• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.460-470
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• 1996

본 논문은 컴퓨터 바둑을 구현하기 위한 프로그래밍 기법을 제시한다. 컴퓨터 바둑은 바둑의 여러 규칙을 가지고 스스로 국면의 형세를 판단한 후, 다음 놓을 자리 를 정확히 계산할 수 있어야 한다. 주요 설계 원칙은 패턴 매칭, 알파-베타 탐색, 영향력 계산 등의 휴리스므틱한 요소를 조합하는 것이다.본 논문에서는 컴퓨터 바둑을 연구하는 사람들의 접근 방법과 그들의 연구결과를 소개하고 컴퓨터 바둑을 구현하기 위한 자료 구조와 알고리즘을 제안하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.54-60
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• 2021

Monte-Carlo GO is a computer GO program that is sufficiently competent without using knowledge expressions of IGO. Although it is computationally intensive, the computational complexity can be reduced by properly pruning the IGO game tree. Here, I achieve this by using a potential model based on the knowledge expressions of IGO. The potential model treats GO stones as potentials. A specific potential distribution on the GO board results from a unique arrangement of stones on the board. Pruning using the potential model categorizes legal moves into effective and ineffective moves in accordance with the potential threshold. Here, certain pruning strategies based on potentials and potential gradients are experimentally evaluated. For different-sized boards, including an official-sized board, the effects of pruning strategies are evaluated in terms of their robustness. I successfully demonstrate pruning using a potential model to reduce the computational complexity of GO as well as the robustness of this effect across different-sized boards.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.724-733
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• 2017

바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.117-123
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• 2007

본 논문은 컴퓨터 바둑에서 돌의 영향력(Stone Influence)과 영향력점(Influence Point) 그리고 영향력 영역(Influence Area)을 제안한다. 돌의 영향력은 놓인 돌과 빈 정점사이의 거리에 따라 정의하며, 영향력점은 돌의 영향력에 대해 임계치를 이용하여 정의한다. 형세평가를 위한 요소로 영향력 영역을 영향력점 덩어리와 코어를 이용하여 정의한다. 저자는 정석 자료를 이용한 실험을 통해서 영향력점의 임계치를 구하였으며, 영향력 영역이 바둑 게임에서 세력으로 성공적으로 적용 가능하였습니다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.259-270
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• 2002

컴퓨터 바둑에 있어서 형세 평가는 일반화되어 있지 않다. 정확한 평가를 위해서 국면의 변화에 따른 361 자리의 소유 여부를 분명히 할 필요가 있다. 본 논문에서는 바둑의 규칙과 특성을 분석하는 방법으로 그래프 표현을 적용하였으며, 돌의 세기, 영향력, 안정도, 자리값, PM 등의 요소를 정의하여 임의의 국면에 대한 형세를 평가하는 시스템(SES)을 제안하였다. 이는 혹, 백간의 영역 차이를 명백하게 표현하므로 바둑의 전반적인 형세를 평가하는데 매우 효과적이다. 결론적으로 SES는 초반의 형세 평가에 매우 우수하며, 프로기사에 대한 254개의 실전 기보에 대해서 70.9%의 적중률을 보였다. 정석 사례를 구축하여 사용하는 상용 프로그램, Nemesis와 비교 실험한 결과에 의하면, 프로기사에 대한 형세 평가 적중률에 있어서 SES는 Nemesis보다 전체적으로 10% 앞서는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.405-408
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• 2016

바둑, 체스, 장기와 같은 게임은 사람들의 두뇌발달에 도움을 주어왔다. 이 게임들은 컴퓨터 프로그램으로도 개발되었으며, 혼자서도 게임을 즐길 수 있도록 많은 알고리즘들이 개발되었다. 사람을 이기는 체스 프로그램은 1990년대에 개발된 것에 비해 바둑은 경우의 수가 너무 많아서 프로 바둑기사를 이기기는 불가능한 것으로 여겨졌다. 하지만 MCTS(Monte Carlo Tree Search)와 CNN(Convolutional Neural Network)의 이용으로 바둑 알고리즘의 성능은 큰 향상을 이루었다. 본 논문에서는 CNN과 MCTS를 사용하여 바둑 알고리즘의 개발을 진행하였다. 바둑의 기보가 학습된 CNN을 이용하여 최적의 수를 찾고, MCTS를 이용하여 게임의 시뮬레이션을 진행하여 이길 확률을 계산한다. 또한 기존 기보를 이용하여 바둑의 패턴 정보를 추출하고, 이를 이용하여 속도와 성능 향상을 도모하였다. 이 방법은 일반적으로 사용되는 바둑 알고리즘들에 비해 성능 향상이 있었다. 또한 충분한 Computing Power가 제공되면 더욱 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.49-62
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• 2017

