• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.175-178
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• 2012

이 연구에서는 학습전략 게임 활용 학습에서 자기조절학습능력의 효과를 분석하였다. 그리고 학습전략 게임 활용 학습이 학습자의 학습전략 수준에 따라 자기조절학습능력 신장에 주는 효과성을 검증하여 효과적인 게임 활용 학습 환경 설계에 시사점을 제공하고자 하였다. 연구대상으로서 103명의 초등학생에게 학습전략의 수준을 측정하고 4주간 10차시에 걸쳐 학습전략 게임 활용학습을 실시한 후 자기조절학습능력의 효과를 분석하였다. 연구결과 첫째, 학습전략 게임 활용 학습은 실험집단과 통제집단의 자기조절학습능력에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며 특히 인지조절, 동기조절에서 유의한 차이가 있었다. 둘째, 학습전략 게임 활용 학습은 학습전략 수준별 상, 중, 하 집단의 자기조절학습능력의 향상 차원에서 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 특히 중 집단에서 유의한 차이가 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.181-186
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• 2008

휴대폰이나 PDA와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 모바일 통신 환경을 기반으로 하는 모바일 교육 학습 모델이 교육의 질향상 및 교육 효과의 극대화를 꾀할 것으로 기대되는 실정이다. 또한 모바일 환경에서 학습자가 지속적이고 자기 주도적으로 학습을 하기 위해서 자기조절학전략이 필요하며, 이를 위해 모바일 학습환경에 적합한 MMIS(Motivation Metacognitive practice Interaction. Self-reflection: 자기 주도학습전략)모형을 설계하도록 하였다. 특히 학습자의 지속적인 흥미와 동기부여를 위해 에튜테인먼트(edutainment)전략을 활용하여 모바일 게임에 익숙한 학습자의 특성에 맞는 모형으로 설계하였다. 본 논문에서 설계한 MMIS 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 스스로 학습 전략을 계획하고 통제할 수 있도록 게임의 난이도를 스스로 결정할 수 있다. 둘째, 학습자가 게임활동을 스스로 계획하고, 게임 결과를 모니터링 할 수 있다. 셋째, 사전에 게임에 필요한 학습 내용을 제공받음으로써 게임에서 좋은 결과를 얻기 위한 노력을 할 수 있도록 하였다. 넷째, 게임을 할 때 해결하기 어려운 과제의 경우에는 교사나 게임에서 제공되는 힌트를 통해 스스로 필요한 도움을 찾아낼 수 있다.

• 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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.5 no.2
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• pp.79-89
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• 2002

The purpose of this study is to examine the correlations between the computer game strategies that are to be mastered according to the frequency of using games and the learning strategies, and to make sure of if there is any significant difference in their attainment degrees of studies or not. On the whole, a statistically significant difference was found in the relations between the game strategies and the learning strategies, and the study attainment degrees also showed a statistically significant difference. In other words, the computer game can possibly help students improve their study strategies, accordingly, increase their study attainment extents. In case that students successfully use the computer game, it can make an effective influence on their improving the studying strategies.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.01a
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• pp.317-324
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• 2007

IT강국의 선진한국으로 도약하고 있는 우리나라는 현재 웹을 이용한 학습을 넘어 휴대인터넷 (WiBro)과 UMPC (Ultra Mobile PC)를 비롯한 모바일 환경에서의 학습도 활발해지고 있다. 더불어 요즘 세대의 학생들은 일방적인 주입식 교육 보다는 상호작용하며 즉각적인 피드백을 받을 수 있는 게임적 요소에 큰 관심을 보인다. 본 연구에서는 학습자의 특성을 고려하여 모바일 학습에서 학습자의 학습동기를 유발, 지속시키기 위한 방안으로써 Keller의 동기 유발 이론에 기초한 게임 전략을 접목시킨 새로운 동기 모형을 제시하고자 한다. 본 동기 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 주제에 맞는 장르 및 형태를 기획분석 단계에서부터 결정하여 개발 효율성을 추구하였다. 둘째, 에듀테인먼트 요소를 콘덴츠 제작 절차에 삽입함으로써 학습활동에 대한 능동적 반응과 흥미를 얻도록 하였다. 셋째, 체계적인 모바일 교육용 게임 설계를 위해 게임 시놉시스, 시나리오 작성 단계를 삽입하였으며 궁극적으로는 모바일 동기전략과의 통합을 추구하였다. 넷째, 개발된 콘텐츠를 수업안에 바로 적용시킴으로써 자연스러운 수업이 될 수 있도록 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.305-308
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• 2003

