본 논문에서는 최근 가상환경을 통해 이용자간 실시간 상호작용이 용이한 것은 물론 온라인 콘텐츠도 쉽게 제공할 수 있는 메타버스(Metaverse) 플랫폼의 등장에 주목하고, 현재 교육 분야에 주로 활용되고 있는 주요 메타버스 플랫폼의 교육적 활용 상황 분석과 전문가 인터뷰 등을 통해 향후 사이버대학 교육에 활용하기 적합한 메타버스 기반의 교육 플랫폼을 제안한다. 본 연구를 통해 현재 교육 분야에 주로 활용되고 있는 주 요 메타버스 플랫폼의 경우에는 정규 학습관리 시스템을 지원하지 못하는 것이 가장 큰 한계로 분석되었으 며, 전문가 인터뷰를 통해서는 교수자 및 학습자 모두가 새로운 환경에 대한 거부감을 최소화하고 학습자들 의 지속적인 활용이 가능하도록 사용성 및 편의성 등이 고려되어 메타버스 기반의 원격 교육 플랫폼이 설 계가 이루어져야 할 것으로 도출되었다. 그밖에 AR/VR 등의 실험, 체험 중심의 학습기회 강화와 학습자들 간의 커뮤니케이션 및 협업 활동을 장려할 수 있는 기능이 확보될 경우 학습성과를 높일 수 있을 것으로 분석되었다. 분석된 요구사항 및 기능 제안 등을 토대로 본 연구에서는 기존의 사이버대학 원격 교육을 그 대로 지원하면서 메타버스 환경을 새롭게 지원하기 위한 사이트 뷰 관리 기능, 메타버스 관리 기능, AR/VR 콘텐츠 관리 기능 등이 추가된 메타버스 기반의 사이버대학 원격 교육 플랫폼 모델(MOEP4CU)을 제안한다.
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.
본 연구는 게임 이용동기가 인터넷게임 사용장애에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 한국콘텐츠진흥 원의 게임이용자패널(2014~2018)의 상반기 조사 5개 연도 자료를 활용하였다. 게임이용자패널은 초·중·고등 학교 학생 2,000명의 표본으로 구성되었으며, 1차 연도부터 5차 연도까지 연구에 참여한 778명의 응답을 분 석에 활용하였다. 응답자의 특성으로 성별은 남성 381명(49.0%), 여성 397명(51.0%)이었고, 학생 분포는 1차 연도 기준으로 초등학생 287명(36.9%), 중학생 273명(35.1%), 고등학생 218명(28.0%)으로 이루어졌다. 종속변 수인 인터넷게임 사용장애는 Kimberly Young의 인터넷중독척도를 게임사용에 맞게 수정한 20문항을 활용하 여 측정하였고, 독립변수인 게임 이용동기는 Nick Yee의 게임이용척도를 수정한 10문항을 활용하여 측정하 였다. 주요 분석방법으로 MIMIC 모형분석을 활용하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 보상과 현실도피 동기의 게임 이용은 5개 연도 자료 분석 결과 일관적으로 인터넷게임 사용장애와 정적인 관계가 있었다. 둘째, 보상 동기의 게임 이용의 표준화 영향계수는 도피 동기의 게임 이용의 표준화 영향계수보다 더 높은 수준으로 나타났다. 셋째, 통제변수 중에서 높은 불안감 수준을 지니고 있을수록, 남성일수록 일관 적으로 인터넷게임사용장애 수준이 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 DSM-5 진단기준과 관련한 정책적, 실천적 제언을 논의하였다.
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.
디지털 정보 기술의 급속한 발전에 따라 사람들은 점점 더 자연스럽고 편리한 방식으로 인간과 컴퓨터의 상호작용을 실현하는 경향이 있습니다. 본고에서는 Leap Motion 센서를 하드웨어 플랫폼으로 하고 Unity3D 와 Leap Motion 플러그인을 소프트웨어 플랫폼으로 하여 가상 거문고의 상호작용 설계를 개발합니다. 또한 Leap Motion 장치의 개발과 연구를 통해 Leap Motion 센서에서 수집된 제스처 정보의 처리와 인식을 알고리 즘으로 구현하고, 제스처 인식 알고리즘을 이용하여 서로 다른 제스처를 분리하여 서로 다른 응답을 가능하 게 합니다.
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.
인터넷과 빅데이터 시대에 혼돈을 기반으로 한 디지털 영상암호화 알고리즘에 대한 연구는 정보보안 분야 의 연구 핫스팟 중 하나가 되었다. 기존의 텍스트 데이터에 비해 디지털 이미지는 데이터의 양이 많고 중복 성이 높은 특성을 가지고 있습니다. DES, AES 및 RSA와 같은 기존 방법은 디지털 이미지 암호화 요구 사 항을 충족할 수 없습니다. 초기 민감도와 고유한 임의성 때문에 카오스는 암호화의 혼란 및 확산 개념과 매 우 일치하므로 카오스 이미지 암호화에 대한 연구가 빠르게 발전했습니다. 본 논문에서는 주로 혼돈 영상 암호화에 대한 연구를 수행한다. 평문 영상에 대한 키 의존성을 목표로 비트 평면과 개선된 로지스틱 맵 기 반 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스크램블된 일반 텍스트 이미지의 낮은 4비트 비트 매트 릭스를 개선된 물류 맵의 제어 매개변수로 사용하여 일반 텍스트 이미지에 대한 키의 종속성을 높이고 놀 라운 일회성 비밀 특성을 갖습니다. 서로 다른 비트의 이미지 정보에 따라 서로 다른 강도의 암호화 알고리 즘을 설계하여 알고리즘의 효율성을 높입니다. 영상 암호화의 확산 모드를 목표로 하이퍼 카오스 시스템과 블록 모듈로 기반의 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 하이퍼 카오스 시스템을 사용하여 카오 스 시퀀스를 반복적으로 생성하고, 암호화된 픽셀 주위에 임의의 이미지 블록을 분할하고, 블록의 픽셀 값 에 대해 적분 모듈로 연산을 수행하여 암호화된 픽셀 회색 값을 얻음으로써 확산 범위를 효과적으로 확장 하고 확산의 무작위성을 향상시킵니다.
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.
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.