최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

최근 GAN(Generative Adversarial Network) 등장 이후 얼굴 표정 재연(face reenactment)의 연구가 활발해지고 있다. 얼굴 표정 재연은 입력으로 주어진 얼굴 이미지를 원하는 표정의 이미지 혹은 표정 정보를 갖는 벡터(vector)을 입력으로 주어 원하는 표정으로 합성하는 기술이다. 본 논문은 GAN 아키텍쳐(architecture)를 기반으로 회전 모듈 (rotate module)과 다양한 각도의 게임 캐릭터 표정을 표정 정보를 갖는 AUs(Action Units) vector를 통해 재연시키 는 방법을 제안한다. 입력으로 다양한 각도의 게임 캐릭터 얼굴이 주어지면 회전 모듈을 통해 정면화(frontalization) 시킨 이미지를 합성한다. 이를 통해, 다양한 각도의 게임 캐릭터들은 각도의 영향에서 벗어날 수 있다. 정면화 이미지는 원하는 표정으로 합성하기 위해 표정 정보를 갖는 AU벡터와 함께 생성자(generator)에 입력으로 주어진다. 이 때, 표정 정보를 갖고 있는 벡터는 AUs를 사용함으로써 다양한 표정과 세기(intensity)를 표현할 수 있다. 생성자는 표정 정보에 대한 관심 지역을 의미하는 관심 마스크(attention mask)를 생성하고 색상 정보를 의미하는 색상 마스크(color mask)를 생성한다. 이를 통해, 게임 캐릭터의 특징과 기타 부착물을 보존하며 표정을 재연한 이미지를 합 성할 수 있다. 관심 마스크와 색상 마스크를 이용하여 원하는 표정으로 재연한 재연 이미지를 합성하고 다시 회전 모듈을 통해 기존의 입력 이미지의 각도로 재회전하여 원하는 결과 이미지를 얻을 수 있다.

최근에는 스마트폰 중독의 ‘저연령화’가 우려된다. 아동의 스마트폰 중독에 영향을 미치는 요인은 아동의 개인적 특성 뿐만 아니라 부모요인이 있다. 아동의 스마트폰 중독에는 부모양육태도가 중요하게 영향을 미친다. 본 연구는 아동의 스마트폰 중독 경향에 대한 부모의 양육태도와 아동의 주의집중 문제의 구조모형을 분석하였다. 한국청소년정책연구원에서 제공한 한국아동청소년 패널조사(KCYPS 2018)의 중 초등학교 4학년의 자료를 사용하였다. 자료 분석은 SPSS 24.0과 AMOS 24.0을 사용하여 Pearson 상관분석, 구조방정식 모형을 분석하였다.

본 연구에서는 게임 토이와 같은 도구를 증강 현실 도구로 사용할 수 있는지 여부와 블루투스 등 무선 통신 기술과 제어가 가능한 모듈을 이용하여 게임 요소로 확장 할 수 있는 시스템 모델을 통하여 살펴보았다. 이것은 증강현실 기술과 무선 통신기술을 활용한 온라인 배들 방식의 게임을 제안한 것이다. 또한 스마트폰 앱 제어 모듈을 적용하여 기존 방식 게임 요소를 확장하였다. 전통적인 토이의 게임 방식은 같은 공간상에서 한정 된 기능만을 가지고 게임을 진행하는 방식을 사용한다. 본 연구는 증강현실 기술의 접목으로 게임 오브젝트와 매칭 되는 방식으로 콘텐츠를 구현하여 증강 현실 기반 게임으로 확장하고, 이를 통해 현실의 한계로 극복하고 다양한 아이템을 사용하여 몰입도 높인다. 따라서 겹침 방지, 거리, 높이 등의 공간 배치에 따라 화면의 모 든 공간에서 입체적으로 사용할 수 있도록 게임 오브젝트의 크기를 표준화하고, 스마트폰의 조작으로 게임을 진행 할 수 있도록 증강 현실 기술을 사용했다. 또한 다양한 게임에 적용 할 수 있는 시스템 프레임 워크 기반의 모델을 제안하고, 다양한 증강 현실 환경을 구현할 수 있는 프레임 워크를 제시한다. 본 연구에서 제안한 증강현실 기반의 배틀 게임은 상황 정보를 기반으로 상황 인식 에이전트와 도메인 지식 기반의 지능형 DB를 통해 장난감의 기능을 모듈화하여 게임 요소로 확장 할 수 있는 지식 기반 증강 현실 시스템을 제안하였다.

