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학술저널
저자정보
구본우 (우송대학교) 황규덕 (우송대학교) 한태우 (우송대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제23권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
63 - 69 (7page)
DOI
10.7583/JKGS.2023.23.3.63

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DQN이 Atari 게임들을 성공적으로 플레이한 사례는, 게임에 딥러닝을 적용할 수 있다는 희망을 보여 준다. 게임 자체 내에 딥러닝 기반 AI 모델을 적용하기 위해서는 64Bit 클라이언트 게임으로 개발되어야 한다. 게임 회사에서는 장기간에 걸쳐 32Bit 클라이언트 게임을 64bit 클라이언트 게임으로 바꾸고 있지만, 그 사이, 사용자들에게 발전된 NPC를 제공하기 위해서는 32Bit 클라이언트 게임에서도 사용할 수 있는 강화학습 방법이 필요하다. 본 논문에서는 강화학습의 보상 방식을 ALNN 알고리즘에 적용하여 32Bit 클라이언트 게임에서도 강화학습을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 32Bit 클라이언트 오목 게임에 적용하여 성능을 검증한다.
#Reinforcement Learning(강화학습) #Game AI, Deep Learning(딥러닝) #Gomoku(오목)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. ALNN을 이용한 강화학습 프레임워크
4. 실험 및 검증
5. 결론
REFERENCES

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