본 연구에서는 게임 동영상의 고화질 변환이 가능한 초해상화 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 오픈 소 스 형태의 GPU에서 제공하는 MMU에서 구현될 수 있도록 희소 행렬 연산을 이용해서 설게된다. 이를 위해 서 일반적인 영상 해상도 향상 방법인 이중 일차 및 이중 삼차 보간 법과 심층 학습에 기반한 초해상화 모 델에서 사용하는 컨볼루션 연산을 희소 행렬 연산으로 변환하는 방법을 제시한다. 이는 각 픽셀에 적용되는 필터를 행렬 곱 형태로 표현하고, 이 행렬을 희소 행렬로 표현함으로써 수행되는데, 이러한 과정을 통해서 연산의 효율성을 추구함으로써 안정적인 초해상화 알고리즘을 제공한다. 이러한 희소행렬 연산 형태로 표현 되는 초해상화 알고리즘은 기존의 라이브러리를 이용해서 구현된 초해상화 알고리즘과 유사한 PSNR과 FPS 를 보인다.

현재 기술이 발전하게 됨에 따라 멀티미디어 콘텐츠 제작에는 많은 비용과 인적자원이 필요하고, 수많은 멀 티미디어 제작 도구 소프트웨어가 필요하게 되었다. 이런 각각의 멀티미디어 제작 소프트웨어들은 배울 내용 이 너무 많은데다가 고품질의 최종결과물을 만들기 위해서 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 그렇기 때 문에 대학생들이 실무 업계에서 통용될 수 있는 멀티미디어 콘텐츠 제작을 위해서 4년이라는 대학교육 시간 내에서 이것들을 전부 학습하기엔 무리가 있고 여러 가지 제약이 수반될 수밖에 없다. 이러한 문제점들이 대 두된 가운데 게임을 제작하기 위한 게임 엔진이 새로운 대안으로 제시되고 있다. 여러 가지 소프트웨어로 만 들어야 했던 멀티미디어 콘텐츠를 게임 엔진으로 하나로 통합하여 만들 수 있게 되었고, 실시간 렌더링을 할 수 있는 게임 엔진의 특성상 최종 결과물을 만드는 데 기존의 방식보다 비약적인 시간 단축이 가능하기 때 문이다. 본 논문에서는 대학에서 효율적인 교육을 위하여 상용게임 엔진 중 가장 많이 쓰는 Unity 엔진과 Unreal 엔진을 중심으로 각 게임 엔진의 특성과 장·단점을 비교 분석함으로써 위 두 엔진 중 대학교에서 어 떤 것을 선택하여 교육하는 것이 효율적인지에 대한 분석 결과를 제시하고자 한다.

본 논문은 북한의 게임체인저 전략무기 개발과 한국의 대응을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 게임체인저의 개념 및 주요국 개발동향, 북한의 게임체인저 개발경쟁 합류, 한국의 대응을 살펴본 후 결론을 도출해 본 것이다. 북한이 제8차 당대회(2021.1.5.∼12)를 통해 핵잠수함과 극초음속무기, 다탄두ICBM·SLBM 등의 개발을 공식 천명함으로써 동북아 ‘게임체인저’ 개발경쟁은 더 가속화될 전망이다. 주변국의 극초음속무기 등 게임체인저 개발 그리고 북한의 핵잠수함·극초음속무기·다탄두ICBM·SLBM 개발 등 현재적·잠재적 위협과 관련해서 우리 군은 방위충분성전력 차원에서 핵잠수함 도입 및 극초음속무기 개발이 불가피하다. 핵잠수함 도입/건설은 문재인 대통령의 공약사항이고, 극초음속무기 개발은 국방장관(정경두)이 공식 천명한 사안인바, 모두 차질없이 추진되어야 할 것이다.

과거 2015년 이전 게임소송 분쟁들은 게임물을 보호하기 위하여 지식재산권의 보호를 모색하는데 주로 쟁점이 있었다. 게임 내 이미지, 캐릭터 등과 같이 게임 속 창작물은 저작권법에 의한 보호를 받을 수도 있다. 게임 내 로고, 심볼 혹은 표장은 상표권에 의한 보호를 받을 수도 있다. 그러나 게임의 명칭, 게임 규칙, 아이템 기능 등과 같은 그 외의 게임요소들은 단독으로는 저작권이나 상표권 보호를 받기가 어려웠다. 최근, 게임 지적재산권 및 게임 사업 운영 관련 소송 과정에서 부정경쟁방지법 위반의 쟁점이 함께 제기되는 경우가 발생하고 있다. 본고는 가장 최근인 2019년부터 2021년 5월까지 선고된 한국, 미국, 일본 게임 판례 중 부정경쟁방지법 쟁점을 다룬 사례들을 살펴본다. 최근 사례에 등장한 부정경쟁행위 유형은 크게 타인의 성과물을 무단 사용하고 경제적 이익을 해하는 일, 타인의 상품 혹은 그와 유사한 것의 표시를 자신의 영업 에 사용하는 것이다. 관련 분쟁이 독점거래 규제법 위반으로 확장되는 경우도 있다. 부정경쟁방지법에 의한 보호는 전통적인 지식재산법에 의하여 보호하기 어려운 영역도 포섭이 가능하다. 그러나 보호범위가 확장될 수록, 이는 한편으로 게임 개발자들이 새로운 게임을 제작할 경우에 타 게임의 창작물 혹은 게임 회사의 성과물을 침해할 수 있는 위험이 증가함을 의미하기 때문에 주의할 필요가 있다.

