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.
지능형 응용 개발 스튜디오의 어플리케이션 디자이너와 블록 에디터를 활용하면, 개발 언어에 대한 지식이 없거나 개발 경험이 없는 사람도 코드 작성 없이 간단히 Drag&Drop으로 기능을 개발 할 수 있다. 본 연구에서는 지능형 스튜디오 환경에서 간단한 온라인 게임을 시험적으로 제작하고 평가한다.
인공지능(AI : Artificial Intelligence)은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술과학 분야이다. 오델로(Othello) 게임은 다른 게임에 비해 규칙이 간단하며 $8{\times}8$인 제한적인 공간에서 이루어지기 때문에 AI로 제작되는 사례가 많다. 기존의 알고리즘은 추후에 발생하는 모든 경우의 수를 탐색하거나 룰을 이용하여 처리하기 때문에 처리시간이 오래 걸리며 새로운 상황에 대처하는데 효율적이지 않다. 본 연구에서는 이런 단점을 보안하고자 오델로 게임에 AI의 한 분야인 사례기반추론(CBR : Case-based Reasoning)알고리즘을 도입한다. CBR알고리즘 이란 주어진 문제를 해결하기 위해 과거에 있었던 유사한 문제를 검색하여 상황에 맞는 해결방법을 제시하는 방식을 의미한다. 지금까지 오델로 게임에 여러가지 AI기술을 이용하였으나 CBR알고리즘을 적용한 사례가 없었다. 본 연구에서는 CBR알고리즘을 오델로 게임에 적용하여 보다 빠른 연산속도로 다음 작업을 처리할 수 있으며 기존의 사례가 충분할 때는 새로운 상황에 효율적으로 대처할 수 있을 뿐 아니라 사용자로 하여금 보다 어려운 오델로 게임을 만들 수 있는 시스템을 제안한다.
지능형 정보 기기의 개발 측면에 가장 중요한 요소는 사용자가 원하는 정보를 복잡하지 않고 쉽고 용이하게 자신이 원하는 정보를 입력 장치를 통해 정보를 전달할 수 있는 기능이라 말할 수 있을 것이다. 인간의 목소리, 표정 혹은 표현, 몸짓, 신체적 접촉 등과 같은 인간들이 일상생활에서 사용할 수 있는 도구적 수단을 사용함으로써 인간은 기계적 장치와 쉽고 간단하게 상호작용을 할 수 있을 것이다. 본 논문을 통해 우리는 상호작용적 서페이스 시스템, 즉 사용자들이 그들 자신의 손짓을 마우스와 키보드 등의 객체의 기능처럼 자유롭게 사용할 수 있는 멀티터치 기반 시스템을 웹 형태의 어플리케이션의 플랫폼에서 인간과 상호작용 할 수 있도록 제안하고자 하며 또한 멀티터치 기반 시스템의 효율적 요소를 분석함으로써 향후 연구방법들을 모색하고자 한다.
