• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2018

최근 다층의 인공신경망 모델이 수많은 분야에 대한 해결 방안으로 제시되고 있으며 2015년 Mnih이 고안한 DQN(Deep Q Network)는 Atari game에서 인간 수준의 성능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 자아냈다. 본 논문에서는 Atari DQN Model을 실내 자율주행 모바일 로봇에 적용하여 신경망 모델이 최단 경로를 추종하며 장애물 회피를 위한 행동을 학습시키기 위해 로봇이 가지는 상태 정보들을 84*84 Mat로 가공하였고 15가지의 행동을 정의하였다. 또한 Virtual world에서 신경망 모델이 실제와 유사한 현재 상태를 입력받아 가장 최적의 정책을 학습하고 Real World에 적용하는 방법을 연구하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.203-224
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• 2017

오늘날 비약적인 IT산업의 발달과 문화산업의 성장으로 게임 산업이 중요한 산업으로 자리 잡고 있다. 특히 비디오 게임기 분야는 다양한 발전과 기술개발로 시장을 형성해 오고 있다. 이에 본 연구는 기술혁신 관점에서 기술특성에 따라 비디오게임의 세대구분을 하고자 한다. 본 연구에서는 ATARI, Nintendo, SONY, SEGA, MicroSoft의 제품을 사례연구 대상으로 선정하였다. ATARI 출시부터 2017년까지 출시된 비디오 게임기를 연구대상으로 조사하였고, 기술동향분석을 통하여 세대구분을 하였다. 세대별 특징으로는 1세대는 Nintendo에 의한 시장선점으로 인한 충성고객의 확보, 2세대는 기존의 카트리지 방식이 아닌 광학 디스크를 사용한 SONY의 기술적 기능과 성능의 우수성, 3세대는 SONY와 Nintendo의 획기적인 기기요소와 기능들을 추가하였으며, 가격전략 및 전반적인 높은 스펙이 주요 특징으로 나타났다. 4세대는 SONY와 MicroSoft의 높은 성능과 네트워크를 이용한 정책이 주요 특징으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 비디오 게임기 산업의 기술 전략 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자진흥
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• 제4권3호
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• pp.61-67
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• 1984

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.64-69
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• 2005

최근 들어 게임에 스토리를 접목하는 방법에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 영화와 신화에서 주목받았던 조셉 켐벨(Joseph Campbell)의 영웅의 모험(Hero's Journey)에 등장하는 12가지 단계를 크리스토퍼 보글러 (Christoper Vogler)의 관점에서 분석하고 게임과 어떻게 연관될 수 있는지 조사하였다. 게임에서 스토리텔러는 게이머이기 때문에 게이머가 게임을 장시간 즐기면서 경험하게 되는 이야기를 분석하여 켐벨의 12가지 단계와 관계성을 연구하였다. 아타리(Atari)사에서 출시한 건설경영시뮬레이션 게임인 RCT3를 연구대상으로 하였다. 연구결과 켐벨의 12가지 단계는 게임스토리에 상당부분 적용이 가능했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.104-109
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• 2006

최근 들어 게임에 스토리를 접목하는 방법에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 영화와 신화에서 주목받았던 조셉 켐벨(Joseph Campbell)의 영웅의 모험(Hero's Journey)에 등장하는 12가지 단계를 크리스토퍼 보글러(Christoper Vogler)의 관점에서 분석하고 게임과 어떻게 연관될 수 있는지 조사하였다. 게임에서 게이머는 주인공의 분신인 동시에 스토리텔러에 해당하기 때문에 게이머는 게임을 장시간 즐기는 과정에서 스토리를 만들어 나가게 된다. 게임에서 만들어 질 수 있는 스토리 구조를 분석하여 켐벨의 12가지 단계와 관계성을 연구하였다. 아타리(Atari)사에서 출시한 건설경영시뮬레이션 게임인 RCT3를 연구대상으로 하였다. 연구결과 켐벨의 12가지 단계는 게임스토리에 상당부분 적용이 가능했다.