본 연구에서는 게임 영상과 같은 생성된 영상으로부터 물체를 인식하는 심층 학습 기반 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제시한다. 특히, 실제 영상으로 훈련된 물체 인식 모델에 대해서 게임 영상으로 추가 훈련을 수행함으로써 물체 인식 성능이 향상됨을 검증한다. 본 연구에서는 심층 학습 기반의 물체 인식 모델들 중에서 가장 널리 사용되는 YoloV2 모델을 이용한다. 이 모델에 대해서 8 종류의 다양한 게임에서 샘플링한 160장의 게임 영상을 적용해서 물체 인식 모델을 다시 훈련하고, IoU와 정확도를 측정해서 본 연구에서 주장하는 게임 영상을 이용한 훈련이 효과적임을 입증한다.

VR 수술 시스템의 도입은 현대 의학 교육에 큰 의미가 있다. VR 수술 시스템은 의대생과 젊은 의사의 학습 효율을 크게 향상시키고 반복 훈련 목표를 달성하며 전통 의학 교육의 단점을 보완할 수 있다. 사회적 디지 털화가 심화됨에 따라 의료 분야의 VR 수술 시스템 구축이 시급해지고 있다. 본 논문은 의료에 적용되는 기능성 게임의 관점에서 VR 수술의 기능성게임 디자인을 연구한다. 먼저 사용자 경험 이론과 사용자 심리적 필요사항을 바탕으로 기능성 게임에 대한 사용자 경험과 기대치를 분석하였다. 그리고 사용자의 실제 필요사항과 게임 레벨 기능 디자인을 분석하고, 게임 디자인의 핵심 포인트를 강조하여 최적화하였다. 둘째, 3D MAX를 결합한 UE4 모델 구성의 주의할 점을 분석하였다. 마지막으로 위 연구를 바탕으로 흉강경 하에서 폐기포 VR 수술의 본격적인 게임을 설계하였다. 게임 디자인은 대상 사용자를 분석하여 내용을 결정한 후 이를 전문의에게 확인하여 이루어졌다. 첫째, 인간 가슴의 얇은 CT 이미지를 기반으로 3DS MAX를 이용 하여 가슴 모델, 수술 도구 및 수술 장면을 시뮬레이션 하였다. 둘째, UE4 게임 엔진을 사용하였다. 이 기술 은 3D 모델이 기능성 게임 시뮬레이션의 요구 사항을 충족하도록 만들고 UE4 장면을 디자인하며 C ++ 언 어를 사용하여 게임 기능을 개발하였다.

최근 소프트웨어 유통망(ESD)를 통해 유통되는 게임이 늘어남에 따라 사용자들이 원하는 게임을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 사용자들이 원하는 게임을 찾기 쉽게 태그를 생성하는 모델의 필요성이 대두 되고 있다. 본 논문에서는 태그를 생성하는 모델을 BERT를 통해 설계하였다. 태그 100개 중 가장 적합한 태그를 4개 추출하기 위해 입력된 문장에 대해 각 태그별로 이진분류를 수행하고 이진분류 당시의 Softmax 값이 가장 컸던 태그 4개를 선택했다. 또한, 모델의 정확도를 위해서 약 33억 개의 다국어 단어로 학습한 pre-trained Multilingual BERT 모델과 약 5천만 개의 한국어 단어로 학습한 KoBERT 모델을 가져와 한국어 데이터로 학습(finetuning) 시켜 사용하였다. 실험에서 BERT 모델은 KoBERT 모델보다 F- 점수에서 9.19 % 더 나은 성능을 보입니다. 이는 언어 학습 데이터 세트의 크기가 특정 언어인 한국어 특성보다 더 중요하다는 것을 나타낸다.

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.

캐주얼게임은 게임의 난이도나 규칙이 어려운 하드코어 게임에 비해 상대적으로 규칙이 쉽고 간단한 게임을 말한다. 캐주얼 게임은 게임의 특성상 짧은 여유시간에 즐기는 킬링 타임용 플레이에 더 적합하며, 단순한 규칙을 바탕으로 다양한 사용자층이 쉽게 즐길 수 있는 장점을 가진 콘텐츠이다. 2016년 이후글로벌 게임 산업의 비중에 있어서도 모바일 게임 시장 규모가 다른 플랫폼을 넘어섰으며, 캐주얼 게임의 장점과 특징이 모바일 게임 시장의 성장과 확대에 큰 영향을 미쳤다. 캐주얼 게임은 간단하고 사용자가 게임을 이해하기 쉬운 구성을 가지고 있으며, 순차적인 난이도 구성을 통해 사용자에게 지속적인 도전의식을 부여하여 안정적인 과금 설계 및 수익 모델 구축이 가능하다. 최근 중ž소 개발사들의 신규 게임 서비스 이후 생존이 점차 어려워지고 있으며, 이는 게임의 서비스 이후 체계적이고 효율적인 운영 솔루션 구축의 부재로 인한 결과로 유추가 가능하다. 본 연구에서는 모바일 게임의 글로벌 서비스를 위해 게임 사용자의 요구사항에 빠르게 대처하며, 개발 비용을 절감하고 업무의 효율성을 증가시킬 수 있도록 운영 툴을 설계하고 구현한다.

