밀은 세계 3대 주요 작물이지만 우리나라는 대부분 수입에 의존하고 있으며, 자급률이 1%도 도달하지 못한 실정이다. 국내 밀 품종은 40여 종 이상으로 지속적으로 개발되고 있으며, 품종마다 용도와 농업적 특성이 달라 목표 형질에 맞는 적절한 품종을 선택하여 재배하는 것이 중요하다. 품종을 정확하고 빠르게 판별하기 위해선 분자 마커 기술이 필요하다. 분자 마커는 생육 환경과 시기에 영향을 받지 않고 다양한 품종을 신속하고 정확하게 구분할 수 있어 유전적 변이성, 농업 형질 등을 분석하기에 유용하다. 본 연구는 기존에 보고된 국내 밀 32품종에 대한 SCAR (Sequence Characterized Amplified Region) 판별 마커를 재검정하여 재현성이 높은 마커를 선별하였으며, 기존에 검정되지 않은 국내 밀 9품종에 추가 적용하여 비교분석하였다. 15개의 마커 세트 중 6개의 마커가 재현성과 정확도가 높은 것으로 확인되었고, 최종적으로 국내 41품종 중 4, 7, 8, 10, 11, 12번 마커를 이용하여 다홍, 금강, 밀성, 조은, 수강, 한백, 조광, 영광을 판별할 수 있었다. 또한, 4번 마커를 통한 증폭산물의 염기서열 분석을 통해 SNP (Single Nucleotide Polymorphism)를 발굴하여 ‘올밀’에 대한 새로운 품종 판별 마커인 SdHRM1과 SdHRM2를 개발하여 HRM (High Resolution Melts) 분석을 시행하여 육안으로 판단하기 어려운 SNP를 정확하게 판별할 수 있었다. 품종간의 SNP를 활용한 품종 마커 기술은 다양한 농업형질에 적용할 수 있으며, 분자 육종 프로그램에 실질적인 도움이 되는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

본 논문에서는 각 사용자에게 적합한 게임의 난이도 조절을 위하여 인간의 생리적 반응을 분석하는 방법을 이용하여 객관적이고 정량적인 사용자 반응을 측정하는 방식을 사용하였다. 생리적 신호 측정 방식 중 인간의 인지와 감정을 계량하는데 적합한 뇌파 신호를 측정하고 기존의 연구에서 사용되었던 지표를 이용해 측정한 신호를 분석하였다. 그리고 기존의 다른 분야에서 사용하던 지표를 게임의 난이도에 적합하게 개선하여 기존의 방식을 그대로 사용한 결과와 비교하여 어떤 개선점을 보이는지 확인하였다. 이를 위해 먼저 피험자의 휴식 상 태에서 나타나는 뇌파를 측정하여 기준이 되는 배경 뇌파로 사용하였다. 테트리스에 두 가지 난이도를 설정하고 각각의 난이도를 진행하는 피험자의 뇌파를 측정하였다. 각 난이도에서 측정한 뇌파와 기준이 되는 배경 뇌파의 차이를 각 난이도를 진행할 때 피험자가 보이는 뇌파 반응의 결과로 간주하였다. 이 결과를 기반으로 지금까지 다양한 분야에서 지표로 삼았던 뇌파의 대역별 주파수 변환 결과를 비교 지표로 사용하는 방식과 좌뇌와 우뇌의 비대칭성을 기반으로 긍정, 부정을 파악하는 지표로 사용하는 방식, 알파파와 베타파의 비례 값을 각성, 이완의 지표로 사용하는 방식으로 분석하였다. 마지막으로 세타파를 기준으로 알파파와의 비례 결과와 베타파와의 비례 결과를 각각 몰입과 긴장의 지표로 이용하여 분석하였다.

본 연구는 국내 염습지 해안 복원의 주요 식물인 갈대와 내건성 대표 식물인 억새의 지역별 유전자형 분석을 통해 지역별 복원종자 적용에 대한 타당성을 검증고자 하는 연구로서, SNP를 활용한 근연관계 분석 결과 억새는 홍성군 집단이 다른 지역과 상이한 유전적 변이를 보인 반면, 갈대는 모든 지역에서 동시다발적인 변이양상이 나타낸다. 이를 통하여 억새의 경우 우리나라 전역에 발생하는 건조지에서 억새시료를 사용할 때는 지역별로 수집한 종자를 활용하는 것이 합리적이나 부득이하게 다른 지역의 식물 자원을 사용한다고 해도 유전적인 교란이 크게 발생하지 않을것으로 보인다. 갈대의 경우 전 지역에서 유전적 변이가 다양하며 억새에 비하여 유전적 변이가 상대적으로 많이 나타나고 있기 때문에 염류 피해지의 복원에 활용할 수 있는 자원인 갈대의 경우 종자를 지역별로 수집하기 위한 다양한 인프라를 구축하여 향후 복원 사업에 대비하여야 한다.

