KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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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.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.5
no.2
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pp.79-89
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2002
The purpose of this study is to examine the correlations between the computer game strategies that are to be mastered according to the frequency of using games and the learning strategies, and to make sure of if there is any significant difference in their attainment degrees of studies or not. On the whole, a statistically significant difference was found in the relations between the game strategies and the learning strategies, and the study attainment degrees also showed a statistically significant difference. In other words, the computer game can possibly help students improve their study strategies, accordingly, increase their study attainment extents. In case that students successfully use the computer game, it can make an effective influence on their improving the studying strategies.
Kim, Kyoung-Ju;Kim, Nam-Ju;Seo, Jeong-Man;Kim, Sung-Wan
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.4
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pp.41-49
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2018
The purpose of this study is to investigate the effect of computer pointing game on the visual perception ability of children with severe intellectual disability. Based on a literature review, we developed a computer pointing game to improve visual perception ability, which consisted of three stages; catching a hamburger, catching a hamburger and a soda, and catching various foods. At each stage, different instructional models were applied by difficulty level of the contents. Experiments were performed among four children with severe intellectual disabilities for three weeks. They belonged to H public school in Kyeonggi, Korea. Their visual perceptions were quantitatively measured four times by utilizing the Korean Developmental Test of Visual Perception tool (K-DTVP-2). For qualitative evaluation, an observation assessment diary was written and analyzed. All four children at the fourth test showed better visual perception ability, compared with the ability at the first test. As a result of the analysis of the observation assessment, they were considered successful in their learning and ordinary life related to visual perception. It can be concluded that the computer pointing game may play a role in helping children with severe intellectual disabilities improve their visual perception ability.
Vimal, S.;Robinson, Y. Harold;Kaliappan, M.;Pasupathi, Subbulakshmi;Suresh, A.
Journal of Platform Technology
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v.9
no.1
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pp.3-14
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2021
Cognitive Radio network (CR) is a promising paradigm that helps the unlicensed user (Secondary User) to analyse the spectrum and coordinate the spectrum access to support the creation of common control channel (CCC). The cooperation of secondary users and broadcasting between them is done through transmitting messages in CCC. In case, if the control channels may get jammed and it may directly degrade the network's performance and under such scenario jammers will devastate the control channels. Hopping sequences may be one of the predominant approaches and it may be used to fight against this problem to confront jammer. The jamming attack can be alleviated using one of the game modelling approach and in this proposed scheme stochastic games has been analysed with more single users to provide the flexible control channels against intrusive attacks by mentioning the states of each player, strategies ,actions and players reward. The proposed work uses a modern player action and better strategic view on game theoretic modelling is stochastic game theory has been taken in to consideration and applied to prevent the jamming attack in CR network. The selection of decision is based on Q learning approach to mitigate the jamming nodes using the optimal MDP decision process
Recently, research on automating game tests using artificial intelligence agents instead of humans is attracting attention. This paper aims to collect play data from human and artificial intelligence and analyze their similarity as a preliminary study for game balancing automation. At this time, constraints were added at the learning stage in order to create artificial intelligence that can play similar to humans. Play datas obtained 14 people and 60 artificial intelligence by playing Flippy bird games 10 times each. The collected datas compared and analyzed for movement trajectory, action position, and dead position using the cosine similarity method. As a result of the analysis, an artificial intelligence agent with a similarity of 0.9 or more with humans was found.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.5
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pp.1153-1160
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2018
As the number of online game users increases and the market size grows, various kinds of cheating are occurring. Game bots are a typical illegal program that ensures playtime and facilitates account leveling and acquisition of various goods. In this study, we propose a method to detect game bots based on user action time interval (ATI). This technique observes the behavior of the bot in the game and selects the most frequent actions. We distinguish between normal users and game bots by applying Machine Learning to feature frequency, ATI average, and ATI standard deviation for each selected action. In order to verify the effectiveness of the proposed technique, we measured the performance using the actual log of the 'Aion' game and showed an accuracy of 97%. This method can be applied to various games because it can utilize all actions of users as well as character movements and social actions.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.3
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pp.229-235
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2019
By combining the elements of the game or game in education, it improves the interest of the students and improves academic achievement by creating an environment where they can participate directly. We propose a curriculum that can learn the core principles of the elementary curriculum through fusion. The proposed curriculum helps students to understand the principles of the elementary curriculum by learning the artificial intelligence method in board game form. Learning methods that incorporate such elements of the game will enable learners to learn the principles of IT so that they can develop their ability to understand objects from various perspectives and enhance their thinking skills. It is expected that the elementary artificial intelligence curriculum that incorporates the proposed gamification will contribute to the development of the information science curriculum, which has been highlighted recently from the 2015 curriculum.
Chae, Ji Hun;Gang, Su Myung;Kim, Hae Sung;Lee, Joon Jae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.21
no.5
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pp.626-637
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2018
Human exchanges information not only through words, but also through body gesture or hand gesture. And they can be used to build effective interfaces in mobile, virtual reality, and augmented reality. The past 2D gesture recognition research had information loss caused by projecting 3D information in 2D. Since the recognition of the gesture in 3D is higher than 2D space in terms of recognition range, the complexity of gesture recognition increases. In this paper, we proposed a real-time gesture recognition deep learning model and application in 3D space using deep learning technique. First, in order to recognize the gesture in the 3D space, the data collection is performed using the unity game engine to construct and acquire data. Second, input vector normalization for learning 3D gesture recognition model is processed based on deep learning. Thirdly, the SELU(Scaled Exponential Linear Unit) function is applied to the neural network's active function for faster learning and better recognition performance. The proposed system is expected to be applicable to various fields such as rehabilitation cares, game applications, and virtual reality.
Nowadays, we can easily find student who study through computer in e-teaming environment. But, although e-teaming system has strong point that overcomes limitation of distance and time, many students give up their study through on-line learning. In this study, we developed On-Line learning motivation model, and designed and developed on-line quiz game loaming system. Thus we can find student's teaming motivation was grow up through student's interaction. Also, we find on-line quif game learning system had many information that explain student's status about their knowledge.
This study is based on the theory of R.Caillois about element of play which is motivated to infant for studying Hangul. The ultimate goal of play has to be accompanied by pleasure. And learning means permanent changes from experiences for the individual's. Play and learning, these two elements are united to the genre of serious game since the GBL (game based learning) was lead. Most importantly, in order to achieve their own Hangul learning is the fun. Coupled with fun and learning has an important issue for flow because concentration is low in infants than adults. In this case study is to know about fun factor has been applied effectively to Hangul serious mobile game. 20 Infant Hangul mobile serious games of Google Android mobile game section were selected as a case study based on more than 10,000 downloads and user's review rate by April 22, 2014. After that is currently available on the market can play a variety of cases of infant learning Hangul from previous research of R.Caillois offers four categories of play. R.Caillois of Agon, Mimicry, Alea, Ilinx have unique characteristics in comparison with its functional characteristics Hangul four are present any role in Hangul serious mobile games. As a result of the cases selected and the rules of the game will include a maximum of two of the most common types of Agon. Each attribute of the play, rather than one single factor is applied to four kinds of game play performance when properties are distributed to experience together gave the best flow. As a result of this study will be a based research for infants Hangul serious mobile game reflects the properties of the elements of a fun game that you want to combine learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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