• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권3호
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• pp.31-38
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 특정 행동 패턴을 보이는 상대 캐릭터에 적절히 적응할 수 있는 대전 액션 게임용 지능캐릭터의 구현 방법을 제안한다. 이를 위하여 현재 행동과 단계뿐 만 아니라 과거행동까지 고려하여 학습한다. 제안한 방법이 얼마나 효과가 있는지 알아보기 위하여 현재의 행동과 단계만을 적용한 실험(실험-1)과 과거 행동을 추가한 행동패턴을 적용한 실험(실험-2) 결과를 비교 분석하였다. 실험 평가는 두 캐릭터가 획득한 점수를 측정하여 그 비로써 평가하였다. 실험 결과 초기에는 실험-1에서 높은 점수비로 시작하지만 일정 세대 이후부터는 실험-2의 점수비가 좋아지며, 실험-2에서는 모두 최적해를 찾을 수 있었다. 또한 실험-2에서 지능 캐릭터는 행동이 완료되는 시점에서 최대의 점수를 얻기 위해 이동(전진,후진)이나 시간 지연 동작을 하여 스스로 진화하면서 게임 규칙을 학습함을 보았다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.10-21
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• 2008

Wardrop(1952)의 확정적 사용자최적원리(Deterministic User Optimal Principle)에 의한 사용자의 통행행태는 교통망의 상황에 대하여 완전한 정보가 존재한다는 가정을 기반으로 하고 있다. 따라서 확정적 사용자최적원리에 따르면 사용자는 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로를 선택하며, 사용자가 경로를 임의로 변경하여 통행비용을 줄일 수 없는 균형 상태에 도달함을 의미한다. 운전자의 통행경로선택기준은 다양하게 생각될 수 있으나, 일반적으로 확정적 사용자최적원리에서 운전자는 최소의 통행시간이 소요되는 경로를 선택한다. 그러나 현실의 교통망에서 발생하는 운전자의 통행행태는 통행시간으로 경로를 선택하지 않는 경향이 빈번하게 목격되며, 확정적 사용자최적원리에서처럼 통행시간만을 경로선택의 기준으로 적용하는 모형은 비합리적인 통행행태를 유도할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 운전자의 경로를 인지하는 행태를 보다 현실적으로 모사하는 확정적 최적통행배정모형을 제안한다. 이를 위해 모형을 사용자가 경로를 결정함에 있어 출발지와 도착지에서 경로를 인지하는 일반적인 특성으로 통행시간 정보뿐만 아니라 도로주행 조건, 출발지와 도착지에 대한 교통망 정보의 유무 등을 동시에 반영한다고 가정한다. 또한 본 연구는 출발지를 기준으로 하는 통행을 전개하는 전방탐색기법과 도착지를 기준으로 통행을 후퇴하는 후방탐색기법을 동시에 수식과 알고리즘에 반영하여 사용자의 경로인지특성을 반영하는 노력이 주 내용이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.431-435
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• 2011

본 논문에서는 H.264/AVC CAVLC 부호기의 성능 향상을 위해 변환계수의 재정렬 과정이 필요 없는 탐색기법을 제안한다. 기존의 CAVLC 부호기는 변환계수의 재정렬 과정이 포함되어 변환계수를 저장해야 할 버퍼와 버퍼제어를 위한 추가적인 사이클이 필요하므로 하드웨어 면적이 증가하고 불필요한 사이클이 수행된다. 제안한 탐색기법은 CAVLC의 파라미터 중에 Level을 역방향 탐색기법으로 계산하고 그 외 파라미터들은 순방향 탐색기법으로 계산하여 변환계수의 재정렬 과정을 수행하지 않는다. 또한, 제안한 CAVLC 부호기에 조기 종료 모드를 적용하고 3단 파이프라인 구조를 사용하여 CAVLC의 수행 사이클 수를 감소시켰다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀라이브러리로 합성한 결과, 최대동작 주파수는 125MHz이며 게이트 수는 15.6k이다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 H.264/AVC 표준 참조 소프트웨어 JM13.2에서 추출한 데이터를 이용하여 테스트한 결과, $16{\times}16$ 매크로블록을 처리하는데 평균적으로 66.6사이클이 소요되어 기존의 CAVLC 부호기보다 성능이 13.8% 향상됨을 확인하였다.