소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

인간의 뇌파는 뇌의 활동에 따라 발생하는 전기 활동을 두피 상에서 추출한 것이고 발생한 뇌파의 주파수 대역에 따라 다른 특징들을 나타낸다. 최근 뇌파 측정 디바이스가 저렴하고 휴대하기 쉽게 출시되면서 게임 분야에서도 뇌파가 새로운 인터페이스로 각광받고 있다. 하지만 사용자의 감성적 반응이 게임에 큰 영향을 미치는 포커나 도둑잡기 같은 오프라인 게임들은 어플리케이션으로 개발되지 않고 있다. 이는 게임 규칙이나 진행 방식은 어플리케이션에도 적용 가능하지만 사용자의 감성적 반응을 적용할 수 없었기 때문이다. 뇌파를 통해 측정되는 집중도와 명상도를 이용하여 사용자의 감성적 반응에 대한 게임 규칙을 추가하고 사용자의 감성적 반응을 어플리케이션에 적용하여 도둑잡기 게임을 구현하였다. 도둑잡기 게임은 주로 오프라인에서 진행되는 게임으로 상대방의 카드를 선택했을 때 나타나는 사용자의 감성적 반응이 게임에 큰 영향을 미친다. 게임을 수행하면서 집중도와 명상도는 사용자의 감성상태에 따라 계속적으로 변화할 것이고 사용자가 의도적으로 집중도와 명상도를 높게 유지하여 게임에서의 우위를 점할 수 있다.

본 논문에서는 공감을 이용하여 가상세계에서 감정의 상호작용 원리를 이해 할 수 있도록 게임 내 플레이어유형별 공감지수의 관계를 분석하였다. 공감지수측정 도구는 대인관계반응지수와 균형정서공감척도를 사용하였고 분석방법으로는 요인분석으로 플레이어 유형별 공감지수와의 관계를 이해하고 공감지수를 통한 플레이어 유형을 구분할 수 있도록 판별식을 도출하였다. 플레이어 유형은 선행연구에서 플레이어의 역할에 대한 분류를 수행하여 딜러, 탱커, 하이브리드, 힐러로 분류하였다. 딜러의 경우는 공감지수 중 ‘정서적 냉정성‘이 다른 변수에 비교하여 상대적으로 낮게 나타났으며 판별식에서는 ’관점 전환‘을 중심으로 구분이 이루어진다. 탱커의 경우는 딜러와 유사하며 특히 ’정서적 냉정성‘과 ’정서 감염‘ 매우 낮게 나타났다. 하이브리드의 경우는 ’긍정적 공유‘ 항목이 중요요인 항목이며 ’정서의 내재화‘ 요인은 낮게 나타났다. 마지막으로 힐러의 경우는 ’정서적 전염‘ 항목이 중요요인으로 나타났다. 본 논문의 결과에 따라 플레이어 유형에 따른 공감을 해석할 수 있으므로 게임 내의 감정에 전이를 나나타내고자 한다면 공감지수를 활용하여 적용할 수 있을 것이다.

본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.

게임세계는 이제 일상생활을 영위하는 공간으로 자리매김하고 있다. 따라서 게임세계는 또 다른 사회로서 역할을 수행하고 있다. 그러므로 우리가 그 사회에 적응하고 바람직하게 삶을 영위하기 위한 연구가 선행 되어야 할 것이다. 따라서 본 논문은 현실세계의 사회인으로서 역할을 대변하는 직업군을 게임세계에서도 체계적으로 연구하여 게임세계에 사회생활의 공간으로서 의미를 부여 할 수 있도록 돕고자 한다. 또한 게임 영역 중에서 플레이어의 역할을 잘 설명하고 있는 온라인 롤플레잉 게임을 토대로 플레이어 캐릭터의 역할을 이해하고자 하였다. 플레이어 캐릭터의 역할 분류 과정은 수집된 플레이어 캐릭터에 대한 유사도와 플레이어의 지각 구조를 이해 할 수 있는 심리적 거리 측정 과정을 거쳐 다차원 분석과 군집분석을 이용하여 체계화한다. 분석된 결과인 플레이어 중심의 캐릭터 분류는 게임세계를 다른 소통의 공간으로서 이해하고자 할 때 중요한 요인으로 활용될 것이다.

