메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전영진 (서경대학교) 조영완 (서경대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
1,657 - 1,664 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper proposes a decision making scheme for choosing the best move at each state of game in order to implement an artificial intelligence othello game player. The proposed decision making scheme predicts the various possible states of the game when the game has progressed from the current state, evaluates the degree of possibility of winning or losing the game at the states, and searches the best move based on the evaluation. In this paper, we generate learning data by decomposing the records of professional players’ real game into states, matching and accumulating winning points to the states, and using the Artificial Neural Network that learned them, we evaluated the value of each predicted state and applied the Minimax search to determine the best move. We implemented an artificial intelligence player of the Othello game by applying the proposed scheme and evaluated the performance of the game player through games with three different artificial intelligence players.
#Othello game #Minimax search #Artificial neural network #Decision making #Records learning

목차

Abstract
1. 서론
2. ANN 기반 기보학습
3. ANN 및 탐색 기반 의사결정
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Silver, D. et al., “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”, Nature 529, 484-489, 2016. Silver, D. et al., “Mastering the game of Go without human knowledge”, Nature 550, 354-359, 2017. M. Campbell, A.Joseph Hoane, Feng-hsiung Hsu, “Deep Blue”, Artificial Intelligence, Volume 134, Issues 1-2, 57-83, 2002. M. Buro, “LOGISTELLO-A Strong Learning Othello Program”, NEC Research Institute, Princeton, NJ, 1997. P. S. Rosenbloom, “A World-Championship-Level Othello Program”, Artificial Intelligence 19, 279-320, 1982.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

CNN 기반 몬테카를로 트리 탐색 및 강화학습을 이용한 인공지능 오델로 게임 에이전트
김성현 ,  조영완 한국지능시스템학회 논문지 2020 .02
CNN 강우여부 분류기를 적용한 ANN 기반 X-Band 레이다 유의파고 보정
김희연 ,  안경모 ,  오찬영 한국해안·해양공학회논문집 2021 .06
시간별 기상 변화를 고려한 LSTM 기반 일사량 예측에 관한 연구
김민석 ,  정승환 ,  김종근 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2021 .02
2차 통계량과 RNN을 이용한 OFDM 신호 검출
박영훈 ,  임창헌 한국통신학회논문지 2020 .12
심층 신경망을 이용한 대기질 예측
조경학 ,  이병영 ,  권명흠 외 1명 한국대기환경학회지(국문) 2019 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0