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임은 전략 시뮬레이션이라는 말이 무색할 정도로 장르가 가지는 특성 을 이행하지 못하고 있다. 그래서 게이머들은 별다른 전략 없이 쉽게 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리 할 수 있게 됐다. 이것은 게임의 재미를 크게 반감시키는 한 요인이 된다. 전략 게임의 컴퓨터 플레이어에게 상황 판단과 학습 능력을 갖게 하면, 게이머가 보다 재미있게 컴퓨터와 대전을 할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 가지는 컴퓨터 플레이어에 사용될 Default 추론 엔진과 컴퓨터 플레이어의 작전과 행동을 결정하기 위한 action & strategy generator 시스템을 연구한다. Default 추론 엔진은 귀납적 학습방법을 통 해서 컴퓨터 플레이어가 추론 및 학습을 할 수 있는 정보를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 정보를 바탕으로 컴퓨터 캐릭터의 행동과 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 전략 게임에 인공 지능으로 machine leaning 기법 중의 하나인 decision Tree 틀 사용하였다. decision Tree를 적용하여 기존 컴퓨터 플레이어의 행위와 어떻게 다른지 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 플레이어가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.1
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• pp.83-90
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• 2004

Strategic games are missing special qualities of genre these days. Game engines neither reason about behaviors of computer objects nor have learning ability that can prepare countermeasure in variously command user's strategy. This paper suggests a strategic game engine that applies non-monotonic reasoning and inductive machine learning. The engine emphasizes three components -“user behavior monitor”to abstract user's objects behavior,“learning engine”to learn user's strategy,“behavior display handler”to reflect abstracted behavior of computer objects on game. Especially, this paper proposes two layered-structure to apply non-monotonic reasoning and inductive learning to make behaviors of computer objects that learns strategy behaviors of user objects exactly, and corresponds in user's objects. The engine decides actions and strategies of computer objects with created information through inductive learning. Main contribution of this paper is that computer objects command excellent strategies and reveal differentiation with behavior of existing computer objects to apply non-monotonic reasoning and inductive machine learning.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.19-22
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• 2002

분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.598-600
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• 2004

기존의 연구 논문 중 비결정론적인 알고리즘인 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등을 오델로 게임에 적용하여 자동학습을 시킨 예는 많으나 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용한 예는 찾기가 어렵다 본 논문에서는 생리학의 면역시스템의 특징을 그대로 적용한 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 게임전략 생성에 관하여 연구한다. 생리학의 면역시스템은 자기조절능력이 있다는 외과 재 감염시 빠르게 대응할 수 있다는 특징이 있다. 면역알고리즘을 이용하여 탐색된 전략을 유전자알고리즘 그리고 기존에 연구되어진 게임전략 등과 실험하여 그 결과를 비교.연구한 결과 면역알고리즘을 적용하여 탐색된 모델로 게임전략이 가장 높은 승률을 보인다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.7 no.1
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• pp.59-68
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• 2007

Online games are getting more popular among today's fun-seeking young students. The immersive power of these Internet-based games is so strong that many educators consider the integration of the games and learning to enhance learner motivation. However, the online games, which are primarily aiming g for 'fun', have cognitive, emotional, and social features and impacts that are different from the so-called 'educational' games. Therefore an interdisciplinary approach for better understanding of the online game in regard to its impact on learning and fun should be essential. In this study, the researcher will analyze relevant literature and theories from cognitive psychology, media and communication theory, and Ludology to grasp holistic understanding of online game phenomena, which will serve as basis of further research and development in this emerging area.