The purpose of this paper is investigated immersions effected by automatic movement and movement using input device in virtual reality games. We compared immersions between two versions of FPS VR game by Unity3D Engine, through questionnaire survey. The first version is FPS VR game with automatic movement system and other version is VR game with manual control movement system. And we applied representation method which generally used in arcade shooting game to VR game. In a PC or console game, a player having a higher involvement level is more immersed. However, as a result of a comparison in the VR environment, the player is less influenced by the enthusiasm through head tracking even if the player does not move by the automatic moving system. An input device that is not suitable for the environment is a big obstacle to immersing in the game. That is, automatic movement system is also suitable for VR game system within the framework of immersion. This result can be applied to other games in various genres, also can be helpful to various directing in game.

When a game was developed, it is impossible to predict the success of the game. Most game developers made a game play test stage in game development process. It is important factor that gamer have good emotion playing the game. There are many ways of gamer's emotion test such questionnaire suvey, EEG test and etc.. but their tests are hard to quantify the results. Gamer's emotion are evolveing according to playing the game. Gamer's emotions are one of important criteria that is used for choosing a game by gamers. Nevertheless, the emotion detection is not considered for play test, because of the difficulty. The emotions of each gamers are different because of their own skills, experiences, preferences, etc. In recent years, the emotion detection technology is evolved, but it is not enough to guarantee the accuracy. In this paper, we propose a hybrid emotion classification system by EEG(Electroencephalogram) test, questionnaire suvey and eyetracking.

게임의 성공 여부를 결정하는 중요한 요소 중의 하나는 게임의 재미이다. 하지만 게임의 재미는 게임이 완성되기 전에는 명확히 파악하기 힘들고, 완성된 게임의 재미 요소가 부족한 경우 게임을 보완, 제작하는데 시간과 비용이 추가적으로 소모된다. 이런 경우를 피하기 위해 게임을 개발하는 단계에서 프로토타입을 제작하여 재미를 테스트하고, 결과가 만족스러울 경우 개발을 완성하는 경우가 대부분이다. 게임의 재미를 파악하기 위한 테스트 방법은 여러 가지 있으나 정량적이고 객관적인 결과를 얻는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 게이머의 뇌파신호를 분석하여 게임의 재미에 대한 정량적 결과를 획득하는 방법을 제안한다.

기존의 “비트매니아”와 같은 리듬게임은 게임 개발자가 해당 음악의 악보에 맞게 노트를 생성하여 사용자가 정확히 연주 할수록 좋은 결과가 나오도록 구현되어 있다. 하지만 선택할 수 있는 노래가 제한되어 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 자신이 원하는 음악을 플레이할 수 있도록 mp3와 같은 디지털 오디오 파일을 FFT 알고리즘을 이용하여 실시간으로 음계를 추출하고 정렬한 뒤 게임 인터페이스 상에 노트를 생성한다. 또한 BPM정보를 이용하여 노트의 생성 순서와 게임의 난이도를 조절한다.

최근 개발자와 사용자 사이에서 게임의 인공지능에 대한 관심이 늘어나고 있다. 그래픽과 사운드 요소의 한계로 인 해 화려하고 웅장한 게임보다 다양한 재미를 줄 수 있는 게임을 원하기 때문이다. 기존의 게임 인공지능 기법은 단순 하여 쉽게 질리고, 사용자에게 다양한 재미를 지속적으로 제공하기 어렵다. 그러나 학습 능력을 갖춘 게임은 다양하고 예측하기 어려운 특성으로 인해 사용자에게 끝없는 재미를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 학습 능력을 게임 내의 에이전트에게 부여하기 위해 심리학 이론 중 하나인 관찰학습 이론을 적용한 알고리즘을 제시하고자 한다.

최근 모바일기기를 중심으로 멀티터치 기술을 적용한 제품들이 각광받고 있다. 게임 분야에서도 멀티터치 기술을 채택한 플랫폼을 위한 게임이 활발히 개발되고 있다. 멀티터치 인터페이스는 기존의 조작과는 다른 방식의 사용자 경 험을 제공한다. 본 논문에서는 멀티터치 인터페이스에 대해 알아보고, 멀티터치 기술을 적용한 게임의 구현을 통해 설 계 방향을 제안한다.

최근 멀티터치 기술을 응용한 제품들이 출시되고 있으며, 관련 분야의 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 게임 분야에서도 기존의 인터페이스에서 벗어나, 멀티터치 인터페이스를 적용하는 경우도 있다. 멀티터치 인터페이스는 기존게임의 인터페이스가 가지는 조작의 한계점을 극복하고, 한 단계 발전된 인터페이스를 보여줌으로서 유저들에게 다양한 콘텐츠의 게임을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 게임 인터페이스와 멀티터치 인터페이스에 대해 알아보고, 멀티터치 인터페이스 게임을 구현하여, 기본적인 멀티터치 게임 인터페이스의 설계 방향을 제안한다.

이 논문은 게임 제작에 응용할 수 있는 기존 인터랙티브 아트의 작품들을 소개하고, 작품의 아이디어와 기술의 응용 가능성에 대해 논하였다. 그리고 인터랙티브 아트의 게임 적용 사례를 살펴보았다.