본 논문에서는 생성 모델로 색칠하기 게임에서 사용 가능하도록 임의의 선화와 원하는 컬러링 스타일을 입력하면 자동으로 컬러링 영상을 생성하는 신경망 모델인 FillingGAN을 제안한다. 제안된 모델은 스타일 영상의 특징을 추출하는 오토 인코더 구조의 모듈과 추출된 스타일 영상의 특징을 선화에 적용해서 이미지를 생성하는 GAN 모델로 구성된다. GAN 모델은 선화에서 추출된 구조와 스타일 영상에서 추출된 색 정보를 이용해서 채색 영상을 생성하는 과정을 수행하며, 이를 위해서 선화의 구조와 스타일 영상의 색 정보를 유지하는 손실 함수를 설계한다. 우리의 모델은 선화의 고유한 특징을 보존하며 스타일이 적용된 이미지를 생성한다.

본 논문에서는 게임 입력 영상을 일러스트 스케치로 변환하는 GAN 기반의 프레임워크를 제시한다. 이 프레임 워크는 HED(Holistically-Nested Edge Detection) 기법을 통해 게임 입력 영상의 윤곽선과 일러스트 스케치의 윤곽선을 추출하고, 추출한 윤곽선 간의 차이를 LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity) 기법으로 추정하는 완화된 순환 일치 손실 모듈을 적용한다. 이 모듈을 통해 게임 입력 영상과 일러스트 스케치의 윤곽선 을 비교하여 명확한 선 표현에 집중한다. 또한 집중적으로 변환해야 하는 영역을 식별하기 위해 의미론적인 영 역에 초점을 맞춘 어텐션 맵을 사용한다. 본 논문이 제시한 프레임워크는 스타일 추출 모듈, 생성자 모듈, 판별 자 모듈 및 완화된 순환 일치 손실 모듈로 구성된다. 먼저 스타일 추출 모듈을 사용하여 일러스트 스케치 영상의 스타일을 추출한다. 다음으로 생성자 모듈을 사용하여 게임 입력 영상에서 추출한 스타일 어텐션 맵을 통해 일러스트 스케치를 생성한다. 생성된 일러스트 스케치 영상을 판별자 모듈을 통해 처리하여 생성된 일러스트 스케치의 품질을 측정한다. 또한 생성된 일러스트 스케치에서 게임 입력 영상의 구조 유지 및 명확한 선 표현을 위해 완화된 순환 일치 손실을 적용한다. 다양한 게임 입력 영상의 스케치를 통해 프레임워크의 우수성을 입증한다.