오늘날 스포츠, RTS, RPG 게임과 같이 멀티 플레이어가 한 팀을 이루는 집단형 방식의 게임은 팀 인공지능 기술이 더욱 필요하다. 기존의 독립적인 지능형 에이전트는 스스로 문제를 해결하는 자율성 향상 연구에 치중하였으나, 이는 다른 에이전트간의 협동 및 상호작용 능력이 부족하다. 이를 위해 본 논문은 다중에이전트 시스템에서 효과적인 역할 분담과 자율성을 갖는 레벨통합 접근방식을 소개한다. 복잡한 목표를 성취하기 위해 에이전트의 역할 정보를 이용하여 각자의 목표를 할당하고 각 에이전트는 맡은 역할을 동적인 환경에서 스스로 판단하고 행동한다. 팀 전체의 목표는 상호 보완된 역할 분담의 전략적인 측면에서 조정한다. 각 에이전트는 데이터보드를 이용하여 서로의 상태 정보를 공유하여 상호 협동을 유도한다. 역할이 할당된 각 에이전트는 스스로 계획기능을 갖고 있어 동적인 환경에서 적합한 행동을 취한다. 이 협동과 상호작용 과정에서 충돌의 문제점이 발생하는데 이를 제어하는 조정 에이전트의 역할을 전략적 측면에서 접근한다. 본 논문에서 제시하는 레벨통합 접근방식이 기존의 중앙 집권적 접근방식, 분권적 접근방식과 비교 실험하여 기존 방식보다 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문은 게임에 대한 사용자의 직접적인 행동제어 방법보다는 사용 습관의 변화에 대한 적절한 보상을 제시함으로 올바른 사용을 유도하고자 하였다. 본 연구에서는 제시된 보상의 몰입 효과를 분석하여 보상 효과를 검증하였다. 24명의 초등학생들이 실험에 참여하였다. 피험자에게 제공한 태스크(task)는 산술 게임이며, 결과에 따라 4종류의 보상(보상없음, 칭찬카드, 업적 스티커, 현금)의 효과를 분석하였다. 산술 게임하는 동안에는 심장 반응과 보상에 대한 주관 만족도를 측정하였다. 결과적으로, 보상이 없는 경우는 교감, 부교감의 비활성화를 나타내었으며, 칭찬카드를 제시했을 경우, 교감 및 부교감 활성화를 확인하였다. 즉, 칭찬카드가 다른 보상보다도 가장 몰입 및 만족도가 크다는 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 보상에 따른 주관적인 만족도에서는 보상없음과 보상을 제시한 경우의 통계적 유의한 차이는 있었지만, 보상간의 차이는 확인할 수 없었다.
Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.
바둑은 2,500년 이상의 역사를 갖고 있지만 바둑에 대한 이론적 연구는 여전히 미흡하다. 최근에 인공지능을 활용하여 연구를 하고 있으나 현저한 이론적 실체를 제공하고 있지 못하다. 본 연구는 세계 최고의 바둑기사인 이세돌 프로 9단의 기보를 중심으로 바둑의 초반전인 포석을 분석하기 위하여 주성분분석을 적용하였다. 분석 결과 361개의 고유벡터 중 48개의 가장 큰 고유벡터가 전체 분산의 99.9% 정보를 수록하고 있으며, 전체 분산의 90.5% 정보를 30개의 가장 큰 고유벡터로 처리할 수 있음이 밝혀졌다. 이 결과는 향후 프로기사의 포석에 대한 패턴인식을 연구하는데 상당한 기여가 있을 것이다.
The major limitation of the traditional Intelligent Tutoring Systems (ITS) is that interface is mainly focused on the cognitive factors. However, the new direction of ITS is shifting form the cognitive perspectives to the motivational perspectives reflecting the individual differences. In this study, the specific design guidelines for motivational interface of ITS are proposed to promote learner's motivation to learn during the interaction with the ITS. First, ITS should be able to reflect individual differences in cognitive abilities, interest and motivation, and ongoing changes of the interestingness and comprehensibility during learning activities. Second, it is essential for ITS to guarantee learner controllability, diverse learning activities, curiosity, self-relevance, and challenge to enhance the level of motivation and situational interest. Third, the game-like properties are also needed to maximize the motivational effect of learning with ITS.
본 연구에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 장착하여 지능형 로봇의 성능 구현이 가능하도록 스마트폰 애플리케이션과 로봇 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 터치스크린, 사운드 입출력, 네트워크 그리고 각종 센서 기능을 갖고 있는 스마트폰을 전원부와 모터 등의 단순 기능을 갖는 로봇플랫폼에 접목시켜 원격제어, 홈오토메이션, 게임기, R-러닝 등의 기능을 수행할 수 있도록 구현하였다. 연구에 사용된 스마트폰은 블루투스 통신을 이용하여 로봇과 데이터를 송수신하며 원격지의 컴퓨터와는 WI-FI를 통해 인터넷으로 통신을 수행하도록 설계 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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