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본 논문은 기존 게임 인공 지능 방법론의 한계를 극복하기 위해 동물의 세력 투쟁 행동을 NPC에 적용하는 방안을 제시한다. FSM과 플로킹 방법의 단점을 보완하고자 공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종 등의 행동을 Unity3D 엔진으로 구현하여 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 기여한다.
게임 프로그래밍 알고리즘 : 게임 프로그래머를 위한 실전 알고리즘 원리와 기법
(Unity3D로 다양한 인공지능 기술을 구현하는) 유니티 게임 AI 프로그래밍
모바일 미래보고서 2024 : 생성형 AI
재미나는 생각, AI와 게임 : AI와 나 그리고 게임
AI game programming wisdom 2
유니티 게임 AI 프로그래밍 : 유니티 5로 구현하는 게임 제작에 필요한 인공지능 기술
언리얼 엔진 4 AI 프로그래밍 에센셜 : 블루프린트로 인공지능 게임 만들기
(실전 문제 해결을 위한) 유니티 4 게임 프로그래밍
유니티로 배우는 AI 프로그래밍 쿡북 : 2e : 게임 개발에서 자주 사용되는 인공지능 패턴
절대강좌! 유니티 3D : Unity 3D 전문 개발자가 알려주는 효과적인 게임 제작기법 : 기초부터 네트워크 게임까지
절대강좌! 유니티 5 : Unity 전문 개발자가 알려주는 효과적인 게임 제작기법 : 기초부터 네트워크 게임까지
봇을 이용한 게임 해킹 : 메모리 스캐닝에서 반응형 해킹까지
C++를 사용한 언리얼 엔진 4 개발 : 100여 개의 레시피를 통해 배우는 언리얼 4 게임 개발 가이드
(반다이 남코 현역 프로그래머가 알려주는) 유니티 네트워크 프로그래밍
Game programming in C++ : openGL과 SDL을 활용한 3D 게임 개발
Emergent intelligence of networked agents
유니티로 만드는 게임 개발 총론 : 게임 개발 원리에서 기획, 그래픽, 프로그래밍까지
절대강좌! 유니티 : Unity 전문 개발자가 알려주는 효과적인 게임 제작 기법
AI agents in virtual reality worlds : programming intelligent VR in C++
Simulated evolution and learning : Second Asia-Pacific Conference on Simulated Evolution and Learning, SEAL '98, Canberra, Australia, November 24-27, 1998 : selected papers
디지털융복합연구
이면재한국컴퓨터게임학회논문지
유선준, 김성동멀티미디어학회논문지
조경은, 양정모, 엄기현한국게임학회 논문지
이면재Journal of Physics: Conference Series
Fathoni, K.; Hakkun, R.Y.; Nurhadi, H.A.T.한국게임학회 논문지
이면재한국산학기술학회논문지
유현지, 이면재, 김경남한국게임학회 논문지
박종구, 권오광디지털콘텐츠학회논문지
윤현님, 김형일International Journal on Artificial Intelligence Tools
Sekhavat, Y.A.한국게임학회 논문지
김다은; 이준International Journal on Artificial Intelligence Tools
Yoones A. SekhavatIEEE Latin America Transactions, Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina), IEEE Latin Am. Trans.
