본 논문은 비디오 게임 캐릭터의 마음귀인에 관한 실증적 연구이다. 최근 커뮤니케이션과 심리학 연구에 따르면 사람들은 사람의 특성을 사람이 아닌 사물에 귀인하는 성향이 있고, 사람이 아닌 존재를 사람으로 생각하는 의인화의 경향이 있다고 한다. 이러한 성향은 가상 존재에 대한 지식이 깊지 않을 때 더욱 강하게 관찰되는데, 대상에 대한 지식이 충분하지 않을 때 손쉽게 적용 할 수 있는 사람에 관한 지식을 활용하여 대상의 속성을 판단하기 때문이다. 이 같은 이론화를 바탕으로 본 연구에서는 비디오 게임의 경험과 게임 캐릭터의 마음 귀인의 관계를 분석하였고, 마음 귀인이 게임 캐릭터의 선호에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 온라 인 설문 결과 게임을 오래 한 응답자일수록 캐릭터에 대한 마음 귀인 성향이 낮아지는 것을 발견했고, 이 같은 관계는 남성 응답자에게서 더욱 강하게 관찰되었다. 또한 마음 귀인을 강하게 한 응답자일수록 캐릭터에 대한 강한 선호를 갖고 있음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 4명의 ADHD 아동을 대상으로 동화 게임 읽기를 5주간 시행하고, 이야기 감정이 아동의 읽기 태도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구에 활용된 동화 게임은 아라비안나이트의 <어부와 지니>를 인터랙티브 동화로 개발한 것으로, 모션센싱 디바이스로써 마이크로 소프트(Microsoft)사의 키넥트(Kinect)와 BCI(Brain Computer Inface)로써 뉴로스카이(NeuroSky)사의 마인드웨이브(MindWave)를 Unity 3D 게임엔진과 연결하여 사용자가 읽기, 행동, 집중력을 사용하여 플레이하도록 디자인된 것이다. 본 연구에서는 <어부와 지니> 게임 동화를 읽는 동안 아동이 감정적인 텍스트를 읽을 때 보인 집중도를 추적하고, 보호자의 아동의 읽기 태도 변화에 대한 인터뷰와 비교하였다. 그 결과 상위 75%의 집중도를 보인 텍스트 중 다양한 이야기 감정 텍스트를 포함하고 있는 아동이 그렇지 않은 아동에 비해 읽기 태도에서 긍정적인 변화를 보였다는 점을 확인할 수 있었다.

본 논문은 반복적인 읽기와 실패 및 성공에 대한 실시간 피드백이 포함된 동화 게임 읽기가 실패 두려움의 특징을 보인 한 ADHD 아동의 실패 두려움 극복에 효과적이었음을 관찰하고 이 사례에 대해 보고한 것이다. 본 연구의 실험에 사용된 동화 게임 <어부와 지니>는 읽기 스크립 트와 BCI와 모션센싱 기술을 활용한 행동과 집중력 미션을 포함하고 있으며, 이를 통해 사용자가 콘텐츠와 인터랙션 하도록 하고, 아동이 책읽기 도중에 실패할 경우 포기하지 않고 미션을 완수 해 줄 것을 독려하여 동화를 끝까지 읽고 이해하기의 목표에 성공하도록 디자인되었다. 동화읽기 실험은 참여자 아동을 대상으로 준비기 1회, 중재 4회의 총 5주 동안 실행되었다. 참여자가 콘텐츠를 읽는 과정 동안 데이터가 수집되고, 참여 관찰을 통해 아동의 읽기태도와 행동을 살펴보고, 사후 보호자 인터뷰를 하였다. 실험 결과, 아동에게서 실패의 두려움을 극복하는 모습이 발견되었다. 이는 아동이 동화 게임 <어부와 지니>를 읽으며 반복적으로 경험한 재미있는 실패가 수행에 참여하는 아동의 수치심 경험으로 작용하지 않고 자기가치감을 손상하지 않는 실패로 경험됨으로써 그 결과 아동이 실패를 효과적으로 극복하도록 도운 것으로 생각할 수 있다.

