• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.176-182
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• 2003

게임지도상에서 에이젼트 이동을 위한 경로탐색에 A*를 이용하는 경우는 실시간 게임진행 에 지장을 주고있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 2차원 게임에서 사용될 수 있는 경로표가 제안된 바 있다. 이 경로표를 게임 개발시에 미리 작성하여 게임 진행시에 이를 이용한다. 본 논문에서는 2차원게임을 위하여 설계된 경로표를 3차원 게임에서 사용할 수 있도록 이를 확장하였다. 이러한 경로표를 이용하는 경우 메모리를 많이 필요로 하는데 같은 경로표를 생략하는 방법을 이용해 데이터압축효과를 얻을 수 있음도 보여주었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.115-122
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• 2015

이 논문에서는 악기 연주를 전혀 못하는 사용자들에게 연주 경험을 가능하도록 해주는 연주체험 기능성 게임을 제안한다. 연주를 어렵게 만드는 선율을 사용자의 연주 제스처에 맞춰 조율해 주는 악보 조정 알고리즘을 사용함으로써 이 게임은 표준 악보에 기반을 둔 음악을 대리하여 연주한다. 이 연주는 사용자가 재현하는 제스처 기호를 에이전트가 해석함으로써 구현되는 것으로 양자 간의 이러한 상호작용을 퍼스의 커뮤니케이션 모델을 통해 이해한다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제5권2호
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• pp.175-197
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• 2004

The research studies the classic beer game simulation model from a new perspective. It does so by providing each agent with two ordering policies, and creating a set of rules that allow an agent to change its policy. Such a change is triggered based on an agent's confidence in their own performance, and on the relative confidence of their nearest neighbour. The overall effect is that policy diffusion can occur, where, under certain circumstances, an agent will mimic the behaviour of its neighbour, if it believes that its neighbour is performing better. The motivation behind this research is to provide an experimental base upon which the decision making strategies of business agent can be studied.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.51-62
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• 2006

기존의 다른 어떤 종류의 게임보다도 큰 부하와 거대한 하나의 가상월드가 MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Game)의 중요한 특징이다. 이러한 Seamless 환경에서는, 독립된 게임 서버들이 관리하는 하위의 공간들을 모아 하나의 거대한 가상 월드로 구축한다. 게임 개발자들의 노력에도 불구하고 게이머들은 여전히 클라이언트와 서버, 필드 서버들 간의 상호작용에서 비롯된 과다한 메시지 트래픽에 대해 불만을 가지고 있다. 본 논문에서는 메시지 트래픽을 줄이기 위해 MigAgent를 이용한 새로운 게임 서버 구조를 제안한다. 일반적으로 PC(Player Character)가 다른 필드 서버로 이동할 때 발생하는 메시지 트래픽이 최고조에 이른다. MigAgent는 이런 PC들을 처리하고 예기치 못한 상황에 대처하기 위한 에이전트 역할을 수행한다. 관심영역과 인접 셀의 크기 비율에 따라 그 효과를 분석함으로써 이 시스템의 효과를 분석한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.25-30
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• 2005

현재 게임 레벨 디자인은 게임 유저로 하여금 게임에서 일정수준의 재미를 느낄 수 있게 게 임을 구상하고 적용하는 것으로 게임개발과정에서 중요한 역할을 해왔다. 이러한 레벨 디자인은 레벨 디자이너에 의해 설계되어 왔으며, 대부분의 게임 개발팀에서는 한 레벨 디자이너가 한 레벨씩 맡아서 설계하고 있다. 따라서 게임이 복잡해질수록 레벨 디자이너의 숫자는 늘어나고, 다양한 레벨을 만들기 위해 들어가는 인력과 작업시간은 늘어나야 한다. 본 논문에서는 레벨 구조에 배회 에이전트를 도입하여 하나의 레벨만으로도 다양한 레벨들의 효과를 경험해 볼 수 있도록 레벨 구조가 동적으로 변환되는 방법을 제안한다. 또한 배회 에이전트에 의해서 사용자들 간의 밸런스 조절도 가능함을 보이고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1819-1826
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• 2009