본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.

본 논문에서는 단위 시단 동안 주로 작용하는 정서를 '지배적 정서(dominant emotion)'라고 정의하고, 문학작품의 지배적 정서 흐름을 자동적으로 추출하기 위한 방법론을 제시한다. 한국어는 언어 구조적 특성상 접미어에 따라 의미가 역전되거나 달라질 수 있다. 하지만 소설이나 수필 같이 일정 이상의 분량을 가진 텍스트에서 정서 단어를 추출한다면 어느 정도 추출이 잘못되어도 지배적 정서 흐름을 판단하는 것이 가능한 것이다. 문학작품에서 지배적 정서를 추출하기 위한 절차는 다음과 같다. 먼저 문학작품의 전제 텍스트에서 형태소를 분석하여 형태소 단위의 단어를 추출한다. 추출된 단어를 정서 단어 데이터베이스와 매칭하여 정서적 의미를 담고 있는 단어를 분리해 낸다. 분리된 단어들을 정서 모델에 사상하여 해당 단어가 갖고 있는 정서를 도출한다. 도출된 정서 단어들을 통해 지배적 정서를 분석한다. 제안한 방법론에 따라 현진건의 현대소설 '운수 좋은 날'과 윤오영의 수필 '방망이 깎던 노인'을 분석한 결과, 지배적 정서의 흐름을 파악할 수 있었다.

본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.

감정은 수량, 크기, 종류를 측정하기 어려워 언어로 표현하는데 한계가 있다. 세익스피어의 '햄릿'에서 주인공 햄릿의 경우 여러 가지 극적인 상황으로 인해 말로 표현하기 힘든 감정 상태를 가진다. 따라서 본 논문은 현재의 감정 상태를 말 대신 위치와 색으로 시각화하여 표현하는 인공감정을 제안하고, 이를 이용하여 '햄릿'에 나오는 등장인물들의 감정을 시각화했다. 제안된 인공감정은 네 단계에 걸쳐 구성된다. 첫 번째 단계에선 감정을 인과관계에 따라 분석하여 어떤 종류의 감정자극이 얼마만큼 들어왔는지 분석한다. 두 번째 단계에선, 감정의 생성과 소멸을 표현하는 단위감정그래프를 제안하고, 이를 통해 들어온 감정 자극의 생성, 유지, 소멸을 성격에 따라 표현한다. 세 번째 단계에선 단위감정그래프를 이용하여 같은 종류의 연속된 감정자극을 표현하는 감정그래프를 제안한다. 그리고 감정별로 감정그래프를 하나씩 둬서 각 감정들의 생성과 소멸을 개별적으로 관리한다. 네 번째 단계에선 서로 다른 감정 간의 상호관계에 따라 감정별 감정그래프의 현재 감정을 복합하는 감정장을 제안하고, 감정장상의 위치와 위치에 따른 색으로 현재의 감정 상태를 표현한다. 제안된 인공감정으로 감정상태의 변화를 시각화해보기 위해 '햄릿'에서 등장인물인 햄릿과 거트루드의 감정변화를 인공감정을 통해 시각화하였다.

체감형 스포츠 게임은 도심 생활 어린이들의 신체활동을 늘릴 수 있는 방안으로 부상하고 있다. 기존의 체감형 스포츠 게임 연구들은 성인 대상이 대부분이며, 어린이의 특성을 고려한 연구는 부족한 실정이다. 어린이를 위한 체감형 스포츠 게임 요소는 일반적인 체감형 스포츠 게임과 어린이 디자인의 공통 요소를 도출한 것이다. 도출된 요소는 실제 게임 종목에 적용하여 어린이용 게임을 제작한다. 본 논문에서는 도출된 어린이용 체감형 스포츠 게임 요소인 몰입감, 상호작용, 신체활동을 적용한 어린이용 스크린 클라이밍 게임을 제작하였고, 사용자평가를 통해 요소가 적절히 적용되었음을 확인하였다. 어린이를 위한 체감형 스포츠 게임 요소를 활용하여 보다 어린이의 특성을 고려한 게임을 제작할 수 있을 것으로 기대한다.

