Monte-Carlo Tree Search (MCTS) is a best-first search algorithm to evaluate states of the game tree in game playing, and has been successfully applied to various games, especially to the game of Go. Upper Confidence Bounds for Trees (UCT), which is a variant of MCTS, uses the UCB1 formula as selection policy, and balances exploitation and exploration of the states. Rapid Action-Value Estimation (RAVE), which is a All-Moves-As-First (AMAF) heuristic, treats all moves in a simulation as the first move, and therefore updates the statistics of all children of the root node. In this paper, we evaluate the performance of RAVE and UCT playing against each other in the game of Tic-Tac-Toe. The experimental results show that the first player RAVE is much inferior to the second player UCT (13.0±0.7%); on the other hand, the first player UCT is far superior to RAVE (99.9±0.1%).

고대 중국에서 기원된 바둑은 인공지능 분야에서 가장 어려운 도전 중의 하나로 간주된다. 지난 수년에 걸쳐 MCTS를 기반으로 하는 정상급 컴퓨터바둑 프로그램이 놀랍게도 접바둑에서 프로기사를 물리쳤다. MCTS는 게임이 끝날 때까지 일련의 무작위 유효착수를 시뮬레이션 하 는 접근법이며, 기존의 지식기반 접근법을 대체했다. 저자는 MCTS의 변형인 UCT 알고리즘을 삼목 게임에 적용하여 최선의 첫 수를 찾고자 했으며, 순수 MCTS의 결과와 비교를 했다. 아울 러 UCB 이해를 위한 다중슬롯머신 문제를 풀기 위해 엡실론-탐욕 알고리즘과 UCB 알고리즘 을 소개 및 성능을 비교하였다.

바둑 게임은 가장 오래된 게임 중의 하나이며 적어도 2,500년 전에 기원되었다. 게임프로그래밍에서 대부분의 성공적인 접근법은 평가함수를 활용한 게임트리 탐색을 사용하는 것이다. 그러나 컴퓨터바둑에서 그럴싸한 평가함수를 구축한다는 것은 매우 어렵다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 9줄 바둑에서 프로기사를 제압한 MoGo와 CrazyStone과 같은 강력한 컴퓨터바둑 프로그램을 만들어 내었다. 몬테카를로 트리탐색은 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률을 근간으로 한다. 몬테카를로 트리탐색을 컴퓨터바둑에 구현하기에 앞서 삼목에서 최상의 첫 수로 중앙, 귀, 변의 세 수에 대한 각각의 승률을 측정하려고 했다. 실험 결과로 최상의 첫 수는 중앙이 우선하고, 다음은 귀, 마지막으로는 변이라는 사실이 밝혀졌다.

NUI(Natural User Interface)는 별도의 입출력 장치 없이 사용자 자신의 음성/신체부위 등을 사용하여 주변 디지털 기기를 제어할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문에서는 NUI가 적용된 스마트 공간에서 신체를 직접적으로 사용하는 체감형 게임을 실행하는 사용자를 대상으로 연구를 진행하였다. 게임 사용자의 스트레스 발생 여부를 알아내기 위하여 게임 시행 전과 후로 나누어 각각 60초에 걸쳐서 심전도를 측정하였고, 측정된 신호를 개량된 Random Forest 알고리즘으로 분석하였다. 교사학습 방식에 의한 실험을 위하여 사용자는 자신의 스트레스 발생 여부를 별도로 입력하여 저장하도록 하였으며, 실험결과 개량된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 1.04% 높은 정확도를 보여주었다.

일상생활을 살아나가면서 발생하는 안전사고 중에 어린이에게 가장 위협적인 사고는 보행 중 발생하는 교통사고이다. 사고발생 후의 대책이나 처리보다 사고를 미연에 방지하기 위해 어린이 스스로 몸을 유지할 수 있는 안전에 대한 바른 습관 및 태도를 형성시켜주는 교통안전 교육이 강조되야 한다. 본 논문에서는 기능성게임으로서 교통안전교육을 가장 효율적으로 학습할 수 있는 방안의 하나로 어린이의 몸을 활용해 교통안전 준수체험 교육훈련을 할 수 있는 체감형 교통안전교육게임을 설계해보고 3차원 동작인식기술을 다양한 기능성게임에 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다.