다른 장르의 게임에 비해 포커는 게이머의 심리적 요소가 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN과 SVM을 기반으로 온라인 포커 게임에 게이머와 아바타 간의 감성연결을 실현하기 위한 새로운 감성 인식방법을 제안한다. CNN모델을 이용하여 원래 얼굴 이미지의 특징을 추출하고, 다중 클래스 SVM분류기를 사용하여 목표 이미지를 인식하고 분류한다. FER-2013데이터베이스에서 이 방법은 감성인식률 68.79 %를 달성하였다. 기존의 다른 감성 인식 모델과 비교하면, 이 모델은 뚜렷한 장점을 보일 수 있다. 본 게임은 Socket 통신방식을 통해 감성인식결과를 Seven Poker로 전송하여 아바타가 게이머와 같은 감성을 표현하도록 설계하였다. 온라인 포커 게임에 감성연결 기술을 이용하면 게임과 인간의 상호작용이 향상될 뿐 아니라 게이머가 상대방의 심리적인 활동을 효과적으로 분석할 수 있다. 감성연결 기술은 게임에서 게이머들에게 새로운 게임 경험을 제공할 수 있는 기술이라고 생각된다.

이제는 모바일 마켓순위에서 많은 게임이 높은 점유율을 차지하지만 점유율을 오랫동안 유지 하는 것은 쉽지 않다. 게이머를 끌어당기는 중요한 요소는 게임 재미(Game Fun)이고, 게임을 재미있게 만드는 가장 중요한 요소는 게임 난이도이다. 하지만 게임 난이도를 디자인하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 두 개의 연속적인 컨볼루셔널 레이어를 사용한 컨볼루셔널 신경망과 SVM 분류기를 이용하여 게임 시 플레이어의 얼굴 표정을 실시간으로 검출하고 판단한다. 실험 결론은 CNN을 이용한 표정 시스템은 게임 play-time 및 score를 늘릴 수 있고, 게임 재미를 증진시키기에 도와 준다고 증명하였다.

몰입감은 게임을 플레이 하는데 중요한 요소이며 궁극적으로 게임 자체의 성공을 좌우하는 재미 그 자체아 결부되기도 한다. 시각적 영역과 밀접한 연관이 있는 해상도는 게임 개발에 있어서 비중있는 요소이며 게임을 개발할 때 염두에 두어야 할 요소이기도 하다. 그래픽 기술의 발전은 하드웨어 발전과 함께해 왔으며, 대부분의 게임은 현재 고해상도의 고품질 그래픽으로 개발되고 있다. 현재 다양한 사용자들의 다양한 해상도 정보 분석 및 시장 조사는 게임 개발자들에게 효과 적인 정보를 제공해 줄 것이며 연구 가치가 있다고 할 수 있다. 본 연구는 지난 4년 간 네이버 소프트웨어 문서분야에서 가장 많은 다운로드 수를 기록하고 있는 문서 뷰어인 'DAVU'의 사용자 정보를 통해 한국인 IT사용자들의 평균 해상도를 분석한다. 'DAVU'는 국내 통합 뷰어 솔루션으로 2014년 국내 문서 및 이미지 뷰어 솔루션을 통해 서비스를 시작했으며 사용자가 뷰어를 실행할 때 개인정보를 제외한 사용자 정보(해상도, 파일 포맷, OS, IE정보 등)를 서버로 전송하여 집계가 가능하다. 이 연구는게임 및 소프트웨어뿐만 아니라 모니터 하드웨어 산업에도 효율적 정보를 제공해 주는 연구가 될 것이다.