Background: Compared with normal people, stroke patients have decreased voluntary craniocervical motion, which affects their balance. Objects: This study was conducted in order to examine the effects of active craniocervical movement training using a cognitive game on stroke patient’s cervical movement control ability, balance, and functional mobility. Methods: The subject of this study were 29chronic stroke patients who were randomly allocated to either an experimental, cognitive game group (n = 15), or control group (n = 14), to which only neuro-developmental treatment (NDT) was applied. The intervention was conducted 5 times per week, 30 minutes per each time, for a total of 4 weeks. Active angle reproduction test, static stability test, limits of stability test, and Time up and Go (TUG) test, respectively, were carried out in order to evaluate cervical movement control ability, static balance, dynamic balance, and functional mobility. Paired t-test was used in order to compare differences between prior to after the intervention, along with an independent-test in order to compare prior to and after-intervention differences between the two groups. Results: After the craniocervical training with a body-driven cognitive game, the experimental group showed significant differences in flexion, extension, and lateral flexion on the affected side, and rotation on the affected side in the active angle reproduction test. The experimental group indicated significant differences in sway length both with eyes-open and with eyesclosed in the static stability test and in limits of stability test and TUG test. The control group to which NDT was applied had significant differences in flexion in the active angle reproduction test and in limits of stability test and TUG test. Conclusion: The above results mean that craniocervical training using a body-driven cognitive game positively influences stroke patient’s cervical movement control ability and as a result their balance and functional mobility.

본 연구에서는 2008년 1월부터 2019년 10월까지 보고된 국내외 출간･비출간 연구를 대상으로 오락용 게임이 일반 사용자의 공격성, 사회성 및 정서에 미치는 영향에 대한 다변량 메타분석을 시행했다. 총 22개 관련 연구(효과 크기 수 = 54개, 참여자 수 = 8031명)에 대한 메타분석 결과에 따르면, 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임의 이용이 사용자의 정서기능에 미치는 영향은 크지 않았다. 진실험연구 분석 결과에서만 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임의 이용이 사용자 의 공격적 인지와 친사회적 행동에 약한 수준의 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 공격적 행동과 부정적 감정(예를 들면 불안, 우울 등)에 미치는 영향은 진실험, 준실험 및 상관회귀 연구 모두 통계적으로 유의미하지 않았다. 조절변수에 대한 메타분석 결과, 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임 이용의 효과는 아동보다 청장년에게서, 남녀의 비율이 균등하게 통제된 연구보다 남성의 비율이 더 높은 연구에서, 그리고 방법론적 질이 높은 연구보다 방법론적 질이 낮은 연구에서 더 크게 나타났다. 본 연구의 결과는 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임 이용이 사용자의 공격성에 미치는 영향은 크지 않으며, 이 또한 사용자의 연령과 성별 그리고 연구의 방법론적 질에 따라 좌우될 수 있음을 시사한다.

본 논문에서는 영화에서 인물의 극적인 등장, 등장 인물 간의 관계를 효과적으로 표현하 고자 할 때 주로 사용하는 영화 촬영 기법 ‘아크 트래킹 샷’을 비주얼 노블 게임에 카메라 연출을 설계 및 구현하여 적용하였다. 비주얼 노블은 소설을 읽듯 이야기 진행에 중 점을 둔 게임의 한 장르로 이미지, 사운드 등 시청각적 요소를 첨가하여 이야기의 몰입을 돕는다. 그러나 기존 비주얼 노블의 카메라는 정적이며 움직임이 극히 제한되어 있어 플레이어의 이야기 몰입도를 높이기에는 어려움이 있다. 이를 극복하고자 이야기의 전달이 중요하다는 공통점을 가진 영화의 촬영 기법 아크 트래킹 샷을 3D 게임 엔진에 가상의 카메라 트래킹 레일을 만들고 카메라에 적용하는 과정을 통해 비주얼 노블의 카메라 연출에 적용하였다. 영화 연출 기법을 비주얼 노블 게임콘텐츠에 적용하면서 기존 비주 얼 노블 연출의 단점을 극복하고 역동적인 카메라 움직임은 플레이어에게 몰입을 유지 시키는 작용을 하며 제작자가 전달하고자 하는 감정과 의미를 더욱 효과적으로 전달할 수 있도록 구현하였다.

