최근 AI 기술은 하루가 다르게 빠르게 발전하고 있고, AI기술은 각 분야에서 다양하게 사용되어지고 있다. 본 논문은 예술분야에서 AI기술의 활용으로 COVID-19 상황에서 인간관계, 개인적인 이유로 지친 마음을 위 로해주는 힐링 게임을 제작하였다. 제작한 힐링게임에서는 주로 Self-help-therapy의 효과를 얻을 수 있어, 치 료자의 도움없이 이용자가 힐링게임을 통하여 일상적 이용과정에서 치유적 효과를 얻을 수 있는 것을 기대 하고 있다. 게임 리뷰 데이터를 통계 분석하여 힐링게임으로 대중들이 요구하는 부분을 수용하여 힐링게임 이 제작되었으며, 사용자는 게임 시작 전 간단한 스토리라인과 AI와 상호작용할 수 있는 간단한 대화를 통 화여 Self-help-therapy 효과를 얻을 수 있었다.

MMORPG 게임의 특성상 이러한 사용자들에게 어떻게 효율적이고 안전하며 개인화된 네트워크 서비스를 제 공할 것인가 하는 문제가 시급히 해결되어야 할 과제입니다. 클러스터링 알고리즘은 네트워크 사용자 행동 을 분석할 때 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정해야 하며 생성된 클러스터에도 의미 기능이 부족합 니다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 사용자 행동 데이터의 특성에 대한 클러스터 분석을 수행하고 LFM, 행렬 분해 및 기타 방법을 적용하여 네트워크 사용자 행동 클러스터링을 위한 자동 클러스터 레이블 생성 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정할 필요가 없으며 클 러스터링 과정에서 클러스터 레이블을 동시에 생성할 수 있으며 생성된 클러스터 레이블은 사용자 행동의 실제 의미를 따릅니다.

1970년대 이후 게임시장 규모의 폭발적 성장과 함께 하드웨어의 발전을 바탕으로 온라인 게임의 성장을 비 롯하여 게임 규모는 지속적으로 확장하고 있다. 대규모 자본과 인력이 투입된 이른바 AAA게임은 게임의 시장규모를 증가시킨 순기능 이외에 게임플레이의 획일화를 가져온 역기능으로도 작용하게 되었다. 이러한 시장의 반대측면에서 소규모 또는 1인 개발자들에 의해 개발되는 인디게임이 차츰 주목받고 성장하고 있 는 추세에 있다. 특히 ‘마인크래프트’의 성공 이후에 인디게임 업계로 진입하는 소규모 게임 개발자와 1인 게임 개발자들의 양도 동반 증가하였으며, 이들은 AAA게임이 가지지 못한 독특한 아이디어와 디자인 요소 를 활용하고, 크라우드 펀딩 등의 방법을 통해 자금을 조달하는 제작 형태를 띄고 있다. 인디게임은 2022년 현재 게임 플랫폼 ‘스팀’에 등록된 게임수가 40043개에 이를 정도로 지속적인 시장 확대를 이루고 있으나 최근, 스폰서와 대규모 투자를 바탕으로 한 인디게임 개발의 추세에 힘입어 소규모 또는 1인 인디게임 개 발자들의 경쟁력은 낮아지고 있다. 본 연구에서는 2020년부터 2022년까지 ‘인디게임‘ 키워드를 바탕으로 빅 데이터 분석방법을 통하여 인디게임 산업의 이슈를 추출하고 이슈와 관련한 게임의 현황과 향후 인디게임 방향성을 밝혀보고자 하였다. 연구의 결과로 2020년의 인디게임 플랫폼의 보급과 함께 시장이 확장되는 것 을 알 수 있으며, 2021년은 인디게임 보급을 뒷받침 할 수 있는 지원정책이 확산되는 현상을 파악할 수 있 었다. 2022년은 다양한 해외 플랫폼을 바탕으로 지원정책에 힘입어 지속적으로 제작되고 있으며 해외진출 을 시도함과 동시에 인디게임 산업의 활성화를 위한 육성정책이 이루어지고 있음을 알 수 있다.

