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저자 김정훈, 이지형 
학회명 한국정보과학회 추계학술대회 
학회명 (약자) KISS 2006 
페이지 218-222 
학회시작일 2006-10-20 
학회종료일 2006-10-23 

우수한 능력의 인공지능 개체로 구성된 게임은 그렇지 못한 게임에 비해 더 나은 흥미를 사용자에게 제공할 수 있다. 미국 Valve사의 Half-Life, Counter-Strike 및 한국 Dragonfly사의 Special-Force와 같은 실시간 FPS 전투게임에서 상대편에 대한 검색 및 목표 화하는(Targeting) 기법은 인공개체의 전투력에 중요한 하나의 요소이다. 하지만 이 같은 경우의 Targeting은 정적인 대상에 대한 것이 아니라 동적인 대상에 대한 것이므로 단순한 산술 계산으로는 실용적인 효과를 내기 힘들다. 본 논문에서는 Neural Network를 이용한 학습기법을 사용하여 동적인 개체에 대한 효과적인 Targeting기법을 제안한다. 제안한 기법은 매 순간 변화하는 상황정보와 Virtual bullet이라는 가상 미사일 개념을 활용하여 학습 Data를 모델링한 후 Neural Network로 학습시켜 효과적인 Targeting이 가능하도록 구현하였다 제안한 기법은 Java기반의 탱크전투 시뮬레이션 Framework인 Robocode에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법으로 제작된 Robot(Crystal 1.0)은 ‘2006 Robocode Korea Cup에서 우승을 차지하였다.

    2016

    2014

      LDA 모델을 이용한 잠재 키워드 추출
      2014.12.13
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    2013

    2012

      위치 기반 서비스를 위한 이동 경로 선택
      2012.01.18
      저자: 윤태복, 이지형     학회명: 한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회     학회명 (약자): KCC 2005     페이지: 613-615     학회시작일: 2005-07-08     학회종료일: 2005-07-08    
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      2017.06.29
      저자: 최윤석, 이지형     학회명: 한국정보과학회 2016년 동계학술발표회     학회시작일: 2016-12-21     학회종료일: 2016-12-23    
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      2014.08.29
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