https://github.com/kiblelab/quoridouble
강화학습 기반 AI와 PvP 대전, 개선된 UX가 구현된 Quoridor 게임 앱
https://github.com/kiblelab/quoridouble
cmake cpp dart flutter gradle java socket-io spring-boot
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강화학습 기반 AI와 PvP 대전, 개선된 UX가 구현된 Quoridor 게임 앱
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kiblelab/quoridouble
- Owner: KibleLab
- Created: 2025-01-06T06:50:49.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-04-09T08:05:11.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-05-15T19:11:24.611Z (about 1 year ago)
- Topics: cmake, cpp, dart, flutter, gradle, java, socket-io, spring-boot
- Homepage: https://play.google.com/store/apps/details?id=xyz.quoridouble
- Size: 78.1 KB
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-
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README
# Quoridouble
강화학습 기반 AI와 PvP 대전, 개선된 UX가 구현된 Quoridor 게임 앱
**Application** `(출시 이후 내부 정책에 따라 소스코드 비공개)`
**Back-end** [`@release/be`](https://github.com/KibleLab/quoridouble/tree/@release/be)
**RL Engine** [`@release/rl-engine`](https://github.com/KibleLab/quoridouble/tree/@release/rl-engine)
**앱 다운로드:**
[
](https://play.google.com/store/apps/details?id=xyz.quoridouble)
## Overview
### 프로젝트명
Quoridouble - 강화학습 기반 AI와 PvP 대전, 개선된 UX가 구현된 Quoridor 게임 앱
### 제작기간
2024.08 ~ 2025.02
### 팀원 및 역할
김준기 (팀장)Application, RL, 선행 연구
이현준 (팀원)Back-end, UI/UX 설계, 문서화
최호연 (팀원)Back-end, QA
## Background
### 현황
- 팀원들이 전략적 보드게임(체스, 오목, Quoridor)을 즐김
- 체스, 오목은 다양한 모바일 앱이 시장에 존재
- Quoridor는 상대적으로 인지도가 낮음
### 기존 Quoridor 앱의 문제점
- 조작감 등 UX가 좋지 않음
- AI와 PvP(Player vs Player) 기능이 하나의 앱에 동시에 탑재가 되어 있지 않음
### 개선 목표
- RL Game Agent 구현
- PvP 기능 구현
- 사용자 경험(UX) 개선
## Timeline
### 선행 연구 (8월)
- Depth Limited Alpha-Beta Pruning 알고리즘을 활용한 5✕5 Mini 버전 ProtoType 개발 (Python 구현)
- RL Game Agent의 기본 로직 확립
- UI/UX 설계
### Application 개발 (9~10월)
- Flutter를 사용하여 Cross Platform Application 개발
- RL Game Agent를 Dart 언어로 포팅
- UI/UX 구현 및 AI 2-way Game 구현
### 최적화 연구 (10월)
- Quoridor AI 에이전트 성능 향상을 위한 길찾기 알고리즘 비교 연구 (한국실천공학교육학회, 2024)
- 프로그래밍 언어별 성능 분석
### Back-end 구현 (11월)
- Socket.IO 기반의 BE-Application 간 실시간 통신 구현(실시간 PvP 2-way Game)
### Android 출시 전 작업 (12월)
- PvP 기능 일시적 제거 (AI 선출시 목표)
- Application 리펙토링 및 최적화
- Google AdMob 추가
- 출시를 위한 Android Native 작업
### RL Game Agent 재설계 및 구현 (12월~)
- Monte-Carlo Tree Search 알고리즘 기반으로 재설계
- Back-end와 Shared Library 기반으로 결합
### Android 출시 작업 (1월)
- Google Play Console에서 내부/비공개 테스트
- 사전 출시 보고서를 기반으로 출시를 위한 코드 최적화
### Android 출시 (2월)
- Google Play에 정식 출시
- 사용자 피드백을 바탕으로 UI/UX 개선
## Study for Optimization
> **[Quoridor-Pathfind](https://github.com/RegistryHJ/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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