Recently, many researchers have paid attention to the improved generation of AI agent in the area of game industry. Monte-Carlo Tree Search(MCTS) is one of the algorithms to search an optimal solution through random search with perfect information, and it is suitable for the purpose of calculating an approximate value to the solution of an equation which cannot be expressed explicitly. Games in Trading Card Game(TCG) genre such as the heartstone has imperfect information because the cards and play of an opponent are not predictable. In this study, MCTS is suggested in imperfect information card games so as to generate AI agents. In addition, the practicality of MCTS algorithm is verified by applying to heartstone game which is currently used.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.1
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pp.9-21
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2022
Mighty is an imperfect information game, similar to the internationally popular four-player card game Bridge, but more complex in terms of game rules and operation. An environment for exploring and analyzing the strategy of the Mighty Game is required, but compared to the development of many simulators for strategy analysis of other card games such as Bridge, there is no analysis tool for the Mighty Game. Even the definition and understanding of the Mighty game at the academic level is lacking. To solve these problems, this paper systematically defined the procedures and rules of the Mighty Game. And based on this definition, we implemented a simulator that can learn Mighty game and analyze various strategies. For the usability and accessibility of the service, the simulator was developed with JavaScript, and various analysis functions are provided in the web environment. Lastly, comparative analysis with other trick-taking games dealt with in the related research domain showed that the Mighty game has its value as an incomplete information game and that there are many characteristics that make it easy to apply AI-based learning methods.
The purpose of this study was to develop the customized diet education game (Roly-Poly 160) for type II diabetes and to test its effectiveness. The diet education game for type II diabetic is composed of three kinds of modules as Meal self-management, Card Game, and Quiz Game. Meal self-management was developed to manage the dietary information of each day and to observe changes in the 12-month period. Card game is to find a changed card based on the recommended meal menu during a limited time and Quiz game is to learn knowledge while solving the quizzes about diet. Data was collected from September 28th to October 28th, 2016 at C hospital and G hospital in G district, and 5 times for 1 hour for every 30 people with type II diabetes who applied for diabetic diet education. Knowledge of diabetes and 2 hour postprandial blood glucose were measured repeatedly before and after the experiment. After the Roly-Poly 160 experiment, the knowledge of type II diabetes was statistically significantly increased (p = 0.04), and the fasting blood glucose and the 2 hour postprandial blood glucose decreased statistically decreased (p <.05) and Roly-Poly 160 game clinical efficacy was verified.
글을 읽기에 앞서 지갑을 열어보자. 주민등록증이나 운전면허증과 같은 신분증이 한 켠에 보이고, 여러 장의 신용카드가 지갑 포켓에 꽂혀 있을 것이다. 가지고 다니기에 부담되지 않을 정도의 지폐와 각종 영수증들이 또한 한 몫 하면서 지갑 내 공간을 차지한다. 이러저러한 지갑 내용물 중에 혹시 이동통신사 멤버십 카드는 지갑에 들어 있지 않나 확인해 보자. 이번 모바일 핫토크의 주제는‘이동통신사 멤버십 카드(이하 멤버십 카드)’에 관련된 것이다. 우리가 휴대폰을 가까이 두고 사용하는 것만큼이나 늘 호주머니에 두고 활용할 수 있는 게 바로 이 멤버십 카드다. 한 때는 그저 포인트 적립카드 정도로만 여겨졌던 카드였지만, 이제는 각종 혜택이 더해지면서 상당히 쓸모 있는 카드로 자리 잡은 상태다. 심지어는 이것을 활용하지 않으면 오히려 헤픈 사람처럼 보이기까지 한 멤버십 문화가 형성돼 있다. 이 글을 통해 멤버십 카드에 대해 알아보고,포인트가 0이 될 때까지 마르고 닳도록 사용해 보자.
