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.

We study galaxies undergoing ram pressure stripping in the Virgo cluster to examine whether we can identify any discernible trend in their star formation activity. We first use 48 galaxies undergoing different stages of stripping based on Hi morphology, Hi deficiency, and relative extent to the stellar disk, from the VIVA survey. We then employ a new scheme for galaxy classification which combines Hi mass fractions and locations in projected phase space, resulting in a new sample of 365 galaxies. We utilize a variety of star formation tracers, which include g - r, WISE [3.4]-[12] colors, and starburstiness that are defined by stellar mass and star formation rates to compare the star formation activity of galaxies at different stripping stages. We find no clear evidence for enhancement in the integrated star formation activity of galaxies undergoing early to active stripping. We are instead able to capture the overall quenching of star formation activity with increasing degree of ram pressure stripping, in agreement with previous studies. Our results suggest that if there is any ram pressure stripping induced enhancement, it is at best locally modest, and galaxies undergoing enhancement make up a small fraction of the total sample. Our results also indicate that it is possible to trace galaxies at different stages of stripping with the combination of Hi gas content and location in projected phase space, which can be extended to other galaxy clusters that lack high-resolution Hi imaging.