국가와 시대를 불문하고 역사 교육에 대한 중요성은 항상 강조되고 있다. 이미 한국에서도 역사 교육의 중요성이 강조되고는 있지만 학교 수업만으로 학생들에게 역사를 제대로 이해시키기에는 많은 어려움이 있으며, 또한 학생들에게 수업 참여를 이끌어 내기에도 어려움이 있다. 20년 전부터 게임을 활용한 교육의 효과가 입증이 되었고, 개방적으로 변모해가는 현재 교육계에서는 게임 기반 교육에 대한 수요가 점차 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존 게임 기반 교육에 대한 연구를 통해 입증된 효과를 바탕으로 역사적 사고력 향상과 추경험적 역사 체험, 그리고 ESN 보고서에서 소개한 게임 기반 교육의 문제점과 교육의 참여한 교사들의 불편 사항 등을 개선 및 적용하여 상업적으로 개발된 게임을 평가하여 게임 기반 교육에 활용할 방안을 제시하였다. 선정 조건은 뚜렷한 시대 배경과 확실한 고증 및 역사 왜곡의 유무를 기준으로 하였고, 선정한 게임에 대한 평가 지표로 역사적 사고력, 추경험적 역사체험, 장르적 이점, 시간 분할 요소를 사용하였다. 본 논문에서 소개한 게임 외에도 다양한 역사 게임과 개발 단계에서부터 교육을 목적으로 한 기능성 게임을 통해 게임 기반 교육에 대한 수요를 충족시키기를 기원한다.

포인트 클라우드를 활용한 폴리곤 모델 활용에 대해서는 지속적으로 연구되고있다. 이러한 연구는 대부분 하이 폴리곤 모델을 대상으로 생성된 모델을 활용한 기술이다. 오늘날 비디오 게임 등에서 활용되는 하이 폴리곤 모델은 대부분 높은 퍼포먼스를 바탕으로 화려한 효과를 표현한다. 그러나 게임 등의 콘텐츠에 있어서 화려한 효과와 높은 품질의 리소스를 활용한 게임만이 만족도를 충족시켜주는 것이 아니다. 콘텐츠에 따라서 의도적으로 로우 폴리곤 모델을 활용하기도 한다. 인디 게임 등에서는 낮은 접근성을 장점으로 로우 폴리곤 형태의 모델을 제작하여 이를 활용한 게임들도 지속적으로 개발되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 이러한 변화에 맞춰서 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 로우 폴리곤 모델을 생성 및 음영 처리하는 방법을 제안한다. 여러 개의 모델을 생성하여, 각각의 모델이 하나의 텍스처를 공유하고, 음영을 처리한다. 마지막으로 라이트맵 기법의 결과물과 비교하는 실험을 진행한다.

가상 현실은 현재 미래 지향적인 IT 콘텐츠 분야이며 엔터테인먼트 분야뿐만 아니라 교육, 건축 및 의료 분야까지 꾸준히 확장되고 있다. 이 논문에서는 Unity3D 엔진을 사용하여 심리 치료 콘텐츠의 프로토 타입을 개발하여 심리 치료 콘텐츠로써 가상 현실의 가능성을 실험하고 분석하였다. 심리 치료 시스템과 연결될 수 있는 가상 현실 요소를 분석 한 후 효과적인 치료 요인을 도출하였다. 가상 현실은 다른 콘텐츠에 비해 몰입감과 현 존감이 매우 강한 콘텐츠이다. 현재 엔터테인먼트 산업은 가상 현실 분야에서 가장 발전 된 분야이지만 머지않아 가상 현실이 심리 치료 분야에서 주 콘텐츠가 될 것이다. 본 연구에서는 심리 치료와 관련된 VR 콘텐츠를 연구하고 심리 치료에 효과적인 VR 요소를 추출한 후 Unity3D 엔진을 사용하여 무대 공포증을 치료할 수 있는 가상 현실 콘텐츠의 프로토 타입을 개발하였다. Unity3d 엔진은 VR 콘텐츠 제작에 효과적이고 최적화된 프로 그램이다. 실험 대상 환자와 충분한 피드백 후 환자에 최적화된 시나리오로 프로토타입이 개발되었다. 무대 공포증을 단계적으로 치료할 수 있는 심리 치료 콘텐츠 테스트 결과 일반 상담형, 자료 감상형 치료보다 치료 효과에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 개발된 환자 맞춤형 VR 심리 치료 콘텐츠 개발 연구를 위한 예비 연구로써, 심리 치료 콘텐츠로써의 VR의 가능성을 증명하는데 기여할 것이다.