현재 온라인 게임 시장은 매년 성장하고 있다. 그 중에서도 기존의 MMORPG 나 ACTION, STRATEGY SIMULATION 등과 같은 게임시장과는 별개적으로 차별화 되고 보편화 된 게임 유저층을 가진 캐주얼 게임 시장이 전체 게임 시장 속에서 큰 비중을 차지하면서 자리매김하고 있음에도 불구하고 더 이상의 차별화 된 캐주얼 게임이 제작되지 않고 있는 것이 사실이다. 이에 본 논문은 고스톱 게임으로 대표되는 기존의 카드 게임이 가진 룰과 게임 성을 훼손하지 않으면서도 기존의 고스톱 게임과 변별되는 새로운 형태의, 화투패를 이용한 퍼즐게임을 캐주얼 게임이 캐주얼 게임이 갖추어야 할 게임 디자인 요소와 새로운 게임을 만들어 내는 게임 디자인 개발 방법을 사용하여 제안하고자 한다.
본 연구에서는 온라인 게임을 크게 카드 게임, 플래시 게임, RPG 게임, 캐주얼 게임 등 네 가지 종류로 분류하고 그 중 캐주얼 게임과 MMORPG게임을 하나씩 선정 한 후, 확산 모형 중 Bass의 기본모형을 이용하여 각 장르별 특성을 반영한 수용주기모형을 도출하여 각 게임별 확산 패턴을 분석하였다. 분석결과, 캐주얼 게임 A는 광고 등의 외부효과가 강하게 작용하여 혁신수용자들의 수가 많았고 MMORPG게임 B와 같은 경우, 소비자들의 입소문이 확산에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 온라인 게임의 확산 패턴에 대한 연구를 통해 각 제품수용주기에 따라 변화하는 시장에 소비자의 특성을 파악할 수 있다면 수용주기의 단계마다 달라져야 하는 마케팅 계획과 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.513-520
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2019
The general learning method aims at conveying knowledge by conveying the contents of the learning set to numerous of learners. However, such a method is difficult to induce the interest of the learner, and the unilateral delivery method has a disadvantage in that the concentration of the learner can be lowered and the overall academic achievement can be lowered. In order to solve this problem, the gay learning method which induces the interest of the students themselves is studied, and the gay learning game which combines the education and the game can influence the learning by inducing the interest of the student. In this paper, we propose a method to prevent the forgery and falsification of the blockchain, which has been widely discussed by the 4th Industrial Revolution, as a card game, And suggests ways to contribute to the development of the process.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.708-710
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2018
강화학습은 게임의 인공지능을 대체할 수 있는 수단이지만 불완전한 게임에서 학습하기 힘들다. 학습하기 복잡한 불완전안 카드게임에서 휴리스틱한 전략을 만들고 비슷한 상태끼리 묶으면서 학습의 복잡성을 낮추었다. 인공신경망 없이 Q-러닝만으로 게임을 5만판을 통해서 상태에 따른 전략을 학습하였다. 그 결과 동일한 전략만을 사용하는 대결보다 승률이 높게 나왔고, 다양한 상태에서 다른 전략을 선택하는 것을 관찰하였다.
Game agents which are behavioral agent for game playing are a crucial component of game satisfaction. However it takes a lot of time and effort to create game agents for various game levels, environments, and players. In addition, when the game environment changes such as adding contents or updating characters, new game agents need to be developed and the development difficulty gradually increases. And it is important to have a game agent that can be customized for different levels of players. This is because a game agent that can play games of various levels is more useful and can increase the satisfaction of more players than a high-level game agent. In this paper, we propose a method for learning and controlling the level of play of game agents that can be rapidly developed and fine-tuned for various game environments and changes. At this time, reinforcement learning applies a policy-based distributed reinforcement learning method IMPALA for flexible processing and fast learning of various behavioral structures. Once reinforcement learning is complete, we choose actions by sampling based on Softmax-Temperature method. From this result, we show that the game agent's play level decreases as the Temperature value increases. This shows that it is possible to easily control the play level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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