스크린 기반 게임은 여러 공간에 옮겨가면서 설치해야 하는 경우가 자주 일어난다. 이 경우에 센서에 변화가 생기거나 공간의 구성 차이로 설치에 어려움이 생길 수 있다. 또한 실제 게임과 똑같이 경험하는 것도 의미가 있지만 난이도를 조절하여 더 많은 재미를 느낄 수 있도록 유도해 야 하는 경우도 존재한다. 본 논문에서는 스크린 골프와 유사한 형태의 체감형 게임인 스크린 양궁 게임을 개발하는 과정에서 공간의 변화에 따른 설치를 쉽게 하는 기법, 사용자의 실력에 따라 게임의 난이도를 자동으로 조절할 수 있는 방법을 설명하고 실험 결과를 보이고자 한다.

최근 실시간으로 모션블러(motion blur)를 위한 연구들은 픽셀당 여러개의 시간 색상을 계산 한 후 평균내는 방식으로 샘플의 수가 적을 경우 아티펙트(artifacts)나 노이즈(noise)가 발생하 는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 개선하기 위해서 이동궤적 근사 다면체 (motion trail)를 이용한 실시간 모션블러 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘에서는 현재 프레임과 이전프레임의 삼각형으로 이동궤적 근사 다면체를 만들고 전후 관계(front-to-back) 정렬방법과 시공간차원의 비트연산(bitwise operation)을 적용하여 여러 물체가 겹치는 순간의 가시성 문제를 해결했다. 결과적으로 가려지지 않은 이동궤적 근사 다면체만을 그리기에 매끄 러운 블러 효과를 얻는다.

잠입 액션 게임은 크게 적을 공격해 잠입하거나 적의 시야를 회피하는 두 가지 방식으로 진 행된다. 최근의 잠입 액션 게임은 높은 액션의 비중으로 전면대결의 빈도가 높아져 다른 액션 게임 장르와의 경계가 흐려졌다. 본 논문에서는 플레이어를 약자의 위치에 두어 액션을 이용한 잠입이 아닌 회피를 이용한 잠입을 주된 특징으로 하는 게임을 제작하고 그 제작과정을 기술한 다. 회피를 위한 주요 요소로 빛을 선택해 적의 시야를 차단하여 회피하는 것을 주된 플레이 방법으로 삼았고 액션 요소를 추가하기 위해 다양한 프로토타입을 제작하여 테스터들에게 플레 이하도록 하는 플레이 테스트를 거쳤고, 그 결과 제한된 상황에서의 액션이 선택되었으며, 잠입 에 영향을 주는 사용자 인테페이스 중 미니맵, 입력 장치가 추가, 수정되었다. 잠입을 이용한 게임 제작 시 결정된 여러 사항들을 살펴보고 그 결정과정의 경험을 기술한다.

간접조명은 실제감에 많은 도움을 주지만 많은 계산량이 필요하기 때문에 실시간 전역조명에서는 적용되기 힘들었다. 특히 2차광원에서의 가시성을 계산하기위해서는 각 광원에 대해서 모든 물체들 을 처리해야 하기 때문에 계산량이 많다. 본 논문에서는 움직이지 않는 물체들의 가시성을 재활용 하여 움직이는 물체가 많지 않을 경우 효율적이면서도 2차광원의 가시성을 활용하는 간접조명 알고 리즘을 제안한다. 기존 방법에 비해서 정확하면서도 효율적인 2차광원 가시성을 바탕으로 보다 복 잡한 장면에서 사실적인 간접조명을 실시간에 가능하게 한다.

게임의 난이도는 게임의 재미와 깊은 연관이 있다. 하지만 게임 레벨의 난이도를 적절하게 결정 하는 것은 쉽지 않다. 대부분의 경우 사람의 실제 게임 플레이를 통한 테스트가 요구한다. 또한 정 량적인 평가도 어렵다. 따라서 게임 레벨 난이도의 정량적 평가를 자동으로 수행하는 것은 게임 개 발에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 경로 탐색 알고리즘을 사용하여 게임 레벨의 길 찾기 난이도를 평가하였다. 길을 찾는 것은 많은 게임들의 기본 속성으로 게임 레벨의 전반적인 난이도 를 대표한다. 그리고 우리는 게임 레벨의 탐색 가능 영역이 동적으로 확장되고 다시금 탐색이 요구 되는 경우 이전 경로 탐색 결과를 재사용하여 난이도 평가 알고리즘의 성능을 최적화하였다.

