게임은 여러 캐릭터와 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 학습을 하는데 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하였다. 보상 값을 받아 캐릭터가 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 학습초기에는 학습속도가 느려진다. 순차예측 알고리즘을 개선하여 학습에 적용하였다. 기존 강화학습으로 구현된 게임과 비교 실험하였다. 실험결과 개선 구현된 게임의 성능이 학습속도 측면에서 30% 까지 향상됨을 알 수 있었다.
고전 논리나 선형 논리에 기반한 논리 프로그래밍에서는 순차적 작업이나 순차적 순환 작업을 표현하는 구문이 결여되어 있다. 최근 순차적 작업을 표현하는 구문 - $G_1{\cap}G_2$ 이 제시되었는데 이는 Japaridze의 game 모델에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 ${\cap}_x^LG$의 형태를 갖고 있는 순차적 순환 작업을 제안하고 있다. 여기서 $x$는 변수이고, $L$은 리스트이고, $G$는 목표작업을 의미한다. 기호 ${\cap}_x^L$는 순차적 유한 정량자라고 불린다. 위 구문을 다음과 같은 작업을 의미한다: $x$에 $L$의 원소들의 값을 차례로 대입하여 순차적으로 반복 수행하시오.
In 2009, Japanese government requires exporters to have individual export licenses for certain items and removes South Korea from White Countries. The export control and regulations are likely to be affected by political factors. This study aims to analyze Japan-South Korea trade dispute with a sequential game with incomplete information. The results show that Japan may apply trade regulations on Korea regardless of efficiency of Korea and the possibilities of regulations increases when political factors are important in its decision on export policy.
In this paper, the prototyping process for developing syllable-initial consonant-based game 'Korean Guards' is described. Users may effectively learn Korean words using alphabetically sequential approaches, but the easiness of access bestowed on the smart environments and game algorithms could be fully utilized for the functional advantages for educational purposes. This functional game is developed on Android OS and the prototypical outcome is shown.
가상 환경에서 가상 캐릭터가 사람과 같이 자연스럽게 동작하기 위한 과정은 많은 노력을 필요로 한다. 가상 캐릭터는 행동을 기반으로 동작하기 때문에 자연스럽게 동작하기 위해서는 행동 정의가 가장 중요하다. 최근에는 사람이 조작한 가상 캐릭터의 행동을 기반으로 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 정의하는 Programming by Demonstration에 관한 연구가 활성화되고 있다. 하지만 이 방법들은 항상 동일한 길이의 연속적인 행동을 도출하거나 연속적인 행동을 정의할 때 사용하는 행동들을 제한하기 때문에 다양한 일련의 행동 생성하기가 어렵다. 자연스럽게 동작을 수행하기 위해서는 조작한 가상 캐릭터의 행동에서 최대한 다양한 일련의 행동들을 도출하고 도출한 일련의 행동들을 대표하는 최적의 연속적인 행동을 선택해야 한다. 그래서 여러 가지의 제약 사항을 줄이면서 일련의 행동을 생성하기 위한 연구들이 필요하다. 이 논문에서는 사람이 조작한 캐릭터의 행동을 수집하고 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 모두 도출해서 가상 캐릭터에게 적합한 일련의 행동을 선정하는 방법을 제안한다. 실험에서는 제안한 방법을 자동차 게임에 적용해서 생성되는 과정을 기술한다. 생성된 결과를 보면 사람이 수행한 일련의 행동을 길이나 분할하는 위치에 제약을 받지 않고 생성한 것을 볼 수 있었다. 결국, 제안한 방법은 더 많은 일련의 행동을 도출하고 가상 캐릭터에게 적합한 행동을 선정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 비용조건이 다른 오염배출기업이 가격경쟁을 할 때 환경에 대한 사회적 책임(ECSR)의 정도가 시장균형과 환경오염, 그리고 사회후생에 미치는 영향을 분석한다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 순차적 ECSR은 상호보완성을 지니고 있으며 비용조건에 상관없이 후발 기업이 항상 더 높은 이윤을 얻게 된다. 둘째, ECSR의 선택시기를 내생화하는 경우 순차게임이 항상 균형이 되고, 비용 비대칭성이 유의하면 효율적인 기업이 ECSR을 선도하는 것이 보수우위균형이 된다. 마지막으로, 순차적 ECSR이 환경오염과 사회후생에 미치는 효과는 오염의 사회적 한계비용에 의해 영향을 받는다. 사회적 비용이 충분히 크다면 효율적인 기업이 ECSR을 선도하는 균형이 사회적으로 바람직하지만, 비효율적인 기업이 ECSR을 선도하는 균형에서는 사회적 비용의 크기에 상관없이 항상 환경오염이 더 심각해질 뿐만 아니라 시장규모가 작아서 비용 비대칭성이 유의하다면 사회후생은 더 낮아진다.
본 논문은 컨테이너 선사들의 선형, 항로 및 항차의 결정방법을 구축하기 위해 동아시아지역의 경쟁적인 해운시장을 분석하였다. 상하이항과 홍콩항으로부터 국내의 부산, 광양 및 인천항향 서비스 항로에 운송량, 운임, 원가, 그리고 시장점유율을 기반으로 한 모형에 비협조적게임이론에 기초한 순차진행게임을 적용하였다. 이러한 모형의 문제를 풀도록 제안된 하위게임 완전 내시균형해에 따르면, 경쟁환경에서 선사들의 의사결정은 운항거리, 운송수요, 그리고 운임수준에 따라 달라지는 것으로 분석되었다. 그러므로 선사들은 운송네트워크와 최적선대에 대한 전략을 구성할 때 최적균형해를 이용하고 이를 위해 다양한 의사결정 요인들을 동시에 고려해야만 한다. 추가적으로, 항만들은 다양한 요인들을 이용해 각 항만이 선사 운송네트워크의 최적 균형해를 제공하기 위한 경영전략을 구축해야만 할 것이다.
This study investigated the development of infant behaviors and maternal scaffolding in mother-infant games. Subjects were 60 mothers and their 9-, 12-, 15- and 18-month infants, 15 dyads in each age group. Mother-infant interaction was videotaped in the laboratory as they played peek-a-boo and a ball game in 2 sessions. Infant game behaviors were classified by the Rome-Flanders, Cossette, Ricard and $D{\acute{e}}carie$(1995) list, and maternal game behaviors were classified by the Hodapp, Goldfield & Boyatzis(1984) list. Data were analyzed by one-way ANOVA, two-way ANOVA with repeated measures, sequential analysis and Z test as well as qualitative analysis. Results showed that infants played an increasingly active role with age. Infants mastered the ball game at earlier age than peek-a-boo. Mothers scaffolded infant behaviors in various ways. The amount of maternal game behavior varied by type of game.
When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.
This study is concerned with the equilibrium bidding strategy and the optimal auction design of sequential auction with a reserve price and an entry fee. It is assumed that each bidder has a fixed reservation value and draws the reservation values of other bidders independently in the same distribution and may obtain at most one object to be sold. Under such assumptions, the sequential auction will be analyzed by the game theoretic approach. The purpose of this paper is, in the sequential auction, to find the equilibrium bidding strategy and to design the optimal auction under the equilibrium bidding strategy. The equilibrium bidding strategy and the optimal auction design are further analyzed with respect to change of the reserve price, the entry fee, and the number of bidders and objects. Specially, the auctioneer's expected revenue for each auction is obtained and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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