최근 패션업계에서 이슈가 되고 있는 Virtual Fashion 관련 서비스는 소비자들이 피팅 서비스를 사용함에 있 어 실제 상황과 상호작용하는 것처럼 의류의 재질감, 색상 그리고 사이즈를 실제적으로 경험해 볼 수 있게 하는 수단으로 활용되고 있다. 하지만 기존에 생산한 3D Object 데이터에 대한 접근성 및 재활용성이 낮은 단점을 가지고 있다. 또한 다양한 데이터 포맷을 사용하면서 생성되는 Texture의 용량과 출력되는 Animation 파일들의 크기가 커서 최종 결과물의 용량이 비대 해지는 단점도 있다. 본 논문에서는 기존 선행 연구된 시 스템을 Legacy Virtual Fashion System으로 정의하고 해당 시스템에서 사용하던 자원들을 효율적으로 재활용 하고 프로세스 단축 및 Texture과 Animation의 용량을 축소시키기 위하여 공통으로 사용할 수 있는 게임 엔 진 기반의 Virtual Fashion 프레임워크를 제안하고 구현했다. 게임엔진 기반의 Virtual Fashion 프레임워크를 이용하여 Virtual Show Room, 3D Runway 및 Virtual Fashion Sample을 제작하고 또한 해당 프레임워크의 성능 을 측정하기 위하여 실험을 구성했다. 구성된 실험으로 최대 50%의 용량 감소의 효과를 확인했다. 또한 본 연구의 결과물을 이용하여 다양한 형태의 출력물을 개발 확대 적용하는 것 기대해 본다.

최근 게임상의 아이템을 현금화하여 게임 플레이를 통하여 본을 벌 수 있다는 개념의 P2E(Play to Earn)게임 들이 많이 생겨났다. 일부 저소득 국가에서는 일을 할 때보다 돈을 더 많이 벌게 되는 일이 벌어지면서 많 은 게임 기업들은 각자의 메인넷을 만들어서 각자의 생태계 안에서 게임을 서비스하고 있다. 초기에는 코딩 을 할 수 있어야만 NFT 발행이 가능했다. 하지만 코딩을 하지 않아도 되는 형태의 NFT 응용프로그램이 제 작되고 제작된 응용프로그램을 통하여 NFT 발행을 진행한다. 하지만 해당 응용프로그램들은 많은양의 그림 파일들을 다루기 때문에 한꺼번에 많은 발행 작업을 하면 컴퓨터 메모리 사용량이 지속적으로 늘어나는 단 점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 새로운 NFT Game 프레임워크를 설계하고 구현하고 자 한다. 설계된 프레임워크는 기존의 문제점인 지속적으로 늘어나는 메모리를 정리하여 저사양 컴퓨터에서 도 원하는 만큼의 NFT를 발행 수 있게 지원하고자 한다. 또한 기능을 추가하여 자동으로 오픈마켓에 배포 할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 3가지의 형태의 각 기능 역할을 하고있는 Market System 프레임워크, Game 프레임워크, NFT Conveter 프레임워크로 설계했다. C# 기반으로 제작하였으 며 게임엔진에 적용하기 위하여 Unity3D엔진으로 개발된 게임을 사용하였습니다. 프레임워크를 활용하여 아 이템 데이터를 NFT 토큰을 발행하여 마켓에 등록했다. 토큰의 Metadata에는 7가지의 의상 데이터 정보와 6 가지의 캐릭터 설정 정보 및 배경 화면을 등급을 나누고 분류하여 각각의 희소성을 부여했다. 본 연구의 결 과물로 Unity 기반의 게임들이 해당 프레임워크를 사용하여 다양한 형태로 NFT 발행을 확대 적용하는 것을 기대해 본다.

오늘날 게임 산업은 지속적으로 성장하고 있는 추세이다. 이런 배경에서 게임 이용자들은 다양한 게임 장르를 경험하고 있으며, 또한 게임 내의 승률을 높이기 위한 다양한 활동에 많은 관심을 가지고 있다. 게임 이용자 들은 자신이 즐기는 게임 캐릭터들의 승률 및 픽률과 같은 다양한 정보들을 인터넷 검색을 통해 수집하고 있 으며, 그에 따라 자신이 즐기는 게임 플레이어의 밸런스에 관해서 많은 관심을 나타내고 있다. 본 연구자는 밸런스 관련 다양한 연구를 탐색하는 과정에서 게임 속의 밸런스를 맞추는 기준이 있다면, 또한 그 기준에 대 한 예측이 가능하다면 그 기준을 중심으로 이용자들의 다양한 밸런스 패치 활용 및 게임 전략 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 플레이어들의 밸런스 패치가 중요하게 인식되고 있는 MOBA 장르 게임을 중심으로 밸런스 패치 예측 기준을 수립하는 데 초점을 맞추었다. 특별히 밸런스 패치를 진행할 때 캐릭터들의 특성 및 개발자의 패치 코멘트, 그리고 승률 및 픽률 변화에 따른 이후 패치 로드맵까지 고려 할 수 있는 체계를 제시한 점에서 큰 의의가 있다고 볼 수 있다. 이를 통해 개발자는 플레이어들의 밸런스를 더 쉽게 맞출 수 있도록 유도하고, 플레이어는 밸런스 패치를 예측하여 더욱 효율성 있는 게임 전략을 실행할 수 있도록 유도하여 MOBA 장르 게임의 이해관계자 모두에게 도움이 되는 정보를 전달할 것이다.