본 논문에서는 망각곡선을 응용한 반복학습시기 설정 및 학습자 수준과 단어 난이도 자동계산 방법이 적용된 영어단어 암기시스템을 소개한다. 우리 시스템은 망각곡선을 사용해서 학습자의 단어암기 횟수에 따라 적절한 반복 주기를 정하고 그 시기에 복습을 요구한다. 학습자가 알고 있는 단어들에 대한 복습시간을 없애고 잊어버릴 확률이 가장 높은 단어들을 우선 적으로 복습하는 것으로 시간을 절약 할 수 있는 것이다. 또 수준에 맞는 난이도의 단어들을 제공함으로써 학습 흥미와 성취도 유지에 기여할 수 있다. 학습자의 수준을 고려하지 않은 난이도의 단어를 무작위로 제공하거나 이미 다른 사람들의 평가에 맞춰진 난이도의 단어들을 제공하는 기존의 시스템과 차별되도록 학습자와 단어 난이도 설정에 온라인 체스게임 랭킹시스템에서 사용하고 있는 "Glicko" 시스템을 적용시켰다. 플레이어간의 대결을 통해서 서로의 실력이 결정되고 매칭되는 이 시스템을 우리는 단어와 사람간의 대결로 시스템에 적용하였다. 그것으로 인해 학습하는 사람의 수준과 단어들의 난이도가 실시간으로 측정되고 학습과정에 반영이 된다. 이 외에 부가적으로 분산학습, 시험형식의 문제풀이의 즉각적인 피드백을 활용하여 영어 단어 암기의 효율성을 극대화 한다.

면광원에 의한 부드러운 그림자의 표현은 가상 장면을 보다 사실적으로 보이도록 한다. 하지만 부드러운 그림자의 계산은 매우 느리게 수행되기 때문에 실시간 3차원 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 가속화가 요구된다. 우리는 기존의 실시간 부드러운 그림자 방법들이 가정했던 면광원의 모양과 색상을 보다 일반적으로 확장하여 임의의 모양과 색상을 갖는 면광원에 대한 부드러운 그림자 생성 방법을 제안한다. 그림자 매핑 정보를 획득할 수 있는 그림자 맵은 픽셀과 면광원 간의 가시성 검사를 근사하기 위해 사용되며 픽셀 주변의 그림자 복잡도에 따라 근사의 정도를 결정하였다. 그 결과 보다 일반적인 형태와 색상의 면광원에 대한 부드러운 그림자를 실시간에 표현할 수 있었다.

이 논문은 공간 증강 현실 콘텐츠를 낮은 비용과 빠른 속도로 제작하기 위한 프레임워크를 제안한다. 우리의 프레임워크는 구하기 쉬운 장비인 웹캠과 프로젝터만으로 투영 기반의 증강현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경을 제공한다. 콘텐츠 제작자는 웹캠과 프로젝터를 설치하고 프레임워크에서 제공하는 인터페이스를 조작하는 것으로 쉽고 빠르게 공간 증강 현실 기술을 사용한 디지털 콘텐츠를 제작할 수 있다. 기존의 솔루션들은 고가인 경우가 많고 콘텐츠 제작자가 증강 현실 기술을 스스로 적용하는 것이 쉽지 않기 때문에 우리가 제안하는 프레임워크는 콘텐츠 제작자가 콘텐츠 내용 자체에 집중할 수 있도록 돕는다. 프레임워크를 통해 웹캠과 프로젝터를 한 번 설정하면 인식 가능한 실제 물체의 이동과 회전에 따른 가상 물체의 렌더링 결과를 올바르게 투영한다. 그 결과, 우리는 사실적인 증강현실 콘텐츠를 확인할 수 있다.

