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공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2014045811
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 기술에 관한 것으로, 게임 내 캐릭터가 사용자의 행동 양식을 학습할 수 있도록 하여 사용자와 유사한 행동을 수행하기 위해 게임의 물리적, 논리적, 캐릭터 별 상태 공간을 분할하고 각각을 신경망으로 분리하여 학습을 수행하도록 한다. 그리고 게임 캐릭터를 신경망으로 학습시킬 때, 신경망의 출력을 확률로 계산하여 게임에 적용하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 게임의 상태 공간 분할을 통하여 학습 시간과 결과 측면에서 성능 향상을 꾀할 수 있으며, 신경망의 출력노드 값이 크기에 비례하여 출력노드가 선택될 수 있도록 하여 게임에서 캐릭터가 다양한 행동을 수행할 수 있으며, 더 나아가 게임 유저와 비슷한 행동을 할 수 있다. 공간분할, 게임 캐릭터, 패턴 학습
Int. CL G06Q 50/10C0 (2012.01) G06N 3/02 (2006.01)
CPC G06Q 50/10C0(2013.01) G06Q 50/10C0(2013.01) G06Q 50/10C0(2013.01)
출원번호/일자 1020090018797 (2009.03.05)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1108987-0000 (2012.01.17)
공개번호/일자 10-2010-0100105 (2010.09.15) 문서열기
공고번호/일자 (20120131) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.03.05)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조병헌 대한민국 서울특별시 구로구
2 홍윤광 대한민국 대전광역시 유성구
3 박창준 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)
2 김원준 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 쏘그웨어 대전시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2009.03.05 수리 (Accepted) 1-1-2009-0135249-07
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2011.04.26 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2011.05.17 수리 (Accepted) 9-1-2011-0041944-06
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2011.06.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0305781-68
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2011.08.02 수리 (Accepted) 1-1-2011-0597725-90
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2011.08.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0597726-35
8 등록결정서
Decision to grant
2012.01.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0012005-18
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
저장된 게임 프로그램 정보를 제어부로 전달하는 저장부와, 게임 상황에 따른 사용자 키 조작 정보를 입력받아 제어부로 전달하는 키 입력부와, 게임 프로그램을 구동하여, 게임의 전체 상태 공간을 기 설정된 기준 영역으로 분할한 후, 분할된 영역 별로 신경회로망에 의해 제어되는 각각의 신경망에 할당하여 할당된 신경망 상에서 구동된 게임의 상황 정보와, 상기 키 입력부로부터 입력된 상기 게임의 상황 정보에 대응하는 사용자의 키 조작 정보를 토대로 사용자의 하드웨어 조작 패턴을 학습하는 상기 제어부와, 상기 제어부로 전달된 신호를 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하며,상기 제어부는, 게임의 전체 상태 공간을 물리적, 논리적, 캐릭터별로 임의의 개수로 분할하는 게임 영역 분할부와, 상기 게임 영역 분할부를 통해 분할된 영역의 전부 또는 일부에 각각의 신경망을 할당하여 구동된 게임의 상황 정보를 입력으로 설정하고, 상기 게임의 상황 정보에 대응하는 사용자의 키 조작 정보를 상기 키 입력부로부터 입력받은 경우, 이를 출력으로 설정하는 상기 신경회로망과, 상기 게임의 상황 정보에 따라 입력되는 사용자의 하드웨어 조작 패턴을 학습하는 학습 실행부를 포함하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 장치
2 2
제 1항에 있어서, 상기 신경회로망은, 시그모이드(sigmoid) 뉴런들이 층을 이루어 입력으로부터 출력으로 신호가 한 방향으로만 전달되는 다층퍼셉트론 구조(multilayer perceptron), 재귀망(recurrent networks) 또는 단일 신경망의 결합으로 구성된 전문가망(mixture of experts), 무감독 학습에 사용되는 자기조직신경망(self-organizing map) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 장치
3 3
제 2항에 있어서, 상기 신경회로망은, 출력 노드들의 값이 해당 노드가 출력될 확률로 설정하여, 특정 게임 상황에서 상기 출력 노드들의 값의 크기에 비례하여 무작위로 선택하는 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 장치
4 4
제 3항에 있어서, 상기 신경회로망은, 상기 출력 노드들의 값 중 일정 범위 내의 출력 노드의 값만을 선택하는 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 장치
5 5
제 1항에 있어서, 상기 게임 상황정보는, 게임 캐릭터의 위치 또는 게임 캐릭터의 행동제어 정보인 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 장치
6 6
게임 캐릭터의 패턴 학습 장치 내 제어부에서 게임 프로그램을 구동하는 과정과, 구동된 게임의 전체 상태 공간을 물리적, 논리적, 캐릭터별로 임의의 개수로 분할하는 과정과, 상기 분할된 기준 영역 별로 신경회로망에 의해 제어되는 각각의 신경망에 할당하는 과정과, 상기 할당된 신경망 상에서 구동된 게임의 상황 정보와, 입력된 상기 게임의 상황 정보에 대응하는 사용자의 키 조작 정보를 토대로 사용자의 하드웨어 조작 패턴을 학습하는 과정을 포함하며,상기 사용자의 하드웨어 조작 패턴을 학습하는 과정은, 상기 구동된 게임의 상황 정보를 상기 신경회로망에 입력으로 설정하는 과정과, 상기 게임의 상황 정보에 대응하는 사용자의 하드웨어 조작을 입력받은 경우, 이를 상기 신경 회로망의 출력으로서 출력 노드들의 값이 해당 노드가 출력될 확률로 계산하여 설정하는 과정을 포함하는 는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 방법
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삭제
8 8
제 6항에 있어서, 상기 신경회로망은, 시그모이드(sigmoid) 뉴런들이 층을 이루어 입력으로부터 출력으로 신호가 한 방향으로만 전달되는 다층퍼셉트론 구조(multilayer perceptron), 재귀망(recurrent networks) 또는 단일 신경망의 결합으로 구성된 전문가망(mixture of experts), 무감독 학습에 사용되는 자기조직신경망(self-organizing map) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 방법
9 9
제 8항에 있어서, 상기 신경회로망은, 상기 신경망의 출력 노드들에 대한 값을 확률로 설정하여, 특정 게임 상황에서 상기 출력 노드들의 값의 크기에 비례하여 무작위로 선택하거나, 상기 출력 노드들의 값 중 일정 범위 내의 출력 노드의 값만을 선택하는 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 방법
10 10
제 6항에 있어서, 상기 게임 상황정보는, 게임 캐릭터의 위치 또는 게임 캐릭터의 행동제어 정보인 것을 특징으로 하는 공간 분할을 이용한 게임 캐릭터의 패턴 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 지식경제부 및 정보통신연구진흥원 한국전자통신연구원 IT성장동력기술개발사업 멀티코아 CPU 및 MPU 기반 크롯플랫폼 게임기술