Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.1
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pp.83-90
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2002
This paper proposed the strategy learning method by means of the fusion of Back-Propagation neural network and Q learning algorithm for two-person, deterministic janggi board game. The learning process is accomplished simply through the playing each other. The system consists of two parts of move generator and search kernel. The one consists of move generator generating the moves on the board, the other consists of back-propagation and Q learning plus $\alpha$$\beta$ search algorithm in an attempt to learn the evaluation function. while temporal difference learns the discrepancy between the adjacent rewards, Q learning acquires the optimal policies even when there is no prior knowledge of effects of its moves on the environment through the learning of the evaluation function for the augmented rewards. Depended on the evaluation function through lots of games through the learning procedure it proved that the percentage won is linearly proportional to the portion of learning in general.
The game of Go is one of the oldest games and originated at least more than 2,500 years ago. In game programming the most successful approach is to use game tree searches using evaluation functions. However it is really difficult to construct feasible evaluation function in computer Go. Monte-Carlo Tree Search(MCTS) has created strong computer Go programs such as MoGo and CrazyStone which defeated human Go professionals played on the $9{\times}9$ board. MCTS is based on the winning rate estimated by Monte-Carlo simulation. Prior to implementing MCTS into computer Go, we tried to measure each winning rate of three positions, center, corner and side, in Tic-Tac-Toe playing as the best first move. The experimental result revealed that the center is the best, a corner the next and a side the last as the best first move.
This paper introduces a system for mosaicking sequences of soccer images in a panoramic view for soccer game analysis. The continuous mosaic images of the soccer ground field allow the user to view a wide picture of the players' actions. The initial component of our algorithm automatically detects and traces the players and some lines. The next component of our algorithm finds the parameters of the captured image coordinates and transforms them into ground model coordinates for automatic soccer game analysis. The results of our experimentations indicate that the proposed system offers a promising method for segmenting, mosaicking, and analyzing soccer image sequences.
Park, Doo-Kyung;Yoon, Tae-Bok;Park, Kyo-Hyun;Lee, Jee-Hyong
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.162-167
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2007
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의 NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는 NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지로 구성하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글(국문/영문) 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.598-600
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2005
본 논문에서는 터치스크린을 사용한 디지털보드게임에서 사용자에게 게임의 전락 정보 제공을 통해 게임의 습득 속도를 증가시켜 줄 수 있는 PGA(Portable game assistant)를 제안한다. 기존의 디지털보드게임은 모든 게이머를 위한 공동영역과 개인만을 위한 개인영역으로 나눈다. 공동영역에서는 모든 사용자가 알아야 하는 게임환경과 도움말을 제공하고, 개인영역에서는 게임 진행에 필요한 게임화면과 말의 정보를 제공한다. 우리는 공동영역인 게임테이블에서 터치스크린을 사용하여 게임을 진행하고, 개인영역에 게임의 재미를 더 하기 위하여 PGA를 사용하여 게임의 전략을 그래픽으로 제공한다. 우리는 배우기 쉽고 전략적으로 지원이 필요한 장기게임에 제안된 시스템을 적용하였으며, 앞으로 본 시스템에 게임 애니메이션, 사운드 등을 추가하여 다양한 테이블보드게임에 전략적인 측면과 동적인 측면을 함께 제공할 것이다.
As game industry prospers, the negative side of games becomes highlighted as well as its contributions to economy growth. In spite of strong arguments for the necessity to regulations as a means to decrease addiction or overindulgence, research has produced future suggestions rather than quantifiable evidence. In this paper, we propose adopting a simulation approach in addition to quantitative approaches to better understand optimal regulatory levels since a simulation approach can visualize unexpected side effects of regulations. In this study, we suggest the application of an agent-based model (ABM) as a smart service to measure the effects of regulatory policies. We review cases applying ABM in various domains and consider the possibility of using an ABM to understand the effectiveness of web board-game regulations. We find that the ABM approach would be useful in several areas, such as the analysis of regulatory effects that reflect a variety of characteristics, the measurement of micro-regulatory effects, and the simulation of regulations.
The purpose of this study was to investigate the effects of individual board game program (IBGP) on cognitive function and depression level in 7 elderly people with mild cognitive impairment(MCI). We used the mini-mental state examination korean version (MMSE-K), montreal cognitive assessment korean version (MoCA-K), and korean form of geriatric depression scale(KGDS). The results showed significant differences in MMSE-K before, after, and follow-up(p<0.05), and there were differences of orientation for time, place, and object and attention in before, after, and follow-up(p<0.05). MoCA-K showed differences in before, after, and follow-up assessments(p<0.01), and showed differences in visual construction skill, orientation, and short-term memory(p<0.05). Finally, there was a difference in depression level before, after, and follow-up of KGDS(p<0.01). Therefore, IBGP for the elderly can help improve the cognitive function, and based on this, it is expected that an advanced IBGP will be applied to improve orientation for time and place in the elderly.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.2
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pp.229-235
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2003
We designed a family of completely autonomous mobile robots with local intelligence. Each robot has a number of on-board sensors, including vision, and does not rely on global positioning systems The on-board embedded controller is sufficient to analyze several low-resolution color images per second. This enables our robots to perform several complex tasks such as navigation, map generation, or providing intelligent group behavior. Not being limited to playing the game of soccer and being completely autonomous, we are also looking at a number of other interesting scenarios. The robots can communicate with each other, e.g. for exchanging positions, information about objects or just the local states they are currently in (e.g. sharing their current objectives with other robots in the group). We are particularly interested in the differences between a behavior-based approach versus a traditional control algorithm at this still very low level of action.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.17
no.2
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pp.285-299
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2013
Problem posing activity of which a learner reinterprets an original problem via a new problem suggested, is a learning method which encourages an active participation and approves self-directed learning ability of the learner. Especially gifted students need to get used to a creative attitude to modify or reinterpret various mathematical materials found in everyday usual lives creatively in steady manner via such empirical experience beyond the question making level of the textbook. This paper verifies the possibility of lesson on question making strategy utilization for creativity development of gifted class, and analyzes various cases of students' trials to modify the rules of a board game called Rummikub in application of their own mathematics after learning What-If-Not strategy.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.187-188
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2016
In South Korea, regulations on gambling have been implemented since the beginning of the Game Rating Board, and they have been improved, newly enacted or deleted according to the current game industry. For instance, regulations on arcade games include that no more than 10,000 KRW can be input per hour, automated operation is prohibited, results cannot be saved, money exchange is prohibited, etc. The study aimed to relieve excessive regulations on gambling arcade games in South Korea such as unnecessary regulations and duplicate regulations in a practical way. It is therefore expected to contribute to implementing regulation plans for gambling games suitable for the level of consciousness of the South Korean people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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