본 논문에서는 주성분 분석을 사용한 포토모자이크 생성 기법을 제안한다. 후보 이미지 집합의 주성분 분석 결과인 주성분과 계수를 사용하여 후보 이미지 검색을 보다 빠르고 정확하게 포토모자이크를 생성한다. 두 이미지를 하나의 주성분으로 투영해서 계산된 두 계수가 유사하면 두 이미지의 본래 정보 역시 유사하기 때문에, 본 논문에서 제안하는 주성분 분석을 사용하는 계수 비교 방법은 이미지의 색상 정보와 위치 정보를 동시에 비교할 수 있다. 계수 비교 방법은 모든 색상 비교 방법보다 빠르고, 평균 색상 비교 방법보다 정확하게 포토모자이크를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 포토모자이크 알고리즘은 그래픽스 하드웨어의 가속을 받아 수행되므로 실시간에 입력 영상을 처리할 수 있다.

이 논문은 피하산란의 정도가 다를 것으로 예상되는 얼굴의 6개의 부위를 촬영하여 각각의 산란특성을 추출하고 렌더링에 반영하여 얼굴의 사실감 있는 표현이 가능한 방법을 제안한다. 각 부위별 산란이미지는 프로젝터로부터 피부에 입사된 단위광선이 내부 산란을 거쳐 밖으로 드러나는 모양을 여러 노출로 촬영하여 HDR 이미지로 합성하고, 비선형 최소제곱합의 해법 중 Sequential Quadratic Programming을 이용하여 광선의 입사지점을 지나는 단면이 이루는 곡선에 '가우스 함수의 선형결합'을 적합한다. 가우스 함수는 산란곡선을 잘 근사하면서 필터로서 적용이 쉬운 장점을 가진다. 우리는 최소제곱합의 해가 지역 해에 빠지는 않도록 유전알고리듬을 이용해 초기 값을 설정한다. 근사된 식의 각 가우스 항은 얼굴에 입사되는 복사조도를 렌더링한 텍스처에 가우스 필터로 적용되어 피하산란효과를 표현. 이 논문에서는 최대 12회의 가우스 필터링을 효율적으로 처리하기 위해 쿠다의 병렬처리능력를 활용하였다.

본 논문에서는 빛이 옷감 내부에서 산란되어 나타나는 패턴을 측정하고 이를 이용해 옷감을 표현하는 새로운 형태의 렌더링 방법을 제안한다. 지금까지는 BTF(Bidirectional Texture Function)가 옷감과 같은 구조를 표현할 수 있는 최적의 방법으로 생각되어져 왔다. 하지만 BTF에 의한 재질 복원은 그 품질이 측정된 데이터의 양에 비례하고, 측정된 데이터를 각종 빛의 현상이 통합된 상태로 사용해야 한다는 단점을 지닌다. 우리는 옷감 구조 내에서의 빛의 산란현상이 옷감의 색감을 드러내는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 이러한 사실을 이용하여 어떤 지점에 입사된 단위광선이 옷감 내부의 메소구조와 섬유를 통과하면서 외부로 나타나는 산란패턴(산란이미지:Scatter Image)을 샘플의 충분히 많은 지점에서 획득하고, 각 임의의 지점의 밝기는 그 주변 지점에서 현 픽셀까지 도달하는 빛의 양을 합하여 결정한다. 본 논문은 제안하는 방법은 옷감의 각 지점에 입사되는 광선을 개별적으로 조절 가능케 하여 옷감과 같이 내부 산란이 불규칙한 패턴을 보이는 재질을 더욱 사실적으로 표현할 수 있도록 하는 단서를 제공한다.