2021년 넷플릭스 오리지널 시리즈로 전세계에서 동시 공개되었던 <오징어 게임>은 2021년에 전세계적으 로 가장 유명한 영상콘텐츠가 되었다고 해도 과언이 아닐 정도의 성공을 거두고 있다. 이 작품의 성공이 흥미로운 점은 단순히 일회성이라고 하기엔 지금까지의 한국 대중문화의 역량이 폭발하고 있다는 점을 확인할 수 있는 의미 있는 성과이기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 성과를 분석하기 위하여 작품분석 및 흥행과 파급력에 대한 분석을 하고 있다. 특히 작품에 등장하는 주인공들을 통해 노동환경, 탈북자, 이주노동자, 빈곤 등의 사회 문제를 보여주면서 한국의 양극화된 사회 현실을 스토리텔링에 잘 반영하고 있다는 것을 알 수 있었다. 그리고 기존 서구권에서 자본이 많이 투입된 영상콘텐츠에서 흔히 보이는 천편일률적인 해피엔딩이나 현실과 유리된 영웅 서사가 아니라는 점을 주목해야 한다. 그리고 현재 제작되 고 있는 영상콘텐츠들의 사례를 통해 한국 대중문화의 위상과 질적 변화를 확인할 수 있다.

본 연구에서는 창의 융합형 실무 인재 양성의 사회적 요구에 부응하기 위해 게임 콘텐츠 교과목에 산학협력 방식을 접목하였다. T 교육 콘텐츠사와 협력하여 수업과 함께 공모전 형태로 운영되는 삼각 산학협력 모형을 구축하였다. 그리고 게임 기획 실무 적응력을 높이고 실제 현업에서 바로 사용될 수 있는 콘텐츠 개발을 도 모하기 위해 V 사의 게임 기획 실무자를 초빙하여 삼각 산학협력 모형을 보완하였다. 수업에서 교수자는 게 임 기획 이론 수업을 진행하고, 학생들의 조별 게임 기획 프로젝트를 면담을 통해 지도하였으며, 부분적으로 수업에 협력사가 참여하였다. T 교육콘텐츠 사에서는 특강을 통해 교육 콘텐츠 기획에 관한 이해를 도왔고, 직⸱간접적인 개발 가이드와 교육콘텐츠 설계 측면의 학생작품에 대한 피드백을 제공하였으며 공모전을 주최 하여 시상하였다. 수업의 처음부터 협력사가 참여함으로써 특강을 통해 공모전의 결과물에 교육적 전문성을 더하였고, 산출물이 회사가 원하는 형태와 달라서 생길 수 있는 갭을 줄일 수 있었다. V는 게임 개발 실무에 서 효율적인 문서 작성법을 안내하였으며, 학생들에게 실무적인 문서 작성에 대한 피드백을 제공하였다. T 공모전과 더불어 학과 공모전을 동시에 진행함으로써 학생들은 공모전을 통하여 수상과 작품 개발의 기회를 가질 수 있으므로 참여 의지를 높이는 계기가 되었다.

본 연구는 최근 코로나19 여파로 가파른 성장세를 보이고 있는 1인 게임 방송의 시청이 이를 송출하는 인터 넷 방송 플랫폼의 속성과 연관성이 있을 것으로 보았다. 본 연구에서는 설문조사를 통해 1인 게임 방송의 시 청 동기를 도출한 후, 시청 동기와 이용자 특성이 플랫폼 자체 속성과 이용자 속성에 미치는 영향을 검증하 기 위해 다중 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 인터넷 방송 플랫폼을 통해 게임 콘텐츠를 시청하는 이용자 들은 참여자들 간의 상호작용과 플랫폼 자체의 편리성과 정보 전달 속도를 중요시 하는 것으로 확인되었다. 이러한 속성들은 더 큰 데이터의 전송과 소통의 중요성이 강조되는 메타버스 영역에서도 적용될 수 있을 것 으로 보이며, 메타버스와 함께 더욱 확장되어 나갈 게임 방송 플랫폼의 발전을 위한 실무적 함의를 제공하고 자 한다.

