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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.4
- 수록면
- 59 - 69 (11page)
- DOI
- 10.7583/JKGS.2013.13.2.59
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바둑은 2,500년 이상의 역사를 갖고 있지만 바둑에 대한 이론적 연구는 여전히 미흡하다. 최근에 인공지능을 활용하여 연구를 하고 있으나 현저한 이론적 실체를 제공하고 있지 못하다. 본 연구는 세계 최고의 바둑기사인 이세돌 프로 9단의 기보를 중심으로 바둑의 초반전인 포석을 분석하기 위하여 주성분분석을 적용하였다. 분석 결과 361개의 고유벡터 중 48개의 가장 큰 고유벡터가 전체 분산의 99.9% 정보를 수록하고 있으며, 전체 분산의 90.5% 정보를 30개의 가장 큰 고유벡터로 처리할 수 있음이 밝혀졌다. 이 결과는 향후 프로기사의 포석에 대한 패턴인식을 연구하는데 상당한 기여가 있을 것이다.
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참고문헌 (11)
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1. [인터넷자원] - Wikipedia / / Go
2. [학위논문] - Byung-Doo Lee / 2005 / Multi-strategic Learning, Reasoning and Searching in the game of Go / 박사 / Auckland University
3. [학술지(정기간행물)] - N. Sasaki. / 1999 / A Neural Network Program of Tsume-Go / Computer and Games : 167 ~ 182
4. [학술대회논문] - M. Mller / 1999 / Decomposition search: A combinatorial games approach to game tree search, with applications to solving Go endgames / IJCAI-99 1 : 578 ~ 583
5. [학술대회논문] - T. Cazenave. / 2005 / Combining tactical search and monte-carlo in the game of go / CIG’05 : 171 ~ 175
2. [학위논문] - Byung-Doo Lee / 2005 / Multi-strategic Learning, Reasoning and Searching in the game of Go / 박사 / Auckland University
3. [학술지(정기간행물)] - N. Sasaki. / 1999 / A Neural Network Program of Tsume-Go / Computer and Games : 167 ~ 182
4. [학술대회논문] - M. Mller / 1999 / Decomposition search: A combinatorial games approach to game tree search, with applications to solving Go endgames / IJCAI-99 1 : 578 ~ 583
5. [학술대회논문] - T. Cazenave. / 2005 / Combining tactical search and monte-carlo in the game of go / CIG’05 : 171 ~ 175
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