To enhance the automatic performance of existing predicting and planning algorithms that require a predefined probability of the states' transition, this paper proposes a multiple sequence generation system. When interacting with unknown environments, a virtual agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. We describe a sequential behavior generation method motivated from the change in the agent's state in order to help the virtual agent learn how to adapt to unknown environments. In a sequence learning process, the sensed states are grouped by a set of proposed motivation filters in order to reduce the learning computation of the large state space. In order to accomplish a goal with a high payoff, the learning agent makes a decision based on the observation of states' transitions. The proposed multiple sequence behaviors generation system increases the complexity and heightens the automatic planning of the virtual agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library to elucidate the process of the system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.76-87
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• 2008

하드웨어의 성능이 높아질수록 게임 유저들은 높은 수준의 컴퓨터 그래픽, 편리한 유저 인터페이스, 빠른 속도를 가진 네트워크 그리고 영리한 게임 인공지능을 요구하고 있다. 하지만 현재 게임 인공지능 개발은 개발자 혼자 하거나 한 회사의 개발팀에서만 이루어질 뿐이다. 그래서 자신이 혹은 회사에서 개발한 게임 인공지능의 성능이 어느 정도인지 검증을 하기 힘들고 높은 수준의 게임 인공지능을 개발하기 위해 필요한 기본 게임 인공지능기술들이 부족하다. 본 논문에서는 기존의 게임인공지능 플랫폼들의 장, 단점을 알아보고 게임인공지능 플랫폼의 설계 시 고려해야 할 점을 고찰한다. 이것을 바탕으로 전략적 위치를 찾아주는 모듈이 있어 개발자 들이 손쉽게 게임 인공지능을 구현 하고 인공지능 테스트가 가능한 에이전트기반 게임 플랫폼인 Darwin을 제안한다. 그리고 Darwin에서 제공하는 전략적 모듈을 사용하여 제작한 에이전트를 만들어 수행결과를 평가한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.97-100
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• 2000

In previous research of social dilemma, there is no extended game that the players can select one game out of some social dilemma games. We propose this kind of game as ＂Distributed Social Dilemma＂ In this game, each player tries to acquire the adaptive strategy throughout local interactions. We make use of GA as evolutionary operations. In this paper, our purpose is to examine how the game selection of players influences the evolution of cooperation in distributed social dilemma. In order to examine, we formulate distributed social dilemma by Game Theory and use agent-based simulation that each agent is regard as player

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.3867-3886
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• 2015

This article investigates the problem of opportunistic spectrum access in dynamic environment, in which the signal-to-noise ratio (SNR) is time-varying. Different from existing work on continuous feedback, we consider more practical scenarios in which the transmitter receives an Acknowledgment (ACK) if the received SNR is larger than the required threshold, and otherwise a Non-Acknowledgment (NACK). That is, the feedback is discrete. Several applications with different threshold values are also considered in this work. The channel selection problem is formulated as a non-cooperative game, and subsequently it is proved to be a potential game, which has at least one pure strategy Nash equilibrium. Following this, a multi-agent Q-learning algorithm is proposed to converge to Nash equilibria of the game. Furthermore, opportunistic spectrum access with multiple discrete feedbacks is also investigated. Finally, the simulation results verify that the proposed multi-agent Q-learning algorithm is applicable to both situations with binary feedback and multiple discrete feedbacks.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2361-2368
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• 2009

최근 게임에서의 인공지능에 대한 관심이 높아지고 있으며 인공지능 기술을 이용하여 게임 캐릭터를 좀 더 사실적이고 현실감 있게 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 게임에서 NPC(Non Player Character)는 게임인공지능 관련 연구 대상의 중요한 부분으로 게임을 제작하거나 플레이하는 사람들 모두의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 PC(Player Character)에 능동적으로 반응하는 지능형 상황인지(Context Awareness) NPC 기술에 대하여 분석하고 이의 구현을 위한 지능형 NPC 프레임워크를 제안하였다. 제안된 상황인지 NPC 지능형 프레임워크는 다양한 상황인지 지능형 에이전트 구현에 적용될 수 있으며 또한 부가적인 에이전트의 추가와 삭제가 용이하기 때문에 점진적 개발과 다양한 응용에 적응적으로 개발이 가능하다.