MoonBug

본 게시물은 2022년 2학기 게임엔진기초 수업에서 진행한 팀 프로젝트의 Unreal 엔진 기반 게임개발 결과물입니다. 본 프로젝트에서 팀장으로 참여하였습니다. 게임 중간 트레일러 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=RSYKubVcB7M 목차 1. 게임개요 2. 게임유닛 3. 게임플레이 1. 게임개요 1-1) 제목 : 잠실대교는 왜 막히는 거야 1-3) 장르 : RTS(Real Time Strategy), 실시간 전략게임 1-2) 타깃 플랫폼 : Windows OS PC 1-3) 배경-스토리 : ‘건대연합’은 잠실과 건국대 인근을 잇는 다리의 이름이 ‘건국대교’가 아닌 ‘잠실대교’인 것에 불만을 가지고 있었다. 결국 ‘건대연합’이 잠실대교의 명명권을 얻기 위해 ‘잠실연합’에..

Portfolio 2023. 7. 10. 22:54

https://www.youtube.com/watch?v=7MdQ-UAhsxA&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=4 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 다시 강화학습은 Expacted Return을 Maximize하는 것이라 언급. State value function (상태 가치 함수, V) 지금부터 기대되는 return. (지금 Stae 부터) 지금 state에 대한 value, 가치를 매겨주는 것 일반적으로 x에 대한 기댓값은 왼쪽과 같이 나타낸다. 말로 풀자면, x의 결괏값 f(x)의 기댓값은 f(x)와 x가 일어난 확률 p(x)의 곱을 적분한 것과 같다. 이를 바탕으로 현재 state S_(t)에 대하여 수식으로 나타낸다면, 여기서의 G_(..

Study/강화학습 2023. 1. 12. 17:01

https://www.youtube.com/watch?v=DbbcaspZATg&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=3 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 항상 감사합니다. 앞서 필기노트 1에서 State가 Markov하다는 것의 의미를 배웠습니다. 알아두면 좋아요. 그래서 state와 action들이 Chain을 통해 연결되어 있는 형태를 Markov Chain이라 합니다. Markov Decision Process (MDP) t번째 state에서 취할 수 있는 action은 해당 State만으로 생성이 가능하다. action에 대한 조건부확률로 나타내면 S1이 주어졌을때, a1의 확률은 S0나 A0에 영향을 받지 않는다. S_(t+1)을 생성하기 위..

Study/강화학습 2023. 1. 10. 17:11

https://www.youtube.com/watch?v=3Ch14GDY5Y8&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=2 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 위 영상에서는 강화학습의 Q-learning 알고리즘을 '맛집 찾기' 과정에 비유하여 설명합니다. Greedy Action 각각의 칸을 state로 보고 칸을 이동하는 행위를 action으로 볼 때, 위 그림처럼 표현할 수 있다. 각 state에서 취할 수 있는 action에 따라 Q값을 가진다. 이 Q값이 큰 action을 따라 움직이는 것이 Greedy Action이다. 모든 action의 최초 Q값은 0으로 초기화된다. 이때, 첫번째 Episode 시행에서는 Q값이 모두 0이기 때문에, 랜덤한 ..

Study/강화학습 2023. 1. 10. 01:46

https://www.youtube.com/watch?v=wYgyiCEkwC8&list=PLpRS2w0xWHTcTZyyX8LMmtbcMXpd3s4TU 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 머신러닝은 3가지 종류로 나뉜다. 1. Unsupervised Learning - 비지도 학습 2. Supervised Learning - 지도 학습 3. Reinforcement Learning - 강화학습 ■ 강화학습이 기존의 다른 머신러닝 방법론과 차이를 가지는 점 ● Supervisor가 존재하지 않으며, reward signal만이 존재함. - Supervised Learning과의 차이점 정답을 알려주지 않고 reward signal만으로 좋은 방향을 찾아나간다. 어떤 방향, 어떤 방법을 사용해야 rew..

Study/강화학습 2023. 1. 1. 22:24

22년 현재 떠오르는 IT기술 중 하나를 생각하자면 클라우드 컴퓨팅을 떠올릴 수 있습니다. 쉽게 클라우드 컴퓨팅을 이해할 수 있는 예시는 우리와 친숙한 게임분야에 있습니다. Xbox의 Ultimate game pass를 구독한다면 Xbox CloudGaming을 사용할 수 있습니다. 이 CloudGaming은 일정 수준의 인터넷 속도만 보장된다면 MLB 더쇼, 어세신크리드, 포르자 호라이즌같은 고사양 게임들을 낮은 수준의 하드웨어를 이용하여 즐길 수 있습니다. GPU 성능에 의존하지 않고도 말이죠. 이것이 가능한 이유가 바로 클라우드 컴퓨팅입니다. 3년전 교수님께 클라우드 컴퓨팅의 개념을 들었을 땐, 실사용까지 꽤 오랜 시간이 필요하지 않을까란 생각이 들었습니다. 동시에 미래의 가정에는 네트워크를 통해 ..

Study/Computer Network 2022. 9. 6. 00:57

- 2020년 경희대학교 SW페스티벌 제출을 위해 소프트웨어융합학과 과동아리 소융튜브 팀에서 제작한 프로젝트입니다. 자세한 프로젝트 정보는 링크에서 찾아보실 수 있습니다 . (제출 당시 군 휴학으로 홈페이지에는 이름이 오르지 못했지만 영상에서 찾아보실 수 있습니다.) KHU SW페스티벌 swf.khu.ac.kr - 2020년 경희대학교 SW페스티벌 주니어상 수상 (링크) 본 게시글에서는 본인이 작성했던 코드만을 다룹니다. - 부서 : 음성팀 - 사용언어 : python - 코드 작성 목적 : 경기의 흐름에 따라 해설진의 음성, 인게임 사운드 그리고 관객들의 함성소리의 차이가 있음을 확인하였음. 이 점을 이용하여 e-sports 경기의 하이라이트 구간을 도출하기 위함. * 당시 군 입대를 앞두고 있던 상황..

Portfolio 2022. 9. 5. 01:27

https://www.acmicpc.net/problem/1269 1269번: 대칭 차집합 첫째 줄에 집합 A의 원소의 개수와 집합 B의 원소의 개수가 빈 칸을 사이에 두고 주어진다. 둘째 줄에는 집합 A의 모든 원소가, 셋째 줄에는 집합 B의 모든 원소가 빈 칸을 사이에 두고 각각 주어 www.acmicpc.net 두 집합의 대칭차집합의 개수를 구하는 문제. 굉장히 여러 가지 방법을 생각했습니다. 집합A 와 집합B의 원소들을 각각 다른 배열에 입력받고 비교하는 방법을 여러번 시도했는데, 메모리 초과를 벗어날 수 없었습니다. 그래서 생각한 방법이 벡터의 중복제거를 사용하는 방법입니다. 1. A집합과 B집합의 원소들을 모두 한 벡터에 저장한다. 2. 저장한 벡터를 uique와 erase를 통해 중복을 제거..

C++/Baekjoon 2022. 9. 4. 18:24