• 정보교육학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-107
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• 2008

초고속 유선 인터넷의 발달과 더불어 각광을 받고 있는 온라인 학습을 넘어 현재 휴대인터넷 (WiBro)과 UMPC (Ultra Mobile PC)를 비롯한 모바일 환경에서의 학습이 활발해지고 있다. 또한 최근 학생들은 점차 일방적인 주입식 교육보다는 상호작용적이며 즉각적인 피드백을 받을 수 있는 게임적 요소에 큰 관심을 보이고 있다. 본 연구에서는 학습자의 특성을 고려하여 모바일 학습에서 학습자의 학습 동기를 유발, 지속시키기 위한 방안으로써 Keller의 동기 유발 이론에 기초한 게임 전략을 접목시킨 새로운 동기 모형을 제시하여 학교 현장에 적용하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.25-35
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• 2008

<승람도놀이>는 조선시대부터 즐겼던 전통 보드게임으로 실용화할 가치가 놓은 게임이다. 이 논문에서는 <승람도놀이>를 인생게임과 같이 지금의 현실에 맞게 게임화하기 위해서 <승람도놀이>의 특징을 파악하고 그 현대적 응용 가능성에 대해 살펴보았다. <승람도놀이>의 특징은 선진적인 이동방법, 캐릭터성의 이용 및 공간인지의 교육적 특성을 갖춘 Move and Roll 주사위 게임이라는 점에 있다. 한국의 지도 모양의 보드관을 이동하면서 주요한 한국의 명승지와 명승지에 얽힌 역사와 문화를 학습할 수 있다. 특히 다양한 경로를 통한 이동 방법 및 캐릭터성은 이 놀이의 큰 장점이라고 할 수 있다. <승람도놀이>의 실용화는 이러한 특징을 바탕으로 놀이판의 현재화, 다른 주제로의 확장, 주제에 따른 캐릭터의 변용, 디지털화 둥을 통해 기대해 볼 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2313-2326
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• 2018

The method of operating a game could determine the psychological distance between the player and the game character, and thus, in the Virtual Reality, players' control methodologies are important to enhance their immersion. This study has the objective of examining the difference in games according to the method of operation based on the player's movements. This study researched the effect of the method of operating movement conforming to the movement of the character and the physical operation of the body on forming game experiences for the player. The result of performing an experiment increased reality for the game player through a controller in the shape of the actual control, to increase focus in the game. As so, game play through movements, including actual movements by the player displayed to enhance game satisfaction. In the part of media remediation field, Game can be defined as media which has their own unique hypermediacy. Especially, in the motion based game, players' movement mediates players and the game, therefore, players' movement could make players' experience augmented or immediate in accordance with the characteristics of movements. Even though sports and dances genres of motion-based games are common, RPG or adventure genres are rare. It can be explained that the characteristics of the action have been explained in the immediacy. In a game of fantasy, which is difficult to experience in real-life situations, the nature of the player's motion can increase the immersion of the game, which can contribute to utilization of players' motion and experience design in the various genres and suggestion of grounds theory. In addition, through this study, it is able to design motion-based games of various genres.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.690-693
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• 2003

The purpose of two player game is that a player beats an enemy. In order to win to various enemies, a learning of various strategies is indispensable. However, the optimal action to overcome the enemies will change when the game done over and again because the enemy's actions also change dynamically. Sol it is din-cult that the player aquires the optimal action and that the specific player keeps winning to various enemies. Species who have a competition relation and affect other's existence is called a coevolution. Coevolution has recently attracred considerable interest in the community of Artificial Life and Evolutionary Computation(1). In this paper, we apply Classifier System for agent team to two player game. A reward and a penalty are given to the used rules when the agent achieve specific action in the game and each team's rulebase are evaluated based on the ranking in the league. We show that all teams can acquire the optimal actions by coevolution.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권1호
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• pp.83-90
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.143-152
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• 2021

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제7권2호
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• pp.13-17
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• 2019

Currently, the sports market continues to grow every year, and among them, professional baseball's entry income is larger than the rest of the professional league. In sports, strategies are used differently in different situations, and the analysis is based on data to decide which direction to implement. There is a part that a person misses in an analysis, and there is a possibility of a false analysis by subjective judgment. So, if this data analysis is done through artificial intelligence, the objective analysis is possible, and the strategy can be more rationalized, which helps to win the game. The most popular baseball to be applied to artificial intelligence to analyze athletes' strengths and weaknesses and then efficiently establish strategies to ease the competition. The data applied to the experiment were provided on the KBO official website, and the algorithms for forecasting applied linear regression. The results showed that the accuracy was 87%, and the standard error was ±5. Although the results of the experiment were not enough data, it would be possible to effectively use baseball strategies and predict the results of the game if the amount of data and regular data can be applied in the future.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.289-293
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• 2002

분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.34-49
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• 2015

Market means of spectrum trading have been utilized as a vital method of spectrum sharing and access in future cognitive radio system. In this paper, we consider the spectrum trading with multiple primary carrier providers (PCP) leasing the spectrum to multiple secondary carrier providers (SCP) for a short period of time. Several factors including the price of the resource, duration of leasing, and the spectrum quality guides the proposed model. We formulate three trading policies based on the game theory for dynamic spectrum access in a LTE based cognitive radio system (CRS). In the first, we consider utility function based resource sharing (UFRS) without any knowledge of past transaction. In the second policy, each SCP deals with PCP using a non-cooperative resource sharing (NCRS) method which employs optimal strategy based on reinforcement learning. In variation of second policy, third policy adopts a Nash bargaining while incorporating a recommendation entity in resource sharing (RERS). The simulation results suggest overall increase in throughput while maintaining higher spectrum efficiency and fairness.

• 4차산업연구
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• 제4권1호
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• pp.11-18
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• 2024

Purpose: The purpose of this study is to develop a geography class teaching and learning guide that enables learners to realistically explore the characteristics of the world's climate and geographical environment using digital tools. Research design, data and methodology: We review previous research on classes using goal-based scenario learning models, gamification, and digital tools, and explore tools that can be applied to world geography classes. Based on the exploration results, a goal-based scenario learning module is designed and a strategy for promoting educational gamification is established based on the ADDIE instructional design model. Results: The study comprises four sessions. Sessions 1-3 involve performance evaluations using a goal-based scenario learning module. Learners create game characters reflecting geographical characteristics, present results, and proceed with 3D modeling. In Session 4, a gamification class using Google Sites on the CoSpaces metaverse platform will be conducted. Conclusions: The study introduces a goal-based scenario learning model and a gamification class using digital tools to empower learners in exploring geographical diversity and its impact on lifestyles. Utilizing an accessible online platform, the study provides practical measures for integrating digital tools into geography education, addressing the current importance of digital technology in teaching.