본 연구는 인상학의 여러 관점사 중 부(富)에 대한 연구로서 한국의 재벌기업 창업자 13인과 게임기업 창업자 21인을 대상으로 동양의 전통적 상학인 인상학의 이론을 적용하여 두 집단의 인상의 공통점과 차이점을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 삼정(三停), 이마, 귀, 눈썹, 눈, 코, 입 등 7개 부위를 얼굴의 길이와 상대비율로 측정하여 통계분석 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이 두 집단 간의 공통점은 귀의 길이와 코의 길이가 한국의 표준형에 비해 길다는 점이다. 이는 인상학의 고전 이론과 부합하는 점이라 할 수 있다. 둘째, 두 집단 간의 차이점은 귀길이, 귓불길이, 코의 세로길이는 재벌창업주가 더 길었고, 눈썹과 눈사이를 의미하는 전택궁 역시 재벌창업주가 더 길고 넓다는 점이다. 이는 재벌창업주의 인상이 고전 상법과 더욱 일치함을 의미한다. 그러나 게임기업 창업주는 코의 가로길이가 더 길었는데 이는 코가 넓고 두툼하다는 것을 의미하는 것이다. 반면 고전 상법에서는 귀끝이 눈썹 끝보다 높아야 한다는 전제가 있는데 사례자 전원은 반대였다. 이는 고전 인상학의 기준이 현대에는 적용되지 못함을 의미한다고 볼 수 있다. 인상 부위 중 두 집단의 공통점은 코와 귀로 나타났다. 이에따라 귀길이, 귀 불길이, 전택궁길이, 코세로길이, 코가로길이의 5개 변수를 대상으로 판별분석을 실시하였다. 그 결과 판별적중율은 82.4%로 높은 판별율을 나타내어, 두 집단 간의 인상의 차이점이 특징적으로 존재함이 나타났다. 전체적으로 재벌창업주의 인상은 고전 인상학의 이론과 부합되었지만, 게임기업 창업주의 경우 불일치 하는 경우도 나타났다. 따라서 인상학이 현대의 학문영역으로 진입하기 위해서는 실증과 검증이 필요함과 동시에 현대에 맞는 이론으로 전화되어야 한다는 과제를 안겨주고 있다.

As a new entertainment and social way, online games now have a huge and increasing user group, so it is of great significance to identify the data stream of online games. Using the excellent nonlinear fitting ability of BP neural network and the advantages of global search of genetic algorithm, the initial weights and thresholds of BP neural network are optimized, and the BP neural network model optimized by genetic algorithm is established. The muti-dimensional input information is proposed to identify online game data streams. Through the experimental simulation, it shows that the selected muti-dimensional information and the established model can be well applied to online game stream recognition.

본 연구에서는 게임 동영상의 고화질 변환이 가능한 초해상화 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 오픈 소 스 형태의 GPU에서 제공하는 MMU에서 구현될 수 있도록 희소 행렬 연산을 이용해서 설게된다. 이를 위해 서 일반적인 영상 해상도 향상 방법인 이중 일차 및 이중 삼차 보간 법과 심층 학습에 기반한 초해상화 모 델에서 사용하는 컨볼루션 연산을 희소 행렬 연산으로 변환하는 방법을 제시한다. 이는 각 픽셀에 적용되는 필터를 행렬 곱 형태로 표현하고, 이 행렬을 희소 행렬로 표현함으로써 수행되는데, 이러한 과정을 통해서 연산의 효율성을 추구함으로써 안정적인 초해상화 알고리즘을 제공한다. 이러한 희소행렬 연산 형태로 표현 되는 초해상화 알고리즘은 기존의 라이브러리를 이용해서 구현된 초해상화 알고리즘과 유사한 PSNR과 FPS 를 보인다.

