• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1063-1066
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• 2003

지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.

• ETRI Journal
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• 제31권1호
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• pp.10-20
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• 2009

In this paper, a video broadcasting system between a home-server-type device and a mobile device is proposed. The home-server-type device can automatically extract semantic information from video contents, such as news, a soccer match, and a baseball game. The indexing results are utilized to convert the original video contents to a digested or arranged format. From the mobile device, a user can make recording requests to the home-server-type devices and can then watch and navigate recorded video contents in a digested form. The novelty of this study is the actual implementation of the proposed system by combining the actual IT environment that is available with indexing algorithms. The implementation of the system is demonstrated along with experimental results of the automatic video indexing algorithms. The overall performance of the developed system is compared with existing state-of-the-art personal video recording products.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.447-449
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• 2012

This paper present an intelligent microcontroller based chess playing robot which can play a board game against opponent and calculate its moves in a non-idealized environment. In this work, for the sake of simplicity task is accomplished by using Cartesian coordinate system. Chess playing system has been designed in such a way that it provides an interface between user and robot to control chess movements using RS232. Various algorithms are implemented for interfacing hardware in C++ language. Our main goal is to design a cost effective and highly accurate robot system that consumes minimal power to complete its task.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.319-321
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• 2002

본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.39-48
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• 2007

군의 전투 상황을 모의하는 전투 시뮬레이션 모델을 개발함에 있어서 현대전, 미래전의 핵심인 지휘통제분야에 대한 모의가 필요하다. 본 논문에서는 교전위주의 현재 워게임 모델을 개선하기위해 군의 의사결정과정인 부대지휘절차를 지능형 에이전트를 이용하는 모의방법론을 제시하였다. 계층별 지휘본부를 대리할 수 있는 다중 에이전트의 아키텍처를 설계하고 각각 에이전트의 기본적인 구조와 모의논리를 연구하였다. 본 연구는 지능형 에이전트의 적용대상을 관으로 확대하는 방법론이 될 것이고, 기본구조를 더욱 심화 발전시키면 불확실한 전장상황을 보다 정확하게 모의할 수 있는 기초가 될 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.107-111
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• 2005

When a pedagogical agent system aims to provide students with interactive help, it needs to know what knowledge the student has and what goals the student is currently trying to achieve. That is, it must do both assessment and plan recognition. These modeling tasks involve a high level of uncertainty when students are allowed to follow various lines of reasoning and are not required to show all their reasoning explicitly. In this paper, the student model for interactive edutainment applications is proposed. This model is based on Bayesian Networks to expose constructs and parameters of rules and propositions pertaining to game and problem solving activities. This student model could be utilized as the emotion generation model for student and agent as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.631-641
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• 2007

국내 게임시장은 MMORPG만을 생산하는 기이한 형태로 발전하고 있다. 하지만 지능형 캐릭터의 수준은 여전히 제자리걸음을 하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망을 사용하여 보다 뛰어난 지능을 가진 캐릭터 구현 방안을 제시하고자 한다. 또한 현재 MMORPG에서 사용되는 다른 인공지능 기술들과 비교했을 때, 그 성능이 뒤쳐지지 않음을 증명하고, 실제 MMORPG에 적용할 수 있는 구체적인 알고리즘과 구현 방법에 대해 설명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.754-774
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• 2023

Wrestling is one of the popular events for modern sports. It is difficult to quantitatively describe a wrestling game between athletes. And deep learning can help wrestling training by human recognition techniques. Based on the characteristics of latest wrestling competition rules and human recognition technologies, a set of wrestling competition video analysis and retrieval system is proposed. This system uses a combination of literature method, observation method, interview method and mathematical statistics to conduct statistics, analysis, research and discussion on the application of technology. Combined the system application in targeted movement technology. A deep learning-based facial recognition psychological feature analysis method for the training and competition of classical wrestling after the implementation of the new rules is proposed. The experimental results of this paper showed that the proportion of natural emotions of male and female wrestlers was about 50%, indicating that the wrestler's mentality was relatively stable before the intense physical confrontation, and the test of the system also proved the stability of the system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2004

본 논문에서는 신경망을 이용하여 대전 액션 게임의 캐릭터들을 지능화하는 방법을 제안한다. 일반적인 대전 액션 게임에서 어떤 행동은 여러 개의 시간 단위에 걸쳐 이루어진다. 그러므로 캐릭터의 어떤 행동에 대한 결과는 곧바로 나타나지 않고 몇 개의 시간 단위가 지난 후에 나타난다. 이러한 캐릭터들에 적합한 신경망을 설계하기 위해서는 신경망을 학습시키는 시점을 결정하는 것과 더불어 학습 시에 사용되는 입력과 출력 값을 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동의 적합도를 게임 점수의 변화로 평가한다. 그러므로 게임 점수의 변화가 생길 때마다 신경망은 학습된다. 학습을 위해서는 우선 그 변화를 야기한 이전의 결정을 파악하고, 그 당시의 입력값, 출력값, 그리고 현재의 점수의 변화를 이용하여 신경망을 학습시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험을 간단한 (하지만 실제 게임과 매우 유사한) 게임 환경에서 수행하였다. 실험 결과 학습 초기에는 무작위의 캐릭터에 대해 점수를 획득하지 못하던 지능 캐릭터가 제안된 알고리즘으로 학습하면 최대 3.6 배의 점수를 획득하는 성능을 보였다. 그러므로 제안된 지능 캐릭터가 게임의 규칙과 기술을 학습하는 능력이 있는 것으로 결론지을 수 있다. 제안된 알고리즘은 온라인 게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 적용할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.