우리는 게임 렌더링을 위해 파스텔 드로잉 효과를 시뮬레이션 하는 회선기반 방법을 제안한다. 연구 동기는 굵고 진한 스트로크 패턴, 문지르기 효과, 스트로크 겹침 등 파스텔 드로잉의 속성을 모방하는 것이다. 굵고 진한 파스텔 스트로크 패턴을 위해 우리는 직사각형 모양의 스트로크 패턴과 유사한 굵은 노이즈를 사용한다. 문지르기 효과는 노이즈를 두 단계로 적분하는 회선 모델을 제안한다: 첫 단계로 회선 방향에 수직한 노이즈를 적분하고, 이를 두 번째 단계에서 회선 방향으로 적분한다. 스트로크 겹침 효과를 구현하기 위해 우리는 누적 노이즈 필드(ANF, accumulated noise field)를 제안한다. 이는 각 레이어에 노이즈가 분포되어 있다고 가정하고, 서로 다른 레이어에 있는 스트로크 패턴의 색을 섞는 모델을 의미한다. 이러한 세 가지 개념은 회선기반 프레임 웍으로 통합되며 시각적으로 만족스러운 게임 장면의 파스텔 드로잉 효과를 보인다.

픽셀 아트는 낮은 해상도와 제한된 색 팔레트를 가지고 영상을 표현한다. 픽셀 아트는 낮은 연 산 성능과 적은 저장 공간을 가지는 초기 컴퓨터 게임에서 주로 사용되었다. 현대에 이르러, 픽셀 아트는 예술이나 퍼즐, 게임과 같은 다양한 분야에서 찾아볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 게임 캐릭터 영상을 입력으로 받는 픽셀 아트 생성 모델을 제안한다. 기존 방법 과는 달리, 합성곱 신경망(CNN:Convolutional-Neural Network)를 픽셀 아트 생성 목적에 맞게 변형하여 이를 이용하는 방법을 제시한다. 기존의 합성곱 연산 후에 upsampling 과정을 추가하여 픽셀 아트가 생성될 수 있도록 하였다. 네트워크는 ground truth와 생성된 픽셀 아트와의 평균 오차 제곱(MSE:Mean Squared Error)을 최소화해나가며 학습을 수행한다. Ground truth는 실제 아티스트가 생성하도록 하였고, 이미지 회전과 반전 기법을 이용하여 augumentation을 수행하였다. 생성된 데이터 집합은 학습, 검증, 시험 데이터로 나누었다. 이러한 데이터 집합을 기반으로 감독 학습을 실시하여 픽셀 아트 생성 네트워크를 학습하였다. 학습 모델의 학습 과정과 학습 정확도를 제시하고, 시험 데이터 뿐만 아니라 다양한 영상에 대한 픽셀 아트 결과도 함께 제시한다.

사용자의 수요가 증가함으로 인하여 최근의 마커 기반 증강현실 기술은 제스처 기반 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서 주목을 받고 있다. 그러나 개체가 프레임에서 빠른 움직임을 보일 때 발생하는 모션 블러 효과에 의하여 마커의 추적 및 감지의 한계점이 발생한다. 기존의 디블러링 기술들에서 전체 프레임 중 특정 프레임을 추출하는 작업이 없다면 실시간 비디오에서 사용하기에 문제가 있다. 본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용을 위하여 ArUco 마커를 사용한 특징점 기반 광학흐름 추적 방법을 제안하며, 마커를 이용한 자세 추정 방법을 설명한다. 이 방법은 ArUco 마커를 감지하고 특수한 마커 추적 방법을 통해 마커 감지를 보완한다. 특히 마커 추적 방법은 FAST 알고리즘을 사용하여 특징점을 추출하고 루카스-카나데 방법을 사용하여 특징점의 움직임을 분석하여 움직임 벡터를 계산한다. 또한 Perspective-n-Point 문제를 해결하여 마커 포즈 추정을 구현했다. 제안된 시스템은 기존의 방법보다 높은 검출률을 보였으며, 마커를 포함한 비디오 에서 프레임 처리 속도가 약 37% 향상되었다. 또한 마커 포즈 추정을 그래픽으로 구현하였다. 이 연구는 실제 환경에서 카메라를 통한 제스처 기반 인간-컴퓨터 상호작용 분야와 또한 이동 로봇 분야에도 도움이 될 것이라 기대된다.