현재 기술이 발전하게 됨에 따라 멀티미디어 콘텐츠 제작에는 많은 비용과 인적자원이 필요하고, 수많은 멀 티미디어 제작 도구 소프트웨어가 필요하게 되었다. 이런 각각의 멀티미디어 제작 소프트웨어들은 배울 내용 이 너무 많은데다가 고품질의 최종결과물을 만들기 위해서 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 그렇기 때 문에 대학생들이 실무 업계에서 통용될 수 있는 멀티미디어 콘텐츠 제작을 위해서 4년이라는 대학교육 시간 내에서 이것들을 전부 학습하기엔 무리가 있고 여러 가지 제약이 수반될 수밖에 없다. 이러한 문제점들이 대 두된 가운데 게임을 제작하기 위한 게임 엔진이 새로운 대안으로 제시되고 있다. 여러 가지 소프트웨어로 만 들어야 했던 멀티미디어 콘텐츠를 게임 엔진으로 하나로 통합하여 만들 수 있게 되었고, 실시간 렌더링을 할 수 있는 게임 엔진의 특성상 최종 결과물을 만드는 데 기존의 방식보다 비약적인 시간 단축이 가능하기 때 문이다. 본 논문에서는 대학에서 효율적인 교육을 위하여 상용게임 엔진 중 가장 많이 쓰는 Unity 엔진과 Unreal 엔진을 중심으로 각 게임 엔진의 특성과 장·단점을 비교 분석함으로써 위 두 엔진 중 대학교에서 어 떤 것을 선택하여 교육하는 것이 효율적인지에 대한 분석 결과를 제시하고자 한다.

Physical activity and exercise is an important step in the journey of a healthy lifestyle. It reduces the risk of developing many diseases like diabetes, cardiovascular diseases, and even cancer. In today’s world, we spend most of our time sitting in front of a computer or mobile phones for work and entertainment. This is one of the leading factors in a lack of physical activities and thus a decrease in the fitness level of many individuals. In this paper, we design a mobile 2D platformer game where progress inside the game world is dependent on physical activity in the real world. The game has two modes namely adventure and story mode. This design can motivate people to lead an active and healthy lifestyle. The physical activity monitoring is done solely through the pedometer of a smartphone held by the user while playing the game. The number of steps walked by the user determines the number of revives inside the adventure mode of the game. There are three levels in the story mode which are unlocked by walking more than a certain number of steps in the real world.

In this study, we investigated whether a tool such as a game toy can be used as an augmented reality tool, and a system model that can be extended to a game element using wireless communication technology such as Bluetooth and a controllable module. This is an online ship type game using augmented reality technology and wireless communication technology. In addition, the existing game element was extended by applying a smartphone app control module. The existing game method uses the method of playing the game with only limited functions in the same space. This study expands to augmented reality-based games by implementing contents in a way that matches game objects with the grafting of augmented reality technology, and uses various items that emerge as the limit of reality. Therefore, we standardized the size of game objects so that they can be used three-dimension in all spaces on the screen according to the space arrangement such as overlapping prevention, distance, and height, and augmented reality technology was used to allow the game to be played by manipulation of a smartphone. In addition, we propose a system framework-based model that can be applied to various games, and a framework that can implement various augmented reality environments. The augmented reality-based battle game proposed in this study combines a knowledge-based augmented reality system that can be extended to game elements by modularizing the function of a toy through+ a context-aware agent based on context information and an intelligent DB based on domain knowledge.

과거 2015년 이전 게임소송 분쟁들은 게임물을 보호하기 위하여 지식재산권의 보호를 모색하는데 주로 쟁점이 있었다. 게임 내 이미지, 캐릭터 등과 같이 게임 속 창작물은 저작권법에 의한 보호를 받을 수도 있다. 게임 내 로고, 심볼 혹은 표장은 상표권에 의한 보호를 받을 수도 있다. 그러나 게임의 명칭, 게임 규칙, 아이템 기능 등과 같은 그 외의 게임요소들은 단독으로는 저작권이나 상표권 보호를 받기가 어려웠다. 최근, 게임 지적재산권 및 게임 사업 운영 관련 소송 과정에서 부정경쟁방지법 위반의 쟁점이 함께 제기되는 경우가 발생하고 있다. 본고는 가장 최근인 2019년부터 2021년 5월까지 선고된 한국, 미국, 일본 게임 판례 중 부정경쟁방지법 쟁점을 다룬 사례들을 살펴본다. 최근 사례에 등장한 부정경쟁행위 유형은 크게 타인의 성과물을 무단 사용하고 경제적 이익을 해하는 일, 타인의 상품 혹은 그와 유사한 것의 표시를 자신의 영업 에 사용하는 것이다. 관련 분쟁이 독점거래 규제법 위반으로 확장되는 경우도 있다. 부정경쟁방지법에 의한 보호는 전통적인 지식재산법에 의하여 보호하기 어려운 영역도 포섭이 가능하다. 그러나 보호범위가 확장될 수록, 이는 한편으로 게임 개발자들이 새로운 게임을 제작할 경우에 타 게임의 창작물 혹은 게임 회사의 성과물을 침해할 수 있는 위험이 증가함을 의미하기 때문에 주의할 필요가 있다.