최근 스크린 클라이밍용 콘텐츠로 클라이밍 학습 프로그램과 스크린 클라이밍 게임이 등장하였으 며, 특히 스크린 클라이밍 게임에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 클라이 밍 콘텐츠 구현의 핵심 기술인 자세 인식 성능의 개선을 위하여 등반자의 신체영역을 기반으로 하 는 스켈레톤 보정 방법을 제안한다. 스켈레톤 보정 과정은 비정상적인 스켈레톤 정보를 걸러내는 스켈레톤 프레임 안정화와 신체 영역을 관절부위별로 나누어 각 관절부위의 중점을 보정위치로 하 는 신체영역 기반 스켈레톤 수정 과정으로 이루어진다. 이렇게 보정한 스켈레톤 정보는 클라이밍 콘텐츠에서 등반자의 자세가 이상적인 자세와 얼마나 유사한지 판단하는 데 사용될 수 있다.

사회적으로 일상생활에서의 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 ICT기술을 스포츠에 적용시키 려는 다양한 학문분야의 융합연구들이 진행되고 있다. 본 연구를 통해 지속적으로 균형을 유지해 야 주행이 가능한 스마트 바이크를 개발하고, 이를 체험하기 위한 스튜디오 공간의 인터페이스를 설계하여 제안하고자 한다. 스튜디오는 체험을 위한 장치인 스마트 바이크와 1인용 콘텐츠의 몰 입을 위한 지오데식 돔 스크린, 그리고 다양한 현실공간의 경치를 즐길 수 있도록 구현된 가상현 실 콘텐츠로 구성되어져 있다. 스마트 바이크를 위한 1인용 체험공간에 최적화된 스튜디오의 설 계 및 제작을 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 확장 가능성이 높은 인터페이스를 가지기 때 문에 스포테인먼트를 위한 체험형 콘텐츠에 적용이 가능할 것으로 기대해 볼 수 있겠다.

기존의 아케이드 게임은 오프라인 공간에서만 서비스를 제공 받을 수 있어 시장의 규모가 축 소된 상황이다. 본 논문은 기존의 아케이드 게임에 NFC 기술을 이용한 O2O 서비스를 제안한 다. 아케이드 게임기기에 NFC 태그를 설치하여 스마트폰의 NFC기능을 이용한 O2O서비스를 하면 유저들에게 결제의 편리함과 게임의 연속성을 제공할 수 있다. 또한 랭킹, 통계, 리플레이 를 제공하여 기존의 동네의 고수들을 지역기반의 스타로 만들 수 있고 팬클럽과 같은 커뮤니티 의 활성화가 가능할 것이다. 그리고 오프라인에서만 존재했던 오락실의 갤러리들이 O2O 서비 스를 통하여 온라인으로 확장될 수 있다. 지역기반의 스타와 온라인 갤러리들은 축소되고 있는 아케이드 게임 시장의 활성화와 아케이드 게임이 E-sports가 되는 것의 역할을 할 수 있을 것 이다. 본 논문에서는 아케이드 게임의 O2O 서비스를 구현하기 위한 서버 및 애플리케이션과 각 기능에 대한 기대효과에 대해 제시한다.

본 논문은 HEXACO를 활용하여 현실감 있는 캐릭터를 위한 캐릭터의 내면적 측면을 연구하 는 것에 목적이 있다. 이를 위해 FIFA Online3 캐릭터의 게임에서 드러나는 특성을 기반으로 캐릭터의 HEXACO를 분석하였다. 캐릭터가 실존 선수의 모든 특성을 보유하고 있지 못하므로, 실제 선수의 외부 평가 키워드를 참고로 하여 실제 선수의 HEXACO를 분석하였다. 그리고 이 를 캐릭터의 HEXACO와 비교하여 캐릭터의 HEXACO를 보완하였다. 게임에 적용하기 위해 분 석한 캐릭터의 HEXACO를 각 포지션별로 나누어 단순화하였다. 그리고 이를 토대로 캐릭터에 HEXACO를 적용할 방법을 제안하였다.

