실감형 콘텐츠 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. AR을 중심으로 한 실감형 콘텐츠의 발전은 스마트 폰을 이용하여 실세계에 3D 가상 콘텐츠를 추가하는 것을 넘어, 대형 건축물에 Projection Mapping을 하는 Media Facade 콘텐츠로 발전되었다. 최근 Projection Mapping을 이용한 Media Facade를 활용한 광고 콘텐츠의 수요가 증가하면서 Projection Mapping콘텐츠에 대한 교육과 시스템개발이 요구 되고 있다. Projection Mapping을 처음 배우는 교육생의 경우, 투사할 사물 및 건축물을 만드는 것부터 큰 어려움으로 작용된다. 사물 및 건축물을 구축하기 위해서는 그만한 자원과 재원이 요구되며, 한번 만들고 나면 다시 자원 을 활용하여 바꾸기 쉽지 않다. 본 논문에서는 Projection Mapping 교육을 위한 Unity 3D Engine 기반 Projection Mapping Simulation을 제안한다. 제안된 Projection Mapping Simulation는 Unity 3D Engine을 기반하였기 때문에 무료로 교육생들이 사용이 가능하며, 다양한 3D Object File를 활용하여 사물 및 건축물을 나타내고 조작할 수 있다. 또한, Projection Mapping에 쓰이는 영상을 Video 뿐 아니라, 실시간 3D Rendering으로 사용할 수도 있다. 본 논문에서 제안한 Projection Mapping Simulation는 교육생들에게 공간과 사 물 및 건축물의 이해를 돋기 위한 실험의 장이 될 것이며, Projection Mapping 콘텐츠 연구 자들에게는 여러 Projection Mapping 기법을 실험 및 연구할 수 있는 장이 되길 희망한다.

VR 및 AR은 대중들이 접근하기 어려운 기술이 아닌, 개인용 스마트 폰 하나로 체험 및 활용 할 수 있는 시 대가 되었다. 최근 이런 개인용 스마트 폰의 다양한 센서를 활용한 AR 콘텐츠가 개발되고 서비스 되고 있다. AR 콘텐츠의 수요가 커지면서Software교육의 수요도 커지게 되었다. 하지만, 비전공자들도 배우기 쉬운 Python 언어를 중심으로 SW 교육이 활발해졌음에도, 아직까지 AR 콘텐츠 개발에서는 Python을 적극적으로 사용할 수 없다. AR 콘텐츠는 기술 분야 뿐 아니라 인터렉티브 아트 분야에서도 활발하게 사용되고 있다. 최근 인터 렉티브 아티스트들은 Python을 이용하여 인공지능을 활용한 작품을 개발 및 전시하고 있다. Python을 통한 SW 교육은 SW 분야의 취업에만 필요한 것이 아니라 아트 분야에서도 필요한 교육이 되었다. 본 논문에서는 AR 콘텐츠 개발 교육을 위한 Python과 Unity 3D Engine을 이용한 네트워크 기반 AR 프레임 워크를 제안한다. 제 안한 AR 프레임 워크는 Web 기반 브라우저에서 개인용 스마트 폰의 카메라에 접근하여 카메라 정보를 Main Server에 전송하고 Python에서 Mark를 분석한다. Mark 정보에 맞춰 Unity 3D Engine에서 3D 오브젝트를 렌더 링하고, 카메라 정보화 합성 후, MJPEG 스트리밍으로 개인용 스마트 폰 화면에 렌더링 된다. 본 논문에서 제 안한 AR 프레임 워크는 SW 교육 플랫폼과 비대면 교육 플랫폼의 요구사항을 반영하며, 인터렉티브 아티스트 들의 다양한 도전에 필요한 기술적 제한을 낮춰 줄 것으로 기대한다.

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.