게임의 눈부신 산업적 성장과 함께 게임을 하나의 학문으로 체계화하려는 시도가 활발 해지고 있다. 특히 게임이 새로운 학문 분야로 인정받기 위해서는 다른 학문과 구별될 수 있는 학문 정체성을 밝혀 내는 것이 반드시 요구된다. 본 연구는 학문으로서 게임의 정체성을 알아보기 위해 학문, 지식을 체계화한 학문, 문헌, 연구 분류체계 표준에 나타 난 게임의 개념과 다른 분류요소와의 관계를 정리하고 이를 오늘날 지식체계의 철학적 근간인 아리스토텔레스의 개념을 사용하여 분류하였다. 다양한 지식분류체계에서 게임의 개념을 정리한 결과 비평의 대상, 전자화된 놀이, 문화 상품과 같이 다양하며 일치된 견 해가 존재하지 않았다. 그러나 다양한 개념은 결국 아리스토텔레스의 인간의 삶과 지식에 대한 철학적 개념 중 만들고 제작하는 것에 중심을 두는 포에이시스와 이를 실현하기 위한 실용적 지식인 테크네로 정리될 수 있었다. 더 지식분류체계에 드러난 게임의 관계 를 포함하여 분석하면 단순하게 포에이시스의 영역이 아니라 실천을 의미하는 프락시스 의 영역에 걸쳐 있는 것을 알 수 있었다. 후속 연구를 통해 향후 이러한 두가지 개념이 다양한 게임 연구 및 교육활동에서 어떻게 구체화되거나 적용될 수 있는지 탐구함으로 써 게임의 학문정체성을 정의하는데 도움을 줄 것으로 기대할 수 있다.

본 연구의 목적은 게임 과몰입 학생의 스트레스와 우울이 공격성에 미치는 영향과 자아탄력성의 매개효과를 연구하는 것이다. 이를 위하여 경기도 소재 중학교에 재학 중인 게임 과몰입 학생 50명을 대상으로 연구를 진행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 공격 성에서는 언어적공격성이 가장 높았고, 분노, 신체적 공격, 적의성의 순으로 나타났고, 스트레스에서는 가정생활 스트레스가 가장 높았으며, 학교생활 스트레스, 자신문제 스트레스, 환경문제 스트레스, 대인관계 스트레스의 순으로 나타났다. 우울, 자아탄력성은 보통 수준인 것으로 나타났다. 둘째, 공격성, 스트레스, 우울 간에는 정의 상관관계 를 보이고 있었고, 공격성, 스트레스, 우울은 자아탄력성과 부의 상관관계를 보이는 것 으로 나타났다. 셋째, 스트레스와 우울은 공격성에 정의 영향을 미치고 있었고, 스트레스와 우울은 자아탄력성에 부의 영향을 미치고 있었다. 자아탄력성은 공격성에 부의 영향을 미치고 있었다. 넷째, 스트레스, 우울과 공격성의 관계에서 자아탄력성은 매개 효과를 보이고 있었다. 게임 과몰입 학생의 공격성을 감소시키기 위해서는 스트레스와 우울을 감소시킬 수 있는 방안이 마련되어야 하며, 자아탄력성을 향상시킬 수 있는 정책이 마련되어야 할 것이다.