본 논문의 목적은 수학정보 영재반 수업에서 고고보드를 사용하여 고고범퍼카의 조립 과정 및 고고모니터 명령어로 고고범퍼카를 제어하는 활동을 분석하여 강사와 참여 학생 사이의 상호작용적 활동과 컴퓨팅 사고 패턴을 질적으로 탐구하는 것이다. 연구자는 연구참여자(로봇 강사 및 참여 학생) 2명을 대상으로 2013년 7월 말에 이틀 동안 고고범퍼카 프로젝트 수업을 비디오로 촬영하였다. 그리고 그 이후에 진우를 대상으로 2013년 11월과 2014년 1월 사이에 별도의 후속 면담과 비디오 회상면담을 3회 실시하여 고고범퍼카 프로젝트 수행 과정에 관한 자료를 보완적으로 수집하였다. 비디오 및 면담 자료와 산출물인 고고모니터 코드를 분석한 결과 연구자는 고고범퍼카 프로젝트의 수행 활동에서 나타나는 컴퓨팅 사고의 전개 양상을 포착하였다. 참여 학생은 고고보드 부품 사용과 고고모니터 코딩 활동에서 로봇 강사와의 상호작용을 통하여 종종 숙고하면서 자신이 생각하는 바에 해당되는 명령어의 조합을 배열하면서 수정과 테스트를 순환적으로 하는 컴퓨팅 사고의 전개 패턴을 보여주었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.47-54
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• 2014

바둑 게임은 가장 오래된 게임 중의 하나이며 적어도 2,500년 전에 기원되었다. 게임프로그래밍에서 대부분의 성공적인 접근법은 평가함수를 활용한 게임트리 탐색을 사용하는 것이다. 그러나 컴퓨터바둑에서 그럴싸한 평가함수를 구축한다는 것은 매우 어렵다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 9줄 바둑에서 프로기사를 제압한 MoGo와 CrazyStone과 같은 강력한 컴퓨터바둑프로그램을 만들어 내었다. 몬테카를로 트리탐색은 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률을 근간으로 한다. 몬테카를로 트리탐색을 컴퓨터바둑에 구현하기에 앞서 삼목에서 최상의 첫 수로 중앙, 귀, 변의 세 수에 대한 각각의 승률을 측정하려고 했다. 실험 결과로 최상의 첫 수는 중앙이 우선하고, 다음은 귀, 마지막으로는 변이라는 사실이 밝혀졌다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.77-82
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• 2018

바둑은 최상의 착점을 찾기 위해 컴퓨터가 완전탐색을 하여 모든 가능한 착점들을 탐색할 수 없는 가장 복잡한 보드게임이다. AlphaGo 이전에 모든 강력한 컴퓨터바둑 프로그램들은 게임트리 내 매우 큰 분기수와 국면평가에서의 어려움을 극복하기 위해 몬테카를로 트리탐색(Monte-Carlo Tree Search)을 사용해 왔다. 본 논문에서는 MCTS를 활용하여 초소형 바둑에서의 최상의 수순과 덤의 크기를 알고자 했다. 2줄바둑에서의 게임결과는 빅이 되었으며 덤의 크기는 0집, 반면에 3줄바둑에서는 흑이 항상 승리하고 덤의 크기는 9집이 되어야 함을 알아냈다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.95-96
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• 2017

최근 현대인들의 다양한 여가생활을 보내는 방법 중의 하나로 관광산업이 급속히 발전되고 있다. 현재 국내 관광산업의 발전을 증진 시킬 수 있는 방안으로 관광객들 사이에 다양한 커뮤니케이션을 유도할 수 있고 국내 관광지 활성화를 이끌어 낼 수 있는 새로운 어플리케이션의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 국내여행 활성화를 위해 기존 관광관련 어플리케이션과 차별화를 둔 새로운 관광 컨텐츠인 'PicGo' 어플리케이션을 제안하기로 한다. 'PicGo'는 사용자에게 편리함과 즐거움은 더하고, 지도형식의 관광지를 채워가듯 추억을 남기며 회상하게 하는 방식의 UI 디자인을 기반으로 하는 관광만족도에 중점을 둔 어플리케이션이다.