국가기관과 기업은 정비사를 양성을 위한 고등학교부터 대학교, 기업 훈련센터 같은 교육기관을 만들어 숙련된 정비사로 훈련시키려고 많은 노력을 하고 있다. 하지만 교재를 이용한 이론교육과 현장에서 사용하지 않는 장비를 이용한 실습교육으로는 제대로 된 정비교육을 진행하지 못하며 특수 장비를 활용한 교육이나 위험한 상황을 가정한 정비의 교육은 매우 위험하여 영상이나 사진으로 교육을 진행하고 있었다. 최근에는 VR과 AR을 접목하여 단순정비에서 특수정비까지 시뮬레이션으로 안전하게 상황을 체험하고 문제를 해결하는 효과적인 교육 시뮬레이션이 연구되고 개발되는 사례가 많이 있다. 본 논문에서는 다누리 VR과 DisTi Engine, Remote AR을 비교분석하고, 유니티 엔진 기반으로 외부에서 전달된 정보를 기반으로 콘텐츠를 디바이스 화면에 최적화하여 출력하는 AR API 를 소개하고, VR 디바이스인 HTC Vive의 컨트롤러와 HMD의 정보를 실시간으로 수집하고 수집된 정보를 파일에 저장하는 VR API를 구현한 사례를 소개했다. 본 연구에서 구현한 API를 사용하면 콘텐츠를 제작할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.

Unity 3D is a 2D and 3D game engine that supports multiple platforms. Editors may develop 2D and 3D games that run on Windows, Mac, Android, iPhone and various web platforms. In this paper, we propose a shooting game designed and developed using the Unity 3D game engine. Shooter is a game genre to defeat the enemy by shooting a gun or missiles. Through factors such as a game system it is very simple, one momentary reflection ability or behavior is characterized by the pursuit of sex games. Also it analyzed for the game and the game system architecture for game development. I hope to help them through a variety of platforms based game design and development.

Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.

상용 게임 엔진이 개인에게 공개되면서, 게임 엔진을 범용 연구에 사용하려는 시도가 계속되고 있다. 본 연구는 의료 시뮬레이션 개발에 게임 엔진을 이용하려 한다. 구체적 방법으로, 인체의 주요한 부분을 사용자가 선택하면, 선택한 부분의 가시화 파라미터를 두드러지게 변경하는 초점 배경 가시화를 볼륨 데이터에 적용하려 한다. 그 과정에서 본 연구는 누적 기반 초점 배경 볼륨 가시화 방법을 제안하며, 배경 부분은 초점 부분과 자연스럽게 투명해져 융합된다. 또한 제안 방법은 기존 볼륨 가시화 방법과 잘 결합되기 때문에 절개와 같은 가상 수술 기능이 원활하게 수행된다. 충돌 처리 및 사용자 입력 기능을 가진 게임 엔진은 범용 연구를 효율적으로 개발하는 데 도움이 된다.

유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임에서는 통신 패킷 처리를 담당하는 네트워크 스레드 와 게임 로직을 담당하는 메인 스레드를 분리해야 한다. 네트워크 스레드 간에 통신 패킷은 렌 더링 속도 향상을 위하여 중복되는 패킷을 폐기할 필요가 있다. 본 논문에서는 유니티 엔진 기 반 다중 접속 온라인 게임을 위한 네트워크 스레드 간 통신 패킷 폐기 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 Partial Packet Discard 기법과 Periodic Packet Discard 기법을 혼합한 기법으로 네트워크 패킷을 큐로 관리하고 중복되는 패킷을 주기적으로 폐기하여 렌더링 속도를 향상시킨 다. 제안하는 기법은 유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임의 다양한 패킷 발생 시뮬레이션 을 통하여 렌더링 속도를 분석하고 효율성을 증명하였다.

본 논문에서는 교육용 게임을 제작할 수 있는 툴을 제안하여 제작 기술에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자에게 자신들이 원하는 형태로 직접 교육용 게임을 제작 할 수 있는 방안을 모색하였다. 사용자가 자신이 원하는 게임을 직접 만든다는 취지에서 시작한 이 게임은 잊혀져가는 우리나라의 전래동화라는 콘텐츠를 만나게 되면서 전래동화 기반의 게임을 직접 디자인, 플레이, 친구들과 공유할 수 있는 새로운 게임 제작 툴로 진화하였다. 또한 아이들을 가르치는 교사도 직접 전래동화를 게임 제작 툴로 디자인하여 아이들에게 제공, 공유하면서 자신의 교육에 보다 쉽고 재미있게 아이들의 참여를 유도할 수 있게 제작하였다.이 게임 제작 툴을 통해, 어린 학생들은 잊혀져가는 우리의 좋은 문화를 접할 수 있고, 그 안에 있는 지혜와 해학, 교훈을 얻을 수 있을 것이며, 성인들은 어린 시절 할머니의 무릎에서 들었던 이야기들을 떠올리며 과거에 대한 향수를 느낄 수 있을 것이라 생각한다.