Avila More, Yago; Al-Hadithi, Basil Mohammed; Cadix Martin, VictorComputers and Graphics (Pergamon)
Makri S.,Charalambous P.Journal of Korea Game Society
MyounJae LeeIEEE Latin America Transactions
Yago Ávila Moré; Basil Mohammed Al-Hadithi; Victor Cadix MartínArtificial Intelligence Review
Uludağlı M.Ç.,Oğuz K.한국엔터테인먼트산업학회논문지
한창희한국컴퓨터정보학회논문지
김종현한국인터넷방송통신학회 논문지
이정민; 김정이전선 / 학사
농식품 산업에서는 영세 농가부터 식품 가공업체, 도매 및 소매업체, 물류 업체, 정부 등 다양한 의사결정 주체들이 밀접하게 상호작용을 하고 있다. 본 과목에서는 게임이론의 주요 이론을 습득하고 이것이 농식품 산업에서의 의사결정 및 상호작용을 이해하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 살펴본다. 구체적으로 학생들은 농식품 산업에서의 스마트팜 및 블록체인 기술 도입, 콜드체인 전략, 협동조합 형성, 계약 농업, 농식품 산업의 정보 공유 등의 다양한 주제에 대해 게임이론적 접근방법을 이해하게 된다. 그리고 학생들이 실제 농식품 산업에서 관심 있는 이슈나 사례를 선정하여 게임이론 방법론을 적용해보는 기회를 가지게 된다.전선 / 학사
학생들에게 게임이론의 기초적인 도구를 갖춰주는 데 그 목적이 있다. 본 과목은 현대 미시경제학이 다루는 전략적 행동에 관한 기본 모형과 전통적인 가격이론으로는 설명하기 힘든 시장들에 관한 분석 방법을 제공한다. 불확실성하의 선택, 전략적 행동하의 선택 그리고 불완전정보하의 선택에 이르는 개인의 선택 문제를 다루며, 과점시장과 보험시장, 경매를 비롯한 다른 응용범위에 이르기까지 이론을 적용한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
자연 지능의 특징인 자율성, 목적성, 반응성, 적응성, 학습능력, 추론능력 등에 대한 계산학적 모델을 고찰하고, 이러한 특성을 지닌 지능형 에이전트를 컴퓨터상에 시뮬레이션함으로써 인간의 인지과정 및 지능에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 동물이 생존하고, 먹이를 구하고, 포식자를 피하고, 방향을 잡고, 번식결정을 내리는 데에 있어서 그들의 감각을 어떻게 활용하는지에 대해 다룬다. 신호를 인지하는 데에 관여된 신경회로와 신호를 내는 기작에 대해서도 살펴볼 것이며, 여러 개체 혹은 여러 종의 상호작용 속에서 신호를 사용하는 것이 어떠한 결과를 초래하는지도 살펴볼 것이다. 교미와 공격행동에 관련된 신호체계 및 의사소통이 진화할 수 있었던 기작에 대해 논의할 것이며, 신호를 적절히 측정하고 분석하는 방법도 섭렵한다. 강의, 논문 강독 뿐 아니라 간단한 실험도 진행될 것이며, 이를 통해 진화생태학 혹은 행동생태학을 배우게 될 학생들이 향후에 실제로 도움이 될 지식을 습득할 수 있게 된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 학사
이 과목은 현대 정치학의 중요한 방법론으로 정착하고 있는 게임이론을 소개하고 다양한 정치현상에 대한 적용을 연습하는 것을 목적으로 한다. 게임이론은 전략적이고 상호의존적인 의사결정의 상황에서 행위자들은 어떠한 선택을 할 것이며 어떠한 집단적인 결과가 귀결될 것인가를 연구한다. 특히 정치학의 중요주제인 선거, 정치제도, 집합행동, 국제관계 등의 문제들을 게임이론을 통해서 재조명 할 것이다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 시스템 구성원들간에 상호 작용을 하면서 영향을 주는 상황인 경쟁시스템에서의 의사결정 문제를 체계적으로 모형화하고 분석하는데 필요한 기본 개념과 분석 방법론을 학습하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 경쟁적 상황에 관한 수리적이고 과학적인 분석 기법인 게임이론을 소개하며, 특히 산업공학 분야에서 존재하는 경쟁적 시스템에 대하여 게임이론적 분석을 응용할 수 있는 능력을 배양하기 위하여 응용중심의 학습에 강좌의 주안점을 둔다. 구체적으로 전략형 게임 모형과 전개적 게임 모형, 순수전략과 혼합전략, 내쉬균형, 불완전 정보 하에서의 베이지안 게임, 그리고 진화게임 등의 최근 논제도 응용 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
