인공 진화 알고리즘을 이용한 오델로 게임 연구

• 영문명: A study of Othello Game Using Artificial Intelligence and Evolutionary Algorithms
• 발행기관: 문화융복합학회
• 저자명: 최광용 최용오 유양근
• 간행물 정보: 『문화융복합』제3권 제2호, 12~21쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

인공지능(Artificial Intelligence 이하‘AI’)기술이 컴퓨터 하드웨어 발전과 함께 게임자체의 흥미요소로 부각되면서 인공지능의 중요성이 증대되고, 그에 따라 소프트웨어 분야에서 인공지능의 적용이 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 특히 아더 사무엘에 의해 구현된 프로그램은 단순한 체스 게임의 수행뿐만 아니라, 컴퓨터 자신의 실수(mistake)를 스스로 깨닫게 함으로써 수행능력(기계의지능, 즉 인공 지능)을 향상시킬 수 있도록 개발되었다. 이후에 전략적 게임 분야에서 인공지능을이용한 게임들이 계속적으로 제작되어졌다. 전략 시뮬레이션 게임에서 사용되고 있는 인공지능 알고리즘 기법은 Min-Max, 알파-베타 가지치기 등의 전통적 알고리즘기법과 하드웨어와 소프트웨어의 데이터처리에 적합한 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등으로 분류되어 진다. 본 연구는유전자알고리즘과 신경망의 장점으로 고안된 NEAT(Neuroevolving Agumenting Topologies)알고리즘을 전략 시뮬레이션 게임에 적용한 사례를 분석하여 오델로(Othello) 게임에 NEAT를 적용하고자 한다.

영문 초록

As artificial intelligence (AI) technology emerges as an interesting element of the game itself along with the development of computer hardware, the importance of artificial intelligence is increasing, and accordingly, the application of artificial intelligence in the software field is steadily increasing. In particular, the program implemented by Arthur Samuel was developed not only to perform a simple chess game, but also to improve performance by allowing the computer to realize its own mistakes. Since then, games using artificial intelligence have been continuously produced in the field of strategic games. Artificial intelligence algorithm techniques used in strategy simulation games are classified into traditional algorithm techniques such as Min-Max and alpha-beta pruning, and genetic algorithms and neural network algorithms suitable for processing data of hardware and software. This study aims to apply NEAT to the Othello game by analyzing the case of applying the NEAT algorithm, which was devised with the advantages of genetic algorithm and neural network, to a strategy simulation game.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 전략 시뮬레이션 알고리즘

Ⅲ. 인공 진화 알고리즘

Ⅳ. 결론

참고문헌

키워드

인공지능 게임 하드웨어 신경망 알고리즘 유전자 알고리즘 AI Game Hardware Neural Network Algorithm Genetic Algorithm