스마트폰의 보급으로 빠르게 성장한 인터넷 시장은 다양한 정보를 쉽고 빠르게 접할 수 있게 되었고 많은 사람들이 찾아보는 실시간 스트리밍 또한 빠른 속도로 성장하였다. 실시간 스트리밍이 알려지고 성장하기까지는 긴 시간이 걸리지 않았으며 현재까지도 급격하게 성장하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 글로벌 대표 기업들이 클라우드 기반의 게임 플랫폼 시스템을 제시하고 있는 반면 국내 기업들의 상황은 그렇지 못하고 있는 부분에 대해서 게임 플레어들의 스트리밍 기반의 게임 구입 선호도 설문을 통해 국내 게임 마케팅에 스트리밍 기반의 게임 판매 전략에 중요성을 제시하고자 한다.
In wireless networks, cooperation is necessary for many protocols, such as routing, clock synchronization, and security. It is known that cooperator nodes suffer greatly from problems such as increasing energy consumption. Therefore, rational nodes have no incentive to cooperatively forward traffic for others. A rational node is different from a malicious node. It is a node that makes the best decision in each state (cooperate or non-cooperate). In this paper, game theory is used to analyze the cooperation between nodes. An evolutionary game has been investigated using two nodes, and their strategies have been compared to find the best one. Subsequently, two approaches, one based on a genetic algorithm (GA) and the other on learning automata (LA), are presented to incite nodes for cooperating in a noisy environment. As you will see later, the GA strategy is able to disable the effect of noise by using a big enough chromosome; however, it cannot persuade nodes to cooperate in a noisefree environment. Unlike the GA strategy, the LA strategy shows good results in a noise-free environment because it has good agreement in cooperation-based strategies in both types of environment (noise-free and noisy).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5759-5779
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2017
As the main means to cope with the stubborn problem of drunk driving, the inspection of drunk driving has already been paid more attention and thus reinforced. In this paper, we model this scenario as a Stackelberg game, where the police department (called defender) allocates resources dynamically in terms of the traffic situation on the traffic network to arrest drink drivers and drivers who drink (called attacker), whether choosing drunk driving or designated driving service, expect to minimize their cost for given travel routes. However, with the number of resources are limited, our goal is to calculate the optimal resource allocation strategy for the defender. Therefore, first, we provide an effective approach (named OISDD) to fulfill our goal, i.e., generate the optimal strategy to inspect drunk driving. Second, we apply OISDD to directed graphs (which are abstracted from Dalian traffic network) to analyze and test its correctness and rationality. The experimental results show that OISDD is feasible and efficient.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.217-228
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2022
The study aimed to build an electronic strategy in innovative learning situations for the role of education in combating intellectual currents. A total of 525 Saudi university faculty members and general education teachers were surveyed using two electronic questionnaires. Arithmetic averages and standard deviations, One-way ANOVA, Scheffé's test, Pearson's correlation coefficient, and Cronbach's alpha stability coefficient were used as statistical methods. The study statistically identifies the differences between the study sample at the level of significance (0.05). and the design of a digital application for individual learning to combat deviant intellectual currents to activate them in light of Saudi Vision 2030 by combining the theoretical academic material and turning it into a learning e-game called (crosswords). The game is equipped with hyper media that supports education with entertainment to direct ideas towards the promotion of identity, the development of values towards moderation and the consolidation of intellectual security. Additionally, the learning e-game represents awareness messages in three short films to activate the role of curricula and intellectual awareness centers to apply realistically, innovatively, and effectively.
