• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.69-80
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.207-215
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• 2013

In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.64-69
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• 2016

본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기를 소개하고, 전략을 제시하고자 한다. 인간을 모방하는 휴머노이드 로봇이 인간에게 협조할 수 있는 능력을 가지기 위해서는 운용시간, 안전성 및 주변 환경인식 기술들이 요구된다. 이에 대한 적합한 연구 모델로 인간의 마라톤 경기를 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 인간의 마라톤 경기를 이해하고 그와 유사한 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기에 대해 연구한다. 휴머노이드 로봇 관련 대회 중 HuroCup의 마라톤 경기는 인간의 마라톤과 가장 유사한 경기이다. 충분한 운용시간을 갖도록 설계 및 개발한 휴머노이드 로봇으로 마라톤 경기를 수행하고자 한다. 컴퓨터 비전을 통해 마라톤 트랙을 인식하여 보행하기 위한 전략을 세우고 휴머노이드 로봇에 적용한다. 실험 결과를 분석하여 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기가 가능하도록 적용한 실제 경기 사례를 소개하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.120-125
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• 2013

본 논문에서 우리는 워게임에서 가상군의 행위를 결정하는 목표지향행위계획방법과 상황변동 시 상황에 따라서 새로운 계획을 시행하는 재 계획방법에 대하여 제안한다. 이러한 행위계획 방법은 기존의 유한상태기계(Finite State Machine)를 이용한 행위결정 방법보다 유연하고 다양한 상황을 보다 현실적으로 묘사할 수 있기 때문에 풍부한 표현력을 제공할 수 있다. 따라서 가상군의 행위를 실제 군인과 유사한 수준으로 모사할 수 있는 장점이 있다. 다만, 유한상태기계처럼 결정적이지 않기 때문에 가상군의 행위결정 과정을 분석하거나 의도적으로 특정한 행위를 수행하도록 하는 데에 있어서는 어려움이 따른다. 우리는 본 논문에서 제안한 방법을 공군 전투비행기 모델에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 그 결과 실제 군인이 상황에 대처하는 것과 유사하게 행위를 결정하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 행위계획 방법과 실험결과 그리고 향후 연구과제에 대하여 설명한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.113-122
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• 2020

2016년~2019년까지 지능정보기술 관련 콘텐츠 연구를 메타분석한 결과, 관련 기술이 사회적 화두로 부상한 이후 연구가 유의미하게 증가하였으며, 세부 기술과 관련해서는 가상현실 및 증강현실 기술에 대한 관심이 가장 높았다. 특정한 하나의 기술을 넘어 여러 지능정보기술이 콘텐츠와 어떻게 관련되는지가 탐구되는 경향이었다. 게임의 경우 VR 및 AR기술과 관련하여 연구가 많이 이루어졌고, 빅데이터 기술의 경우 영화 콘텐츠 연구에서 주목하는 경향이었다. 지능정보기술에 대한 기술적 접근을 시도한 연구가 많은 편이었으나, 인공지능 기술과 관련해서는 법적, 제도적으로 주로 조망되는 등 기술별, 콘텐츠 분야별로 차이가 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.277-283
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• 2018

일부의 혁신적인 사람들은 스스로 생각하는 컴퓨터에 대한 환상을 꿈꾸며, 그 능력을 부여하는 방법을 꾸준히 연구하여왔다. 그런데 알파고의 등장 이후 그 환상이 마냥 허황된 생각만은 아님을 간접적으로 느낄 수 있었고, 이제는 컴퓨터를 전공하는 대부분의 학생들은 그 방법을 공부할 만큼 일반화 되어가고 있다. 딥 러닝에 대한 사람들의 관심이 커지면서 그로 인해 머신러닝에 대한 발전 가능성 또한 많은 사람들이 기대하고 있다. 이번 연구에서는 포커게임을 매개로 하여 머신러닝 기술을 적용하여 시스템의 게임능력을 개선해 보려 하였고, 또한 얼굴 표정에 따른 감정의 변화 분석을 활용하여 게임의 완성도 또한 높여 보았다.

• 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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.37-46
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• 2019

최근 IT기술발전과 웹 서비스 형태 변화에 따라 교육 소비자의 새로운 요구가 증가되고 있다. 최첨단 디지털 컨텐츠를 접목한 교육환경이 트랜드로 자리잡은 가운데, 교육요소 중 디지털 스토리텔링 기법이 선호되고 있으며 디지털스토리텔링 기법을 적용한 연구 역시 최근 10년간 양적 증가추세에 있다. 그러나 국내에서는 아직 이에 대한 체계적인 논의가 이루어 지지 않아 실험연구를 통한 효과검증이 미비한 상태이다. 따라서 웹3.0 시대에 콘텐츠 이용행태인 지능화 된 웹과 개인별 맞춤 서비스 제공이라는 새로운 지평에 부합하는 교육환경 조성을 위해 디지털스토리텔링의 교육적 효과를 체계적으로 분석하여 변수 별 효과검증 통해 학문간 융합과 광범위한 적용을 목적으로 방향성을 제시하고자 한다. 이에 본 연구는, 디지털스토리텔링의 교육적 효과를 검증한 국내 실험연구 12편을 체계적으로 분석하여 해외사례와의 비교, 웹3.0시대에 준비해야 발전방안을 제언하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.317-321
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• 2006

게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.66-71
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• 2012

본 논문에서는 협상 게임 이론의 특성을 이용하여 서비스 요구 사항이 상이한 다수의 서비스 클래스들이 노드의 대역폭을 공유하는 경우 효율성 증대와 클래스별 비례적 공정성을 보장할 수 있는 대역폭 할당 기법을 제안한다. 일반적으로 각 클래스의 트래픽 입력율은 대부분의 시간에 비대칭적이기 때문에 제안기법은 클래스별 입력율에 따라 비례적으로 대역폭을 할당함으로써 시스템 측면에서 대역폭 이용 효율을 증대시킨다. 또한 제안 기법은 특정 클래스의 과도한 트래픽 입력으로 인한 타 클래스의 서비스 품질 저하를 방지하며, 클래스별 가중치에 따라 차등적이며 공정하게 대역폭을 할당한다.