아케이드 슈팅게임은 과거 1970년대 후반부터 1990년 후반까지 대중적으로 큰 인기를 끌며 게임시장을 주도했다. 하지만 2000년대 이후 많은 PC와 콘솔의 보급으로 아케이드 게임이 급속도로 쇠퇴하기 시작했다. 하지만 최근 국내에서 하락세를 보였던 아케이드 게임이 크게 상승세를 보였고 앞으로도 점점 상승할 가능성이 높아 보인다. 따라서 본 논문은 아케이드 게임의 특징인 빠른 손동작을 최신 기술과 접목시켜 새로운 입력 방식을 개발함으로 더 높은 효용성을 끌어내어 검증 한다. 기존에 슈팅게임에서의 제스처 인터페이스 사용은 이미 그 효용성이 검증되었다. 다만 좀 더 복잡한 완성형 게임에서의 적용하기엔 미흡한 부분들이 있다. 이에 슈팅게임들의 요소를 좀 더 세분화하여 분석 후 각 요소들을 제스처에 매핑하였다. 기존 게임에선 조이스틱을 손으로 흔들며 진행하는게 일반적인 방식으로 본 게임에선 사용자가 직접 손을 상하좌우로 움직여 조작한다. 또한 진행에 필요한 스킬과 이벤트들을 각각의 매핑 된 제스처 로 인터랙션 한다. 개발된 인터페이스는 슈팅게임 'Cure'에 적용하여 G-Start, HCI creative Award 등에서 전시되었다.

Cost allocation studies on the rational allocation method for the common cost of the joint products or services that provide different benefits to each economic entity under the constraints of the efficiency and fairness. Cooperative game theory is often used for cost allocation and studies on a fair and efficient allocation of the utility if some feasible utility for a whole or subset of the players in a game is given. This study shows a variety of cooperative game theory approaches and discusses the pros and cons of each approach.

If the coalition of players orders the product together, then they can reduce the inventory costs such as ordering cost and holding cost. Inventory game can be defined as the allocation of the inventory costs to the players in a fair and rational manner. The characteristics recommended for the solutions provided by the method for the inventory game are completeness, rationality, and marginality. The solutions that satisfy these characteristics are in the core, where the proportional method may depend on the allocator. This study has found out that the solutions of the proportional method with some allocators for economic order quantity model exist in the core.

본 연구는 국제사회의 대북제재가 왜 큰 효과를 나타내지 못했는가에 대한 문제인식에서 출발하고 있으며, 이러한 질문의 답을 찾기 위해 중국의 대북지원에 주목하고서 대북지원의 결정요인을 분석한다. 국제사회의 강경한 대북제재에도 불구하고 중국은 북한에 대해 제재와 지원이라는 이중적 자세를 취하고 있다. 이러한 중국의 이중적 자세에 대해 본 연구는 양면게임이론에 이론적 근거를 두고서 대북지원이 대한 대내외적 상황에 접근하였다. 중국의 대북지원에 대한 결정요인은 국외요인, 국내요인으로 구분할 수 있다. 이들 요인들은 중국의 패권강화, 미국 견제, 중국의 책임 있는 강대국 역할 수행, 북한의 자원 확보, 중국의 안정적인 성장 지속, 중국의 사회주의정치체제 정당성 유지, 베이징 컨센서스의 확산 등이 있다. 해당 요인들에 대한 분석을 토대로 살펴보면 향후 중국의 대북지원은 공식적 또는 비공식적 모두 지속적으로 이루어질 것이고 대북지원이 중단 되거나 북·중 관계가 악화되는 상황이 발생하는 것은 어려울 것이라고 전망할 수 있다.

오늘날, 의학발달과 생활수준 향상으로 평균 수명이 연장되었으나 노인성 질환은 증가되었다. 노인성 질환이 라고 알려져 있는 대표적인 질환은 치매라고 볼 수 있으나 현대에는 노인뿐 아니라 젊은 층도 치매에서 완전히 벗어날 수 없는 실정이다. 치매는 노화에 따른 뇌 단백질의 변화 및 전두엽의 위축으로 새로운 문제 해결 능력, 문제 처리속도, 기억력 등이 점차 감소됨에 따라오는 질병으로 현존하는 치매 치료제로는 증상완화가 불분명하며 이를 대체할 수 있는 연구가 시급하다. 따라서 본 논문에서는 두뇌 활성화를 통한 인지능력 향상을 기반으로 뇌기능 향상에 도움이 되고자하며 두뇌 훈련 기능성게임을 설계 및 구현하고자 한다. 구현된 기능성 게임은 뇌파측정을 통하여 두뇌 활성화 훈련의 효과성을 검증하고 평가하는 것에 본 논문의 목적이 있다.