사용자들이 게임의 기능적 편리성뿐만 아니라 정서적 충족을 목표로 하면서, 이러한 점을 고려한 새로운 감성공학이 게임산업에 적용되었다. 이러한 이유로 게임업계에서도 게이머의 정서적 충족을 목표로 게임을 개발하려는 움직임이 활발하다. 따라서 게임이 출시 전 개발단계에서 감성평가라는 제도가 적용되었다. 감성평가는 게임 인터페이스와 시스템, 게이머의 감성적 욕구 등을 평가하는 방식이다. 다만 평가방식이 평가자의 주관에 따라 결정되는 단점이 있다. 그래서 게이머의 몰입여부에 따라 답변이 달라질 수 있는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는, 아이트래킹 기술과 본 논문에서 제시한 평가 시스템을 이용해 게이머의 몰입도를 측정하고, 그 후 감성평가를 실시함으로써 감성평가의 신뢰성을 높이는 방법을 제안한다.

랜덤은 게임의 재미에 핵심적인 역할을 한다. 이는 랜덤의 불확실성이 플레이어에게 놀라움을 주기 때문이다. 고전적 게임에서 랜덤은 일반적으로 게임 플레이에 활용되어 왔다. 이러한 랜덤은 스토리텔링에 참여하지 않은 반면, 현재는 인터랙티브 스토리텔링의 서술구조에 랜덤 시스템이 활용된 게임이 계속 등장하고 있으며 많은 플레이어들의 인정을 받고 있다. 이러한 게임들은 플레이어들에게 개인화된 경험을 제공할 뿐만 아니라 게임 스토리텔링 자체도 다양하게 만든다. 이러한 랜덤은 직접적으로 스토리텔링에 참여하며, 스토리텔링의 완전성과 논리성 을 보장하기 위해 항상 통제된 시스템이다. 랜덤 시스템에 있어 합리적인 디자인과 랜덤에 대한 효과적인 통제가 고전적 인터랙티브 스토리텔링에 새로운 가능성을 준다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 랜덤 시스템을 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템으로 정의하였고, 그의 필수요소에 대해 분석과 요약을 시도하였다. 그다음에 게임 '레인즈'를 중심으로 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템의 구체적인 구조와, 인터랙티브 스토리텔링 측면에서 어떤 특징이 있는지 연구하였다. 마지막으로 실제 게임 개발에 있어, 이러한 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템의 활용 방법과 장단점에 대해 검토였다. 연구를 통하여 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템은 전통적 인터랙티브 스토리텔링 게임의 트리 구조를 풀고 생성적 스토리의 효과를 실현하면, 생성 가능한 스토리 텔링 양상의 수를 크게 증가시킨다는 사실을 발견하였다. 그러나 이는 독립적 사건의 디자인와 밸런스 디자인에 대한 요구가 높아 비논리적 스토리텔링 양상을 생성하기 쉽다.

게임을 포함한 가상환경 및 현실의 문제를 해결하기 위한 현대의 강화학습에서는 근사 함수로써 인공신경망을 사용한다. 하지만 이는 통계 기반이기 때문에 대량의 데이터가 필요해서 시뮬레이터가 없는 경우는 사용 및 적용에 애로가 있다. 이때문에 인공신경망은 아직 일상에서 자주 접할 수가 없는데, 대부분의 환경은 시뮬레이터를 만들기 힘들거나 데이터와 보상은 희소하기 때문이다. 이에 메모리 구조를 활용해서 적은 데이터와 희소한 보상을 가진 환경에서 빠른 학습을 할 수 있는 모델을 만들었다. 실험에서는 기존의 policy gradient와 메모리를 기반으로 open AI CartPole 문제에 도전했다. 이때 이득을 평가하는 함수인 Advantage function을 메모리구조를 변형하여 구현하였다. 이후 실험에 서 모델의 학습 시 편차가 커서 평균적으로는 저조한 성적을 보였다. 하지만 다른 알고리즘과의 학습 속도 비교를 통해 100회 이내의 작은 에피소드 내에서 상위 10개, 5개의 성적이 타 알고리즘들 보다 더 높은 점수를 획득한 것을 확인하였다. 결론적으로 연구를 통해 메모리구조를 사용하는 방법이 적은 데이터에 효과적일수 있다는 가능성을 발견했으며, 향후에는 학습의 편차를 줄이는 기술들에 대한 연구가 필요하다.

