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유전 알고리즘과 신경망을 이용한 RPG 게임 캐릭터의 제어
권오광,박종구 한국게임학회 2006 한국게임학회 논문지 Vol.6 No.2
게임의 발전에 따라 게임에 등장하는 NPC(Non-Player Character)들의 지능 또한 중요성을 더해 가고 있다. 단순히 이동하고 플레이어를 공격하기만 하는 수준을 넘어서 WPC들 역시 다양한 기술과 전술을 사용하는 것이 최근의 MMORPG 게임의 추세이다. 본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 롤플레잉 게임에 사용되는 캐릭터에게 학습 및 적응 능력을 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 지능 캐릭터가 얼마나 게임의 규칙과 전술을 잘 학습하고 적응하는지를 살펴보기 위하여 본 논문에서는 간단한 게임 모델을 제작하여 실험하였다. 캐릭터는 탱커(Tanker), 딜러(Dealer), 힐러(Healer)의 3가지 종류가 있으며, 지능 캐릭터 집단은 신경망과 유전 알고리즘으로 학습되고 FSM으로 움직이는 적 캐릭터 집단과의 전투를 통해 학습한다. 실험 결과 지능 캐릭터가 전투를 통해 자신과 적의 능력에 따른 적절한 전투 방식을 스스로 학습하고, 게임 규칙의 변화에 적응하는 것을 볼 수 있었다. As the development of games continues, the intelligence of NPC is becoming more and more important. Nowadays, the NPCs of MMORPGS are not only capable of simple actions like moving and attacking players, but also utilizing variety of skills and tactics as human-players do. This study suggests a method that grants characters used in RPG(Role-Playing Game) an ability of training and adaptation using Neural network and Genetic Algorithm. In this study, a simple game-play model is constructed to test how suggested intellect characters could train and adapt themselves to game rules and tactics. In the game-play model, three types of characters(Tanker, Dealer, Healer) are used. Intellect character group constructed by NN and GA, and trained by combats against enemy character group constructed by FSM. As the result of test, the proposed intellect characters group acquire an appropriate combat tactics by themselves according to their abilities and those of enemies, and adapt change of game rule.
유전 프로그래밍을 이용한 추격-회피 문제에서의 게임 에이전트 학습
권오광,박종구,Kwon, O-Kyang,Park, Jong-Koo 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.3
최근의 게임 플레이어들은 단순한 반복적인 조작을 벗어나 복잡한 환경 하에서 다양한 전략과 전술을 구사하여야 하는 게임을 요구하고 있다. 이러한 환경에서 게임 캐릭터를 학습시키기 위해 다양한 인공지능 기법들이 제안되었으며, 최근에는 신경망과 유전 알고리즘을 이용한 학습 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 게임이론에서 널리 사용되는 추격-회피 전략의 학습을 위해 유전 프로그래밍(GP)을 사용하였다. 제안된 유전 프로그래밍은 신경망과 같은 기존의 방법에 비해 수행 속도가 빠르고, 학습의 결과를 직관적으로 이해할 수 있으며, 진화된 염색체를 추론 규칙으로 변환 가능하므로 호환성이 높다는 장점을 가지고 있다. Recently, game players want new game requiring more various tactics and strategies in the complex environment beyond simple and repetitive play. Various artificial intelligence techniques have been suggested to make the game characters learn within this environment, and the recent researches include the neural network and the genetic algorithm. The Genetic programming(GP) has been used in this study for learning strategy of the agent in the pursuit-evasion problem which is used widely in the game theories. The suggested GP algorithm is faster than the existing algorithm such as neural network, it can be understood instinctively, and it has high adaptability since the evolving chromosomes can be transformed to the reasoning rules.
권오광,최무석,이유미,이상규,이민영 충북대학교 동물의학연구소 2020 Journal of Biomedical and Translational Research Vol.21 No.3
Runt related transcription factors (RUNX), a family of well-known transcription factors, play key regulatory roles in diverse biological processes, such as proliferation, differentiation, and DNA repair. Of RUNX family, RUNX3 is the least well characterized of the three family members. Nevertheless, the role of RUNX3 as a key regulator in essential biological pathways has been reported and inactivation of RUNX3 leads to a variety of disease, such as cancer, via regulation of Wnt signaling and K-ras mutations in many mammalian tissues. Recent studies using RUNX3-deficient cells and mice revealed an association with hematopoiesis and hypersensitivity to granulocyte- colony stimulating factor. Nevertheless, protein dynamics associated with RUNX3 remain poorly understood. In the present study, we performed a large-scale protein study from Runx3 knockout (KO) mouse embryonic stem cells (mESC) using a stable isotope labeling by amino acids (SILAC)-based quantitative proteomics approach. The results showed that 67 proteins were significantly up and downregulated after Runx3 KO. Bioinformatic analyses that revealed that these proteins have diverse biological functions, such as substances transport and cellular structure. Thus, our results enhance our current understanding of the function of RUNX3 in mESCs and suggest potential roles for RUNX proteins in diverse diseases. Additionally, our results can be used as a database to help us understand the mechanism of action of RUNX3.