 있게 되었다. 즉, 인터넷을 통하여 텍스트, 이미지, 사운드, 동영상 등을 기반으로 하는 멀티미디어 컨텐츠를 누구나 쉽게 얻을 수 있고 이를 다시 복제, 배포할 수 있는 환경이 되었다.(중략)