강화학습 기반 AI와 PvP 대전, 개선된 UX가 구현된 Quoridor 게임 앱

Application (출시 이후 내부 정책에 따라 소스코드 비공개)

Back-end @release/be

RL Engine @release/rl-engine

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Quoridouble - 강화학습 기반 AI와 PvP 대전, 개선된 UX가 구현된 Quoridor 게임 앱

2024.08 ~ 2025.02

• 팀원들이 전략적 보드게임(체스, 오목, Quoridor)을 즐김
• 체스, 오목은 다양한 모바일 앱이 시장에 존재
• Quoridor는 상대적으로 인지도가 낮음

• 조작감 등 UX가 좋지 않음
• AI와 PvP(Player vs Player) 기능이 하나의 앱에 동시에 탑재가 되어 있지 않음

• RL Game Agent 구현
• PvP 기능 구현
• 사용자 경험(UX) 개선

• Depth Limited Alpha-Beta Pruning 알고리즘을 활용한 5✕5 Mini 버전 ProtoType 개발 (Python 구현)
• RL Game Agent의 기본 로직 확립
• UI/UX 설계

• Flutter를 사용하여 Cross Platform Application 개발
• RL Game Agent를 Dart 언어로 포팅
• UI/UX 구현 및 AI 2-way Game 구현

• Quoridor AI 에이전트 성능 향상을 위한 길찾기 알고리즘 비교 연구 (한국실천공학교육학회, 2024)
• 프로그래밍 언어별 성능 분석

• Socket.IO 기반의 BE-Application 간 실시간 통신 구현(실시간 PvP 2-way Game)

• PvP 기능 일시적 제거 (AI 선출시 목표)
• Application 리펙토링 및 최적화
• Google AdMob 추가
• 출시를 위한 Android Native 작업

• Monte-Carlo Tree Search 알고리즘 기반으로 재설계
• Back-end와 Shared Library 기반으로 결합

• Google Play Console에서 내부/비공개 테스트
• 사전 출시 보고서를 기반으로 출시를 위한 코드 최적화

• Google Play에 정식 출시
• 사용자 피드백을 바탕으로 UI/UX 개선

Quoridor-Pathfind
Quoridor AI 강화학습 에이전트의 성능 향상을 위한 길찾기 알고리즘 비교 연구
2024 교육장비개발 및 아이디어 경진대회 교육장비개발 부문 동상 (한국실천공학교육학회)
한국실천공학교육학회 2024 종합학술발표대회 논문집 교육장비개발 부문 논문 게재 (PP. 243~244)

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