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김덕형(Deokhyung Kim),정현준(Hyunjun Jung) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
강화학습에는 다양한 알고리즘이 있으며 분야에 따라 사용되는 알고리즘이 다르다. 게임 분야에서도 강화학습을 사용하여 인공지능을 개발할 때 특정 알고리즘이 사용된다. 알고리즘에 따라 학습 방식이 다르고 그로 인해 만들어지는 인공지능도 달라진다. 그러므로 개발자는 목적에 맞는 인공지능을 구현하기 위해 적절한 알고리즘을 선택해야 한다. 그러기 위해서 개발자는 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 알고 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 게임 인공지능 구현에 사용되는 알고리즘인 SAC, PPO, POCA 세 가지 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 비교한다. There are various algorithms in reinforcement learning, and the algorithm used differs depending on the field. Even in games, specific algorithms are used when developing Al (artificial intelligence) using reinforcement learning Different algorithms have different learning methods, so artificial intelligence is created differently. Therefore, the developer has to choose the appropriate algorithm to implement the Al for the purpose. To do that, the developer needs to know the algorithm’s learning method and which algorithms are effective for which Al. Therefore, this paper compares the learning methods of three algorithms, SAC, PPO, and POCA, which are algorithms used to implement game Al. These algorithms are practical to apply to which types of Al implementations.
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Unity ML-Agents 기반의 목표 추적 인공지능 성능 분석
김덕형(Deokhyung Kim),정현준(Hyunjun Jung) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.12
In the game, Non-Player Characters (NPCs) are an important component that allows players to feel fun by interacting with the player by applying Artificial Intelligence (AI) appropriate to their role. There are various ways to implement game AI, and reinforcement learning has recently been in the spotlight. Reinforcement learning is a method in which an agent learns by itself in a game environment and implements AI suitable for the environment. If reinforcement learning is used to implement game AI, there is no need to implement the actions that NPCs should write in code, and since it was created for the purpose of implementing AI, complex AI can also be implemented. In this paper, to analyze the performance of target tracking AI implemented by reinforcement learning, we implement target tracking AI with reinforcement learning through ML-Agents of Unity, a game creation platform, and compare performance with target tracking AI implemented with NavMeshAgent.
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조찬영(Chanyoung Jo),김덕형(Deokhyung Kim),정현준(Hyunjun Jung) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
사람은 평생에 걸쳐 다양한 감정을 느끼며 살아간다. 이런 감정을 분석하는 방법은 다양한 관점에서 연구가 진행되고 있다. 감정분석에서 중요한 것은 사람의 표정과 말이다. 또한, 감정은 일시적인 것이 아니라 연속적이다. 감정의 변화를 인식하려면 표정과 말을 봐야 하는데 표정과 말의 감정이 일치하지 않는다면 어떤 감정으로 분류할지 모호한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하고자 화자의 표정을 분석하고 음성을 다차원 감정인 VAD 차원에 맵핑하여 감정을 인식하는 멀티모달 시스템을 제안한다. People live with various emotions throughout their lives. Research is being conducted from various perspectives on how to analyze these emotions. What is important in emotional analysis is human expressions and words. Also, emotions are not temporary but continuous. To recognize changes in emotions, you need to look at expressions and words, but if the emotions of expressions and words do not match, there is a problem that you need to look at them as some emotion. In this paper, to solve this problem, we propose a multimodal model that recognizes facial expressions and analyzes emotions by mapping speech to a multi-dimensional emotion, VAD dimension.
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웹 어셈블리를 활용한 웹 환경의 Unity 기반 게임 성능 분석
송우석(Wooseok Song),김덕형(Deokhyung Kim),정현준(Hyunjun Jung),정동원(Dongwon Jeong) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
최근 웹의 규모는 PWA(Progressive web applications) 와 같은 웹 앱, 하이브리드 앱의 등장으로 커지고 있다. 하지만 기존 웹 표준 언어인 자바스크립트만으로는 언어의 특성상 게임 등의 높은 연산을 요구하는 앱 들을 웹 환경에 구현하기에 한계가 있었다. 웹 어셈블리는 이러한 자바스크립트의 단점을 보완하기 위해 제시된 새로운 유형의 저수준 바이트코드이다. 웹 어셈블리를 사용하면 웹 환경에서 네이티브 환경과 비슷한 연산 속도를 보여줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 기존 네이티브 환경과 웹 어셈블리를 사용한 웹 환경의 성능차이를 분석하고자 내비게이션메쉬 알고리즘이 적용된 미로 찾기 게임을 구현하여 네이티브 환경과 웹 환경에서 성능을 비교 분석한다. Recently, the scale of the web is increasing due to the emergence of web apps such as PWA (Progressive web applications) and hybrid apps. However, due to the nature of JavaScript, the web standard language, there was a limit to implementing apps that require high computation, such as games, in the web environment. Web Assembly is a new type of low-level bytecode proposed to compensate for these shortcomings of JavaScript. Using WebAssembly, it is possible to show computational speed similar to that of a native environment in a web environment. Therefore, in this paper, to analyze the performance difference between the native environment and the web environment using web assembly, implements a maze game with a navigation mesh algorithm and analyzed performance between the native environment of the web environment.
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