웹캠을 사용한 체감형 기능성게임은 손과 팔 머리 등 온몸을 인터페이스로 사용하는 게임과 운동을 병행하는 새로운 형태의 게임이다. 이때 게이머의 움직임이 미치는 공간이 게임 정보공간으로 이 공간상에 가상객체와의 상호작용이 발생하는 곳이다. 이 공간을 효과적으로 분할, 분석하여 게이머의 공격으로부터 적 캐릭터가 효과적으로 피할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 게임 공간을 9등분하여 적 캐릭터의 위치와 상, 하, 좌, 우의 게이머의 움직임 정보를 이용하여 충돌 회피를 구현한다. 이를 검증하기 위하여 웹캠, 게임플레이어, 적 캐릭터로 구성된 체감형 기능성 게임을 제작하고, 제안한 기법을 사용하여 충돌 회피를 실험하여 그 타당성을 확인하였다. 특히 적 캐릭터 앞 공간 영역에 움직임 정보가 있는 경우 제자리 뛰기를 하면서 기다리며 충돌회피 공간을 찾음으로써 보다 재미있고, 효과적인 충돌회피가 가능하였다. 제안한 알고리즘은 웹캠을 이용한 체감형 기능성게임의 효과적인 상호작용과 레벨조정 등 개발 알고리즘으로 활용될 수 있다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.463-474
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2004
Game theory is a method of mathematical analysis developed to study the decision making process. In 1928, Von Neumann mathematically proved that every two-person, zero-sum game with many pure finite strategies for each player is deterministic. In the early 50's, Nash presented another concept as the basis for a generalization of Von Neumann's theorem. Another central achievement of game theory is the introduction of evolutionary game theory, by which agents can play optimal strategies in the absence of rationality. Through the process of Darwinian selection, a population of agents can evolve to an Evolutionary Stable Strategy (ESS) as introduced by Maynard Smith in 1982. Keeping pace with these game theoretical studies, the first computer simulation of coevolution was tried out by Hillis. Moreover, Kauffman proposed the NK model to analyze coevolutionary dynamics between different species. He showed how coevolutionary phenomenon reaches static states and that these states are either Nash equilibrium or ESS in game theory. Since studies concerning coevolutionary phenomenon were initiated, there have been numerous other researchers who have developed coevolutionary algorithms. In this paper we propose a new coevolutionary algorithm named Game theory based Coevolutionary Algorithm (GCEA) and we confirm that this algorithm can be a solution of evolutionary problems by searching the ESS. To evaluate this newly designed approach, we solve several test Multiobjective Optimization Problems (MOPs). From the results of these evaluations, we confirm that evolutionary game can be embodied by the coevolutionary algorithm and analyze the optimization performance of our algorithm by comparing the performance of our algorithm with that of other evolutionary optimization algorithms.
다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.
Each robot plays a role of its own behavior in dynamic robot-soccer environment. One of the most necessary conditions to win a game is control of robot movement. In this paper we suggest a win strategy using Cellular Neural Network to set optimal path and cooperative behavior, which divides a soccer ground into grid-cell based ground and has robots move a next grid-cell along the optimal path to approach the moving target.
본 연구는 Nash의 협력게임인 협상게임(bargaining game)과 Wardrop의 사용자 균형해와의 관계를 규명하는 데 목적이 있다. Wardrop의 균형은 다수의 운전자들이 교통상황을 정확히 알고 있고(perfect information), 동시에 합리적으로 경로를 선택(rationality)한다는 경직된 가정이 존재하는데, 이는 실제로 존재하는 운전자 상호간의 교류나 타협을 배제하고 있다. 이런 측면에서 운전자간의 교류와 조절과정을 Nash게임의 협상과정(bargaining process)으로 표현할 경우, Wardrop의 경직된 기본가정들을 어느 정도 완화할 수 있을 것으로 보인다. 이를 위하여 본 연구에서는 Nash의 협상게임에 대한 교통망측면의 검토와 Nash의 협상해(bargaining solution)가 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)과 동일함을 정리(theorem)를 통하여 증명하고 몇 가지 예제로 이를 확인한다. 협상게임은 대표적인 2인 협조게임(two-person cooperative game)으로 본 연구에서도 주로 2인 게임에 대해서 기술하며, 향후 n-인게임(n-person game) 모형에 대해서는 간략히 언급토록 한다.
Integration of multiple communication technologies in a smart grid (SG) enables employing cognitive radio (CR) technology for improving reliability and security with low latency by adaptively and effectively allocating spectral resources. The versatile features of the CR enable the smart meter to select either the unlicensed or the licensed band for transmitting data to the utility company, thus reducing communication outage. Demand response management is regarded as the control unit of the SG that balances the load by regulating the real-time price that benefits both the utility company and consumers. In this study, joint allocation of the transmission power to the smart meter and consumer's demand is formulated as a two stage multi-armed bandit game in which the players select their optimal strategies noncooperatively without having any prior information about the media. Furthermore, based on historical rewards of the player, a real-time pricing adaptation method is proposed. The latter is validated through numerical results.
An alternative optimal control law formulation is introduced and compared with two different control law, a conventional linear quadratic regulator and the control law based on game theory. This formulation eliminates the undesired modes of the system by the projection of a controller onto the subspace orthogonal to that of the bad modes. In conventional LQR control law, the control performance can be improved only by using proper weighting matrices in performance index, normally, with high cost. The control law formulation by game theory may provide various ways to obtain the desired performance. The control law modified by the elimination of bad modes provides efficient ways to get rid of an undesired performance since it eliminates the exact modes which cause the bad control performance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.973-982
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2009
파론도 게임은 두 개의 지는 게임을 주기적으로 반복하거나 혹은 임의적으로 선택하면 궁극적으로 이기게 되는 역설적인 게임을 말한다. 여러 명의 게임자들이 파론도 게임을 구성하는 두 게임 중에서 하나를 집단적으로 선택해서 진행하는 게임을 고려하자. 본 논문에서는 이 집단 파론도 게임의 모든 모수의 범위에서 장기적으로 기대상금을 최대화하는 최적의 게임 선택 기준이 무엇인지를 찾고 그 기대상금을 구한다.
Advanced space transportation systems, such as the National Aerospace Plane or an Orbital Transfer Vehicle, have atmospheric maneuvering capabilities. For such vehicles the use of aeroassisted orbital transfer from a high Earth orbit to a low Earth orbit, with unpowered flight in the atmosphere, has the potential for significant fuel savings compared to exoatmospheric Hohmann transfer. However, to exploit the fuel savings that can be achieved by using the Earths atmosphere to reduce the vehicles energy, a guidance law is required, and it must be able to handle large unpredictable fluctuations in atmospheric density, on the order of ${\pm}$50% relative to the 1962 US Standard Atmosphere. In this paper aeroassisted orbital transfer is considered as a differential game, with Nature controlling the atmosphere density to yield a worst case (min-max fuel required) atmosphere, from which the guaranteed playable set boundary are achieved. Inside the playable set, it is guaranteed that the vehicle achieves the optimal atmospheric exit condition for the minimum fuel consumption regardless of the atmospheric density variations.
The electric power industries are moving from the conventional monopolistic or vertically integrated environments to deregulated and competitive environments, where each participant is concerned with profit maximization rather than system-wide costs minimization. Consequently, the conventional least-cost approaches for the generation resource schedule can not exactly handle real-world situations. This paper presents a game theory application for analyzing power transactions and market design in a deregulated energy marketplace, where the market participants determine the net profits through the optimal bidding strategies. The demand elasticity of the energy price is considered for the realistic modeling of the deregulated marketplace.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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