https://github.com/kiblelab/quoridouble-portfolio

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

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/kiblelab/quoridouble-portfolio
• Owner: KibleLab
• License: other
• Created: 2025-01-23T06:27:12.000Z (22 days ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-02-07T03:34:51.000Z (7 days ago)
• Last Synced: 2025-02-07T04:25:11.663Z (7 days ago)
• Topics: cmake, cpp, dart, flutter, gradle, java, socket-io, spring-boot
• Language: Dart
• Homepage: https://play.google.com/store/apps/details?id=xyz.quoridouble
• Size: 818 KB
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  • Readme: readme.md
  • License: LICENSE

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README

        
# Quoridouble

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




**Application** [`/app`](https://github.com/KibleLab/quoridouble-portfolio/tree/main/app) 








**Back-end** [`/be`](https://github.com/KibleLab/quoridouble-portfolio/tree/main/be) 













**RL Game Agent** [`/rl-engine`](https://github.com/KibleLab/quoridouble-portfolio/tree/main/rl-engine) 









해당 레포지토리에는 `AI`와 `Board Widgets` 코드가 포함되어 있지 않습니다.




	

		

			

		

	




## Overview

### 프로젝트명

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

### 제작기간

2024.08 ~ (진행중)

### 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

- 출시된 앱의 수가 매우 적음

- 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)

### RL Game Agent 재설계 및 구현 (12월~)

- Monte-Carlo Tree Search 알고리즘 기반으로 재설계

- Back-end와 Shared Library 기반으로 결합

### Android 출시 전 작업 (12월~)

- PvP 기능 일시적 제거 (AI 선출시 목표)

- Application 리펙토링 및 최적화

- Google AdMob 추가

- 출시를 위한 Android Native 작업




## 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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