• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.730-732
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• 2005

본 논문에서는 자율적인 다수의 에이전트들이 협력하여 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘인 MADFS를 제안하고 그 효율성을 분석한다. 이 알고리즘은 깊이-우선 탐색(DFS)에 기초한 단일 에이전트 공간 탐사 알고리즘인 dFS-RTA* 와 DFS-PHA* 를 멀티 에이전트 환경에 적합하게 에이전트 간 정보공유 방식과 방문노드 선택전략을 설계하여 확장하였다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Korean Journal of Child Studies
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• v.26 no.1
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• pp.75-90
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• 2005

The structure of fears was identified and measured by Q methodology. Subjects were 40 school-aged children with emotional and behavioral problems. Subjectivity of children's fears was classified into 3 types by the QUANL program. Three types occupied 52% of all variance and correlations ranged between .31 and.52. The first type is "imaginative-sensitive perception" where children are fearful about unreal and imaginative objects related to death. The second type is "rational-empirical perception" where children are concerned about the impact of fearful objects and authoritative figures based on their own personal experience. The last type is "realistic-egocentric perception" where children are fearful of possible violence, crime, and disease.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.23.1-23.1
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• 2009

Space physics is more than fifty years old and is going through middle age. Looking back and thinking about what has been learned during the past fifty years, one finds that progress was made at the expense of exactness. Past observations have been interpreted using theory with unreal assumptions. Theory and models must be testable, verifiable and consistent with observations. Current theory cannot explain many important observational results that are relevant for understanding how space plasmas work. This talk will examine the current model of space plasma and assess its capabilities. We will then discuss the required level of theory and models that should be developed to advance space physics to the next tier.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.26 no.3
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• pp.249-256
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• 2000

Bond immunization model is used to minimize interest rate risk for investing in fixed-income market, the model equalizes asset and liability values using the duration which is the sensitivity of portfolio value with respect to the interest rate. However this model might generate an error in practice because the model is based on unreal hypothesis, so called "Parallel Shift Term Structure". In this paper, we use the neural network approach to overcome the parallel shift term structure and try to employ this term structure function to the traditional immunization model. Finally, we present some computational test results that show the superiority of the partial immunization model to the traditional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.159-162
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• 2018

본 논문에서는 언리얼 엔진4에서 제공하는 강력한 라이팅 세팅들에 대해서 분석하고, 월드 라이트 매스의 옵션, 라이트매스 임포턴스 볼륨, 리플렉션 캡쳐 등을 사용해 효과적으로 사실적인 라이팅을 얻어내는 방법에 대하여 연구하였다. 월드 라이트 매스의 옵션들은 월드 전역의 간접광, 간접 그림자 등에 영향을 미치며, 라이트매스 임포턴스 볼륨, 리플렉션 캡처를 통해 라이팅의 중요도와 세밀한 반사를 정의함으로서 베이크 타임을 현저하게 감소시키고 사실적인 결과를 얻는데 연구 목적이 있다. 전역적인 라이팅 세팅이 세밀하고 사실적인 라이팅을 얻어내는데에 얼마나 효과적인지를 게임 구현을 통해 보여주었다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1994.04a
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• pp.19-31
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• 1994

The accurate error size and discrimination region in the perception of depth amount from 3- dimensional images by the human visual system will be the basic data for the utilization and application of the binocular 3 - Dimensional image system. This paper is focused on studying the accuracy of the depth amount perceived from 3-dimensional images by the human visual system. From the performed experiment, the following results have been obtained: (1) The depth amount perceived from the binocular 3-dimensional images has been displayed by a proper scale of distance, and found to be imprecise and also have a large variance. (2) In utilizing the binocular 3-dimensional image system, it seems more appropriate to make the images viewed outward rather than inward from the screen in the regard of error and variance. (3) The binocular 3- dimensional image system can be effectively applied to displaying unreal space, for example, the layout of room in design, from the viewpoint of perception characteristics of depth amount.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.329-332
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• 2003

현재의 일반적인 다중에이전트 시스템 환경은 실시간이며 복잡한 환경을 제공한다. 또한 제한적인 통신 환경을 제공한다. 본 논문의 테스트 환경인 Unreal Tournament 의 환경은 일반적인 다중 에이전트 시스템 환경을 제공한다. UT 게임의 GameBots 시스템에서 실시간 다중 에이전트 협상 시스템의 구현을 위한 ACL (Agent Communication Language) 을 정의하였으며 그에 따른 다중 에이전트 협상 프로토콜을 정의하였다. 통신 환경은 단일 채널 환경이며 제한적인 통신을 제공한다. 에이전트들은 게임 시작과 동시에 인지 정보를 기반으로 맴을 작성하게 된다. UT 게임은 환경이 실시간으로 급변하기 때문에 최단의 협상 과정을 가져야 한다. 협상 시스템의 구성은 협상 과정에서 모든 것을 정하기엔 시간이 부족하기 때문에 빠른 협상 과정을 유도하기 위하여 협상과정의 일부분을 사전에 정의함으로써 협상과정을 단순화 시켰으며, 나머지는 실시간 협상과정을 통하여 동적으로 역할 분담을 하였다 협상 방법으로는 각 에이전트의 의견이 반영될 수 있는 투표 (voting) 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.595-597
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.222-231
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 $DFS-RTA^{\ast}$와 $DFS-PHA^{\ast}$를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 $RTA^{\ast}$와 $PHA^{\ast}$를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.