게임 플레이에서 몰입은 매우 중요한 개념이며 게임을 이루는 요소들 중 몰입에 많은 영향을 미치는 요소는 바로 컷씬이다. 컷씬은 재미와 감동을 주는 게임의 스토리를 플레이어에게 직접적으로 전달해준는 매개체 이다. 대부분의 게임에서 모든 플레이어는 같은 컷씬을 보게 된다. 본 연구는 플레이어의 감성 데이터를 바 탕으로 플레이어마다 다른 컷씬을 감상하게 하게 게임 플레이의 몰입을 증가시키는 실험을 검증하였다. 우리는 각 이벤트 후 보여지는 컷씬을 감상하기 전 인터페이스를 통해 플레이어의 각 상황에 대한 감성을 입력받아 실시간으로 보여지는 컷씬에 효과를 적용시켰다. 적용시켜지는 칼라 효과는 러셀의 감성모델과 그 감 성모델에 매칭되는 컬러표를 기반으로 구현하였다. 플레이어의 감성에 따라 컷씬은 달라지게 된다. 많은 연 구들이 게임에서의 몰입을 다루고 있으며 이계속 이루어 질 것이다. 본 연구는 게임에서 플레이어의 몰입증가에 새로운 시도가 될 것이다.

본 논문에서는 가변요소와 불변요소에 관한 사용자의 상태를 미하이 칙센트미하이의 플로우 이론을 이용하여 분석하고자 하였다. 연구를 위하여 우리는 pc플랫폼의 게임서비스 스팀의 가장 많은 유저수를 보유한 3개의 게임 “플레이어언노운즈 배틀그라운드”, “카운터 스트라크 글로벌 오펜시브”, “톰 클랜시의 레인보우 식스 시즈”을 선정하였다. 우리는 유저의 승패에 직접적으로 영향을 미치는 5가지 요소: 탄착군패턴, 반동패턴, 장비, 스폰 위치, 적 스폰 위치를 선별하였으며, 해당 요소가 가변, 불변요소를 얼마나 내포하였는지, 유저의 의 도에 따라 변화가 가능한지를 확인하고 분류하였다. 또한 우리는 미하이 칙센트미하이의 플로우 이론과 스팀 통계사이트 게임유저수 분석그래프를 통하여 유저풀의 변화를 분석하였다. 이 방법으로 우리는 각각의 게임이 가변요소와 불변요소의 비중에 따라 어떤 유저풀을 가지고 있는지 확인할 수 있었다. 이방법을 통해 우리는 유저심리와 게임개발 모델링에 관하여 공부하고 이것이 장차 앞으로의 게임 개발에 긍정적인 도움이 되기를 바란다.

본 연구는 청소년의 인터넷 게임 중독을 원인을 조사하여 예방하기위한 청소년 활동 응용을 제안하고 현재의 정책과 내용 및 클럽 활동을 탐구하여 다양한 청소년 활동의 활성화에 대해 논의했다. 청소년의 자발적 참여는 청소년의 필요, 재능 및 직업 탐구 등 다양한 현장 기반 활동을 통해 활성화됩니다. 청소년의 인터넷 게임 중독은 가상 세계에서 인터넷 게임에 빠져드는 실제 활동에 관심과 동기를 부여함으로써 잠재력을 개발하 는 것을 선호하는 것을 막을 수 있습니다.