각종 스포츠와 일상생활에서의 인간의 움직임은 인체가 갖고 있는 많은 자유도에 비해 매우 정형화된 형태로 나타난다. 이 강의에서는 정형화된 인간의 움직임을 특정 목표를 달성하기 위한 최적화 과정으로 이해하려는 이론들을 소개한다. 물건을 집기 위해 팔을 뻗는 행위나 보행과 같이 일상생활에서 반복되는 움직임부터 높이뛰기와 같이 많은 훈련이 필요한 스포츠에 이르기까지 다양한 인간의 움직임을 특정 목적함수의 최적화 과정으로 고찰하는 훈련을 통해 인간 운동을 정량적으로 이해, 해석하는 능력을 증가시키고자 한다.전선 / 학사
Computer Simulated Image의 도움을 받아 공간 속에서 이동하는 인간의 행동을 예측하고, 이를 통하여 공간의 규모나 배치를 결정하는 디자인을 배운다. 따라서 이 강의는 형태를 생성하는 규칙을 배우며, 또한 이용자의 행동 특성을 설계에 반영하기 위해 생성한 형태를 인간의 생활 속에서 평가하고, 나아가 디지털 프로세스를 통해 표현 기술을 개발한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
스마트시스템은 감지, 구동, 제어 기능을 갖추어, 주어진 상황을 지각·분석하고 이를 토대로 예측적·적응적 의사결정 및 지능적 행동을 수행한다. 본 과목은 인간 작업자와 스마트시스템 간의 상호작용을 다룬 인간공학 분야의 최신 연구들을 다루는 과목으로, 적응형 인터페이스, 인간-자동화 상호작용, 기계학습 기반 인간공학 설계, 스마트시스템 사용자경험 등의 주제에 대한 최신 연구 내용들을 학습한다.전선 / 대학원
도시에 있어서 물적 환경은 비교적 단시간 안에 꾸며 볼 수 있지만, 그 물적 환경을 바탕으로 영위 되는 시민들의 활동과 생활은 반드시 비등한 단시간에 일어난다고 볼 수 없다. 바로 이 점이 도시를 계획하고 설계함에 있어 빠지기 쉬운 함정이고, 또 극복하기 어려운 난관이기도 한다. 본 과목은 이런 의미에서 “커뮤니티”의 계획과 설계를 연구하는 과목이며, 도시의 계획과 설계를 새롭게 접근하고자 하는 과목이다.전선 / 학사
이 강의에서는 인공지능과 딥러닝의 기본 개념을 이해하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용하는 방법을 학습한다. 먼저, 윈도우 환경에서 파이썬을 활용하여 영상 및 비전 처리 기법을 익히고, 이를 AI 모델로 구현하는 과정을 다룬다. 이후, 실시간 추론을 위한 NPU(Neural Processing Unit)의 개념과 동작 원리를 이해하고, 리눅스 환경에서 NPU를 활용한 인공지능 추론 및 응용 개발 방법을 학습한다. 또한, CPU 및 NPU 보드를 실제 활용하여 다양한 실시간 고속 인공지능 응용 프로그램을 개발하고 실습하며, 하드웨어 가속을 통한 AI 연산 최적화 방법을 익힌다. 마지막으로, 최신 NPU 기반 AI 애플리케이션 개발 프로젝트를 수행하며, AI 기술을 실제 환경에 적용하는 방법을 배우고 팀 협업을 통한 문제 해결 역량을 강화한다.전선 / 대학원
개인맞춤형 공동지도를 통한 팀티칭방식 운영을 통해 개별 특허 기반 연구개발(IP-R&D)를 이해하고 연구프로젝트에 대한 경쟁사 핵심특허 분석, 지식재산권 확보, R&D 방향을 파악한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전필 / 학사
디지털환경으로의 변화를 이해하고 그 산업적 가능성을 모색함에 있어서 무엇보다 우선 요구되는 것은 새로운 디지털기술과 인간간의 상호작용을 이해하는 일이다. 또한 디지털매체를 매개로 새롭게 등장하는 인간 대 인간의 만남, 상호작용, 커뮤니케이션, 대인관계의 발전을 이해하는 일도 새로운 기술발전의 사회적 함의를 이해하는 가장 기본적인 출발점이 된다. 본 과목은 휴먼/컴퓨터 인터페이스 및 컴퓨터매개 커뮤니케이션과 관련된 주요이론 및 연구성과 등을 살펴본다.전필 / 학사
첨단융합학부 신입생들의 전공탐색을 위한 공통필수과목으로서, 차세대지능형반도체, 융합데이터과학, 지속가능기술, 디지털헬스케어, 혁신신약 등 첨단융합학부의 다양한 전공 분야를 소개한다. 각 분야에서 개발되고 있는 첨단융합기술의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하고, 각 분야에서 활약하고 있는 리더 특강을 통해 학생들이 졸업 후의 미래를 구체적으로 살펴볼 수 있도록 지도한다. 또한 융합의 의미와 필요성을 소개하고, 기술창업/연구/정책리더십 등 첨단융합전공의 미래 진로를 소개한다. 특히, 기업가 정신 및 도전의식(기술창업), 첨단융합 연구 기초(창의연구), 첨단융합기술의 사회적 가치(정책리더십) 등 각 교과인증과정으로 진출하는 데 필요한 핵심적 가치에 대해 교육한다.