게임을 제작하는 최대의 목적은 플레이어가 재미있어하는 게임을 만들어 성공적으로 판매하는 것이다. 재미있는 게임을 만들기 위하여 게임의 재미요소를 구분하고 플레이어들의 성향을 정확히 분석해야한다. 본 논문에서는 게임 재미요소를 비교하고 이를 바탕으로 가장 세분화된 재미요소를 선택하여 AHP를 이용하여 요소별 중요도를 정량화하였다. 정량화된 값을 바탕으로 다량의 게임 플레어들이 평가한 재미요소 값을 활용하여 게임의 장르별 재미 만족도를 조사하였다. 본 연구의 결과는 게임의 재미 만족도를 위한 평가 시스템으로 활용될 수 있으며, 장르별 게임의 재미 요소 구현에 관한 개발 방향성을 제시하였다.
The report presents an approach to constructing or control algorithms for finite dimensional dynamical systems under the deficit of information about dynamical disturbances. The approach is based on the constructions of the extremal shift strategy of the differential game theory.
본 논문에서는 무선통신에서 유한개의 전략집합을 갖는 전력제어 문제를 게임이론을 통하여 분석하였다. 기존의 게임이론을 이용한 전력제어에서는 개방루프 제어에서와 같이 초기전송 전력을 결정하는 연속적인 게임 모델에 국한된 반면, 본 논문에서는 폐루프 전력제어에서와 정해진 전력제어 step size 만큼 전력을 올리거나 내리는 전력제어 문제를 게임 이론의 전형적인 모델 중의 하나인 죄수 딜레마 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 전력을 올리는 전략이 내쉬 균형임을 증명하였고, 따라서 이와 같은 상황에서는 모든 단말기가 자신의 전력을 향상시키려고 시도하기 때문에 전체 시스템 측면에서는 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 인접 셀 간 간섭이 심각한 환경에서 효율적인 전력제어 알고리즘을 구현하기 위하여 게임모형의 효용함수를 새롭게 정의하였고, 그 결과 모든 단말이 자신의 효용함수를 최대화 하려고 노력한다고 하더라도 자신의 송신 전력이 일정한 수준으로 유지될 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.
NPC, 특히 적 캐릭터들의 인공지능은 게임의 설계 단계에 있어 난이도를 조절하기 위해 핵심적인 요소이다. 지능적인 적들은 게임을 보다 도전적으로 만들 뿐 아니라, 동일한 게임 환경에서도 유저들에게 다양한 경험을 제공할 수 있다. 오늘날 대부분의 게임 유저들은 다수의 적들과 상호작용을 하기 때문에, 적 캐릭터들의 협업을 제어하는 것은 이전 어느 때보다 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 본 연구는 팩맨 게임의 적 인공지능에 구현될 수 있는 A* 알고리즘 기반의 협력전술을 제안한다. 17명의 피실험자로부터 얻은 설문 결과는 제안된 협력전술을 따르는 적으로 구성된 레벨이, 기존 팩맨게임에서의 적들 또는 비협력적인 적들로 구성된 레벨들보다 더 어렵고 흥미로웠음을 보여준다.
하드웨어의 성능이 높아질수록 게임 유저들은 높은 수준의 컴퓨터 그래픽, 편리한 유저 인터페이스, 빠른 속도를 가진 네트워크 그리고 영리한 게임 인공지능을 요구하고 있다. 하지만 현재 게임 인공지능 개발은 개발자 혼자 하거나 한 회사의 개발팀에서만 이루어질 뿐이다. 그래서 자신이 혹은 회사에서 개발한 게임 인공지능의 성능이 어느 정도인지 검증을 하기 힘들고 높은 수준의 게임 인공지능을 개발하기 위해 필요한 기본 게임 인공지능기술들이 부족하다. 본 논문에서는 기존의 게임인공지능 플랫폼들의 장, 단점을 알아보고 게임인공지능 플랫폼의 설계 시 고려해야 할 점을 고찰한다. 이것을 바탕으로 전략적 위치를 찾아주는 모듈이 있어 개발자 들이 손쉽게 게임 인공지능을 구현 하고 인공지능 테스트가 가능한 에이전트기반 게임 플랫폼인 Darwin을 제안한다. 그리고 Darwin에서 제공하는 전략적 모듈을 사용하여 제작한 에이전트를 만들어 수행결과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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