요약; 최근에는 기계 학습, 특히 심층 학습에 많은 연구가 진행되고 있다. 구글, 페이스 북과 같은 대기업이 인공 지능과 기계 학습에 관심을 가지고 있기 때문에, 이러한 연구는 날마다 발전하고있다. 기계 학습은 의학, 번역 및 IT와 같은 다양한 산업에서 사용될 것으로 기대됩니다. 게임 부문은 기계학습 기술적용의 효과가 예상되는 영역 중 하나라고 간주됩니다. 본 논문에서는 MMORPG-Tera의 게임 콘텐츠에서 몬스터의 승패를 예측하는 신경망을 Tensorflow를 통해 설계하였다. 이 모델은 1 개의 입력 레이어, 2 개의 숨겨진 레이어 및 1 개의 출력 레이어를 가지고 있다. 입력 레이어에는 8 개의 노드가 있고 각 숨겨진 레이어에는 16 개의 노드가 있으며 출력 레이어에는 1 개의 노드가 있다. 더 나은 결과를 위해 우리는 그라디언트 디센트, 시그 모이드 (Sigmoid) 함수 및 Relu 함수 (Activate 함수)에 Adam을 사용한다. 준비된 데이터 세트의 마지막 부분은 테스 트 데이터 용으로 사용되고 나머지는 학습 모델 용으로 사용되었다. 이 모델은 5 ~ 10 % 오차 이내의 확률을 예측할 수 있다. 데이터 세트의 부족은 만족스럽지 않은 점으로 남아 있으며, 충분한 데이터가 수집되고 더 개선 된 모델이 준비되면 오류를 더 줄일 수 있다. 그리고 제안된 모델은 앞으로 다른 게임이나 스포츠 게임에도 적용될 것이다.

미디어의 구성 요소 중 하나인 사운드는 인간의 청각은 물론 인지와 지각을 자극하여 사용자가 상황이나 공간에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하고 미디어가 전하고자 하는 정보를 효과적으로 전달하는 역할을 한다. 그러한 측면에서, 게임에서의 효과음은 콘텐츠를 전달하는데 중요한 역할을 한다. 게임이 플레이되는 동안 연출되는 다양한 효과음은 사용자에게 밝은 분위기를 조성하고 게임 진행의 긴장감을 놓치지 않게 하며 사용자가 자연스럽게 게임에 집중하게 만든다. 특히 게임에서의 자연스러운 효과음은 게임의 배경음악과 더불어 사용자의 몰입과 사실성을 증대시킨다. 본 연구는 게임 효과음의 사실성 정도에 따른 공간적 실재감, 몰입, 정서적 자기조절, 공격적 태도 및 공격 행동을 측정하기 위해 플레이테스트 실험 방법론을 수행하였다. 실험에 사용된 FPS 게임은 'Left 4 Dead 2'이며, 무기 효과음을 다르게 처치하여 남녀 각각 40명씩 총 80명을 대상으 로 실험을 수행하였다. 연구결과, 공간적실재감, 몰입, 그리고 정서적 자기조절은 실재음을 사용한 게임에서 더 높은 수준을 보였다. 또한 공격적 태도 역시 사실적인 무기 효과음을 사용한 게임에서 더 높은 수준을 나타냈다. 본 연구는 게임 효과음의 사실성이 사용자의 게임 경험과 감정, 그리고 공격성에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 향후 게임 효과음 디자인에 대한 이론적 함의를 제공한다.

본 논문에서는 게임 배경 영상에 대해서 섬세한 일러스트레이션부터 거친 스케치까지 다양한 연필 드로잉 효과를 구현하는 방법을 제안한다. 이 방법은 컨볼루션 알고리즘에 기반한 방법으로 노이즈의 형태를 다양화 시켜서 발생시킴으로써 다양한 연필 효과를 추구한다. 기존의 방법에서 발생하는 노이즈는 영상의 톤을 반영 하는 픽셀 크기의 입자였다. 본 논문에서는 이러한 픽셀 크기의 노이즈의 형태와 분포를 확장해서 다양한 길 이와 두께 및 방향을 갖는 사각형 형태의 노이즈를 사용하는 방법을 고안한다. 그리고 영상 분할 알고리즘을 적용해서 영상의 정보를 추가적으로 활용함으로써 결과 영상의 시각적 완성도를 향상시킨다. 이러한 방법의 장점은 물체, 인물, 장면 등과 같은 다양한 게임 배경 영상에 적용되어 생성된 결과 영상의 우수성을 통해서 입증된다.