• 융합보안논문지
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• 제15권7호
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• pp.63-68
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• 2015

급속한 인구 고령화 시대에 노인들의 건강한 삶을 위해서는 질병예방과 관리가 무엇보다 중요하다. 규칙적인 신체활동은 노인들의 신체적 정신적 건강을 위한 유용한 중재방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 노인들의 규칙적인 신체활동을 유도하기 위한 중재 방식으로 IT기술이 적용된 융합형 콘텐츠들을 탐색하였다. 건강관리와 IT기술 융합으로 u-Healthcare와 기능성 게임을 들 수 있으며, 이 중 게임적 요소인 재미에 교육, 훈련, 치료 등의 특별한 목적이 부가된 기능성 게임은 신체활동을 유도하는 다양한 콘텐츠를 제공하기에 매우 적합하다 할 수 있다. 노인들의 신체활동 향상을 유도하여 건강관리에 도움이 되는 콘텐츠로 "Puffer(ATARI, 미국)", "WiiFit(닌텐도, 일본)", "Age Invaders(MXR Lab, 싱가포르)", "Xbox $360^{\circ}$+kinect(Microsoft, 미국)", "체감형 자전거 게임(동신대학교, 대한민국)", 그리고 "3D 게이트볼 게임(숭실대학교, 대한민국)" 등이 있었다. 이들 콘텐츠의 활용을 통해 신체활동량을 증가시킴으로써 노인들의 일상생활에서 요구되는 체력요인과 신체기능 향상을 도모하고 심리적 안정과 긍정적 정서를 가능하게 하여 건강을 유지 증진시키고 질병 예방을 도모할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권5호
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• pp.155-162
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• 2021

n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q^* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.853-873
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• 2021

In recent years, deep reinforcement learning (DRL) models are enjoying great interest as their success in a variety of challenging tasks. Deep Q-Network (DQN) is a widely used deep reinforcement learning model, which trains an intelligent agent that executes optimal actions while interacting with an environment. This model is well known for its ability to surpass skilled human players across many Atari 2600 games. Although DQN has achieved excellent performance in practice, there lacks a clear understanding of why the model works. In this paper, we present a visual analytics system for understanding deep Q-network in a non-blind matter. Based on the stored data generated from the training and testing process, four coordinated views are designed to expose the internal execution mechanism of DQN from different perspectives. We report the system performance and demonstrate its effectiveness through two case studies. By using our system, users can learn the relationship between states and Q-values, the function of convolutional layers, the strategies learned by DQN and the rationality of decisions made by the agent.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제43권4호
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• pp.365-370
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• 2016

Background There is a growing concern in the field of aesthetic surgery about the need to measure patients' expectations preoperatively. The present study was designed to develop and validate the Expectations of Aesthetic Rhinoplasty Scale (EARS), and to compare expectations between rhinoplasty patients with and without body dysmorphic disorder (BDD). Methods In total, 162 college students and 20 rhinoplasty candidates were recruited. The measures included the newly developed EARS, a measure of psychopathology, and demographics. The DSM-IV structured clinical interview for BDD was used to confirm the diagnosis in rhinoplasty patients. Results The EARS was constructed of six items based on their significant content validity. In the scale development phase, Cronbach's alpha was 0.87. The test-retest reliability coefficient of the scale was satisfactory (intraclass correlation coefficient, 0.94; 95% confidence interval, 0.82-0.98) over a four-week period. Scores on the EARS were significantly positively correlated with psychopathological symptoms (r=0.16; P<0.05). Moreover, comparison of EARS scores between BDD (M=25.90, standard deviation [SD]=6.91) and non-BDD rhinoplastic patients (M=15.70, SD=5.27) suggested that BDD patients held significantly higher expectations (P<0.01). Conclusions The expectations of aesthetic rhinoplasty patients toward surgery may play a crucial role in their postoperative satisfaction. While the value of patients' expectations is clinically recognized, no empirical study has measured these expectations in a psychometrically sound manner. The current study developed and validated the EARS. It may be easily used as a valid and reliable instrument in clinical and research settings.