본 논문에서는 정성적, 정량적 측정을 통한 게임 감성 유희(遊戱)요소 도출을 목적으로, 공포게임의 '공포'를 '유희적 공포'라 보고 로제카이와의 놀이이론에 근거하여 분석한 후, 이를 바탕으로 공포게임 내 '유희적 공포요소'를 4가지로 분류했다. 연구자는 플레이어의 반응을 통해 이를 검증하기 위해 실증적 실험을 수행하였는데, 실험은 공포게임을 플레이 하는 동안 심박계를 통해서 각 실험자들의 심박을 측정하고 이를 촬영한 비디오 데이타를 분석하여 유희적 공포요소가 심리적, 생리적인 영향을 줄 것이라 예측된 지점을 공포지점(fear point)이라 명명하였으며, 이 지점에서 측정된 심박이 평상시 평균심박 및 실험 중 평균심박과 통계적으로 유의한 차가 있는지 알아보고 설문을 통한 플레이어의 주관적 데이타를 첨부하여 심박수와의 통계적인 상관관계를 알아보았다. 연구 결과, 공포지점에서 실험자들의 심박이 평상시 심박 및 실험 중 평균심박 보다 통계적으로 유의미하게 상승됨을 증명했으며, 주관적 데이터와도 상관관계가 높음을 보여주었다. 또한 게임 내용 분석결과 본 연구에서 주장하는 유희적 공포요소가 해당 지점에서 실험자들의 심리, 생리적 반응에 주요한 역할을 하였음을 알 수 있었다. 본 연구는 게임내 유희적 요소로서의 공포요소를 이론적인 방법과 실증적인 방법을 통해 검증하고 앞으로의 게임 제작 및 기획에 도움이 되는 기준을 제시할 수 있었다.

이 논문에서는 다양한 종류의 응용프로그램에 바로 적용할 수 있는 GPU 레이캐스팅 기법에 기반 하는 효율적인 실시간 지형 렌더링 방법을 제안한다. 여기에서 제안되는 방법은 별도의 메시 구조 없이 이미지(높이맵) 만으로 지형을 표현하는 것이 가능하며, 공중과 지상에서의 활동이 자유로워 가상현실은 물론 게임에 바로 사용할 수 있다. 메시에 기반 하지 않으므로 별도의 LOD조절이 필요하지 않으며, 높이맵과 컬러맵의 해상도에 따라 기하표현의 정밀도와 화질이 결정된다 더욱이 GPU-only 기법은 CPU가 더 일반적인 작업 에 집중할 수 있도록 함으로써 시스템의 전반적인 성능을 향상시킨다. 지금까지 높이맵을 사용한 많은 지형렌더링 관련 연구는 대부분이 상당부분 CPU 의존하거나 그 응용범위를 비행 시뮬레이션 등에 제한하여 왔다. 우리는 기존의 변위매핑 기법을 개선하여 지형 렌더링에 적용함으로써 기존 폴리곤기반 기법에서 나타나던 크랙이나 팝핑 등의 문제점들을 근본적으로 배제하였다. 이 논문이 기여하는 바는 지표면 탐색(walk-through)시의 임의 시선에 대한 효율적 처리와 높이장(height field)의 곡면 재구성을 통한 화질의 획기적인 개선이다. 우리는 재구성된 곡면과 시선의 교차점을 계산하는 효율적인 방법을 제시한다. 우리가 제안하고 있는 알고리듬은100% GPU에서 구현되었으며, 256×226~4096×4096까지의 다양한 해상도에서 실험한 결과 초당 수십~수백 프레임을 얻었다.

물체 내부에서의 빛의 산란 현상 (subsurface scattering)에 기반한 조명 모델은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요하지만, 복잡한 계산으로 인하여 게임, 가상현실 등의 대화형 환경에 적용되기 어려웠다. 우리는 빛의 단일 산란과 다중 산란 현상에 의한 조명을 이미지 상에서 근사하는 보다 실용적인 기법을 제안한다. 먼저 광원 시점에서 렌더링한 이미지의 각 픽셀에 물체 내부로 투과된 조사도 정보를 저장하고, 쉐이딩 단계에서 이 정보를 사용하여 조명을 빠르게 계산한다. 단일 산란은 그림자 매핑과 유사한 알고리즘과 적응적인 결정적 샘플링을 통해 수행 비용을 효율적으로 줄인다. 다중 산란은 빛의 확산 이론에 기반한 계층적인 샘플링을 사용한다. 복잡한 함수의 테이블화은 속도를 보다 향상 시킨다. 실험을 통해 제안된 기법이 초당 수 십에서 수 백 프레임의 빠른 속도로 사실감있는 장면을 렌더링할 수 있으며, 게임과 같은 기존의 대화형 환경에 쉽게 적용될 수 있음을 보여준다.

피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 2~4배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.