스크린 클라이밍은 스크린 스포츠의 하나로 컴퓨터 시스템에 의해 내용이 인공암벽에 투사되며 사용자와의 상호작용에 의해 진행된다. 본 논문에서는 어린이의 발달과정과 스포츠 클라이밍에 대한 동기부여에 초점을 맞추어 고대동굴탐험을 소재로 한 스크린 클라이밍 게임을 구현하였다. 게임의 내용은 프로젝터로 인공암벽에 투사하며, 사용자와의 상호작용은 키넥트의 뎁스 정보를 이용해 사용 자의 입력을 받음으로써 이루어진다. 이 게임은 어린이 대상 전시 행사에서 높은 관심을 보였으며, 앞으로 추가적인 스크린 클라이밍 게임 구현이 이루어져야 한다.

최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려 해야할 구조적인 틀을 제안한다.

본 연구는 HEXACO 성격 이론을 게임캐릭터에 적용하여, 게임에서 캐릭터가 다양한 성격을 표현하고, 다른 캐릭터와 상호작용을 하기 위한 이론적 기반을 구축하는 것에 목적이 있다. HEXACO PI-R은 현실을 기반으로 한 검사이므로 현실과 다른 특성을 지닌 게임에 적용하기에 무리가 있다. 따라서 게임 캐릭터에 성격 특성을 적용하기 위해서는 HEXACO PI-R을 변환시킨 게임 HEXACO(Game HEXACO, G-HEXACO)가 필요하다. G-HEXACO를 제안하기 위해서 우 선 HEXACO PI-R이 게임에 활용하기에 적절한 이론임을 증명해야 한다. 이를 위해 일반인을 대상으로 HEXACO PI-R과, HEXACO 의 6 요인과 관련된 게임 문항을 설문하였다. 이 설문 결 과를 바탕으로 하여, G-HEXACO성격 검사를 고안하였다. 본 연구는 게임 캐릭터에 성격을 적 용하는데 있어, G-HEXACO 성격 검사가 HEXACO PI-R을 대체할 수 있음을 의미한다.

모바일 콘텐츠 사용에 있어서 Alert형태의 피드백은 사용자로부터 사용 중인 콘텐츠에서 간 섭을 발생시킨 콘텐츠로 이탈을 유도한다. 본 논문에서는 콘텐츠 사용에 있어서 피드백과 몰입 간의 상호관계에 대한 연구에 기초가 될 수 있는 기능성 게임을 설계 및 구현하였다. 사용자 정보를 바탕으로 긍정적, 부정적, 혼합형 등 3가지 유형의 피드백을 제시하는 구조로 설계되었 다. 제시되는 피드백 요소들이 콘텐츠 사용의 몰입에 주는 영향에 대한 실험을 진행 하였다. 실 험을 통해 부정적 피드백이 긍정적 피드백보다 더 높은 간섭을 가져오고, 부정적 피드백과 긍 정적 피드백이 혼합되어 사용되는 경우 부정적 피드백에 대한 몰입을 가중시키는 것을 알 수 있었다.

감정은 사용자의 상호작용을 도와주는 게임요소 중 하나이다. 그동안 게임에서 캐릭터들의 성격이나 감정을 표현하는 방식은 그래픽과 특정행동에 대한 반응 정도로 고려되었다. 하지만 최근 감정연구에 대한 관심이 높아지면서 게임에서도 감정을 다양하게 활용하기 위한 구조화가 필요해졌다. 자율성 에이전트 분야에서는 감정의 활용가능성 연구를 통해 12가지 감정규칙을 정의했다. 본 논문에서는 감정규칙을 게임에 사용되는 용어로 정의하고 확장시켜 게임 감정규칙을 만들었다. 그리고 게임 감정규칙을 사용해 실제 게임 속 캐릭터의 감정을 분석했다. 그 결과 비슷한 장르의 게임에도 각자 다른 게임 감정규칙이 사용되는 것을 볼 수 있었다.