게임에서 배경은 단지 공간적 구성 요소뿐만 아니라 사용자에게 게임 속에서 몰입감을 높여주는 요소이다. 때문에 실제 도심을 모델로 한 배경의 일부 게임들이 인기를 끌고 있다. 도심을 배경으로 하는 게임의 배경은 만드는데 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 제작하기 힘들다. 한편 스트리트 뷰와 같은 서비스와 간단한 룰을 이용해서 가상의 체험을 제공해주는 게임들도 존재한다. 스트리트 뷰를 기반으로 배경에서 중요 요소인 건물을 살려 사용자의 몰입감을 높이고 실제에 기반한 맵을 만들 수 있다면 매우 유용할 것이다. 일반적으로 게임에서 깊이 맵은 빛과 그림자 셰이딩 또는 높이 맵으로 지형을 구성하는데 활용된다. 우리는 이 깊이 맵을 스트리트 뷰에 적용하고자 한다. 우리는 이 연구에서 수치지도를 이용해 간단하고 저비용의 깊이 추정 알고리즘을 실험하고자 한다. 건물에 대한 위치 및 메타데이터는 수치지도로 부터 획득하여 깊이 추정을 진행하였다. 스트리트 뷰에 깊이 정보를 더하여 배경 요소에 중요한 건물을 강조하고 또한 건물과 지면, 하늘을 분리하였다. 디지털 지도와 메타 데이터를 기반으로 한 스트리트 뷰 연구는 다양한 방법으로 활용 될 수 있다.

아시아에서 인구가 많고 영향력이 있는 두 국가인 중국과 인도의 관계는 지역 평화의 안정뿐만 아니라 세계적 국제정치차원에서도 중요한 역할을 한다. 2019년말 COVID-19 전염병 시작한 후 전 세계는 펜데믹의 영향을 크게 받았으며 이로 인해 인도의 경제도 역시 불안정해졌다. 인도의 국내 정치 및 경제도 크게 나빠졌으며, Narendra Modi 정부의 통치 기반도 크게 흔들고 있다. 이러한 상황에서 인도는 중국에 대한 태도를 바꿨다. 국내정치의 모순을 해결하기 위해 일부 인도정치 단체는 중국을 그 표적으로 삼았다. 2020년 5-6월에 중국군과 인도군이 Galavan Valley 경계 지역에서 충돌하면서 사상자가 발생하였고 이 사건으로 중국-인도 관계는 다시 악화되었다. 현재 중국과 인도는 잠시 Zero-Sum 게임에 빠졌지만, 전염병에 맞서기 위해 양국은 서로 협력이 필요한 파트너가 되어야 한다. 이 논문은 코로나 19 확산 이후 인도의 대중국 사고방식의 변화를 분석하고 중국-인도 관계 증진을 위해 몇 가지 의견을 제시하고자 한다.

최근에는 청소년의 스마트폰 사용이 현저하게 증가하고 스마트폰 과의존과 중독적 사용이 문제가 되고 있다. 스마트폰 이용에 대한 조절력이 감소함으로써 문제적 결과를 경험하게 되는 상태를 스마트폰 과의존이다. 본 연구는 중학생을 대상으로 스마트폰 의존이 청소년의 친구관계에 미치는 영향에서 정서적 문제의 매개효과를 살펴보았다. 한국청소년정책연구원의 한국아동청소년 패널조사(KCYPS 2018)를 활용하였다. 중학교 1학년 코호트 자료를 사용하였으며, 연구대상은 총 2,590명이다. 자료분석을 위해 SPSS 24.0과 AMOS 25.0을 활용하여 Pearson 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 실시하였다.