본 연구에서는 게임 영상과 같은 생성된 영상으로부터 물체를 인식하는 심층 학습 기반 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제시한다. 특히, 실제 영상으로 훈련된 물체 인식 모델에 대해서 게임 영상으로 추가 훈련을 수행함으로써 물체 인식 성능이 향상됨을 검증한다. 본 연구에서는 심층 학습 기반의 물체 인식 모델들 중에서 가장 널리 사용되는 YoloV2 모델을 이용한다. 이 모델에 대해서 8 종류의 다양한 게임에서 샘플링한 160장의 게임 영상을 적용해서 물체 인식 모델을 다시 훈련하고, IoU와 정확도를 측정해서 본 연구에서 주장하는 게임 영상을 이용한 훈련이 효과적임을 입증한다.

VR 수술 시스템의 도입은 현대 의학 교육에 큰 의미가 있다. VR 수술 시스템은 의대생과 젊은 의사의 학습 효율을 크게 향상시키고 반복 훈련 목표를 달성하며 전통 의학 교육의 단점을 보완할 수 있다. 사회적 디지 털화가 심화됨에 따라 의료 분야의 VR 수술 시스템 구축이 시급해지고 있다. 본 논문은 의료에 적용되는 기능성 게임의 관점에서 VR 수술의 기능성게임 디자인을 연구한다. 먼저 사용자 경험 이론과 사용자 심리적 필요사항을 바탕으로 기능성 게임에 대한 사용자 경험과 기대치를 분석하였다. 그리고 사용자의 실제 필요사항과 게임 레벨 기능 디자인을 분석하고, 게임 디자인의 핵심 포인트를 강조하여 최적화하였다. 둘째, 3D MAX를 결합한 UE4 모델 구성의 주의할 점을 분석하였다. 마지막으로 위 연구를 바탕으로 흉강경 하에서 폐기포 VR 수술의 본격적인 게임을 설계하였다. 게임 디자인은 대상 사용자를 분석하여 내용을 결정한 후 이를 전문의에게 확인하여 이루어졌다. 첫째, 인간 가슴의 얇은 CT 이미지를 기반으로 3DS MAX를 이용 하여 가슴 모델, 수술 도구 및 수술 장면을 시뮬레이션 하였다. 둘째, UE4 게임 엔진을 사용하였다. 이 기술 은 3D 모델이 기능성 게임 시뮬레이션의 요구 사항을 충족하도록 만들고 UE4 장면을 디자인하며 C ++ 언 어를 사용하여 게임 기능을 개발하였다.

최근 소프트웨어 유통망(ESD)를 통해 유통되는 게임이 늘어남에 따라 사용자들이 원하는 게임을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 사용자들이 원하는 게임을 찾기 쉽게 태그를 생성하는 모델의 필요성이 대두 되고 있다. 본 논문에서는 태그를 생성하는 모델을 BERT를 통해 설계하였다. 태그 100개 중 가장 적합한 태그를 4개 추출하기 위해 입력된 문장에 대해 각 태그별로 이진분류를 수행하고 이진분류 당시의 Softmax 값이 가장 컸던 태그 4개를 선택했다. 또한, 모델의 정확도를 위해서 약 33억 개의 다국어 단어로 학습한 pre-trained Multilingual BERT 모델과 약 5천만 개의 한국어 단어로 학습한 KoBERT 모델을 가져와 한국어 데이터로 학습(finetuning) 시켜 사용하였다. 실험에서 BERT 모델은 KoBERT 모델보다 F- 점수에서 9.19 % 더 나은 성능을 보입니다. 이는 언어 학습 데이터 세트의 크기가 특정 언어인 한국어 특성보다 더 중요하다는 것을 나타낸다.