본 연구는 코로나 바이러스로 인해 형성된 부정적 생각이 비디오 게임 캐릭터의 마음읽기에 미치는 영향을 분석하였다. 의인화의 이론적 배경을 바탕으로 코로나 19 상황에 대한 부정적 생각은 비디오 게임 캐릭터의 감정, 인지, 의도를 읽는 경향을 더욱 강하게 만든다는 가설을 설정하였고, 온라인 실험(N = 486)을 통해 해당 가설을 검증하였다. 실험 참여자들은 우선 코로나 19에 관한 다양한 온라인 메시지를 읽고 앞으로의 코로나 19 상황이 얼마나 나빠질 것인지 예측하였다. 이후 참여자들에게 비디오 게임 캐릭터의 이미지를 보여 주고 해당 캐릭터가 감정, 인지, 의도의 마음 상태를 얼마나 갖고 있는지, 해당 캐릭터에 대한 호감도와 비인간화 정도는 얼마나 느끼는지 응답하도록 하였다. 분석 결과 코로나 19의 부정적 생각이 강한 응답자일수록 캐릭터로 부터 감정과 인지, 의도의 마음 상태를 더 강하게 인지하였다. 또한 부정적 기대는 비인간화 정도와 양의 관계를 보여 부정적 감정의 전이를 확인하였다. 보다 중요하게, 캐릭터의 마음읽기는 호감도와 양의 관계를 보이고 있어 코로나로 인한 부정적 생각은 비디오 게임의 즐거움을 높일 가능성이 있음을 보였다.

최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

최근 GAN(Generative Adversarial Network) 등장 이후 얼굴 표정 재연(face reenactment)의 연구가 활발해지고 있다. 얼굴 표정 재연은 입력으로 주어진 얼굴 이미지를 원하는 표정의 이미지 혹은 표정 정보를 갖는 벡터(vector)을 입력으로 주어 원하는 표정으로 합성하는 기술이다. 본 논문은 GAN 아키텍쳐(architecture)를 기반으로 회전 모듈 (rotate module)과 다양한 각도의 게임 캐릭터 표정을 표정 정보를 갖는 AUs(Action Units) vector를 통해 재연시키 는 방법을 제안한다. 입력으로 다양한 각도의 게임 캐릭터 얼굴이 주어지면 회전 모듈을 통해 정면화(frontalization) 시킨 이미지를 합성한다. 이를 통해, 다양한 각도의 게임 캐릭터들은 각도의 영향에서 벗어날 수 있다. 정면화 이미지는 원하는 표정으로 합성하기 위해 표정 정보를 갖는 AU벡터와 함께 생성자(generator)에 입력으로 주어진다. 이 때, 표정 정보를 갖고 있는 벡터는 AUs를 사용함으로써 다양한 표정과 세기(intensity)를 표현할 수 있다. 생성자는 표정 정보에 대한 관심 지역을 의미하는 관심 마스크(attention mask)를 생성하고 색상 정보를 의미하는 색상 마스크(color mask)를 생성한다. 이를 통해, 게임 캐릭터의 특징과 기타 부착물을 보존하며 표정을 재연한 이미지를 합 성할 수 있다. 관심 마스크와 색상 마스크를 이용하여 원하는 표정으로 재연한 재연 이미지를 합성하고 다시 회전 모듈을 통해 기존의 입력 이미지의 각도로 재회전하여 원하는 결과 이미지를 얻을 수 있다.

본 논문에서는 생성 모델로 색칠하기 게임에서 사용 가능하도록 임의의 선화와 원하는 컬러링 스타일을 입력하면 자동으로 컬러링 영상을 생성하는 신경망 모델인 FillingGAN을 제안한다. 제안된 모델은 스타일 영상의 특징을 추출하는 오토 인코더 구조의 모듈과 추출된 스타일 영상의 특징을 선화에 적용해서 이미지를 생성하는 GAN 모델로 구성된다. GAN 모델은 선화에서 추출된 구조와 스타일 영상에서 추출된 색 정보를 이용해서 채색 영상을 생성하는 과정을 수행하며, 이를 위해서 선화의 구조와 스타일 영상의 색 정보를 유지하는 손실 함수를 설계한다. 우리의 모델은 선화의 고유한 특징을 보존하며 스타일이 적용된 이미지를 생성한다.

본 논문에서는 게임 입력 영상을 일러스트 스케치로 변환하는 GAN 기반의 프레임워크를 제시한다. 이 프레임 워크는 HED(Holistically-Nested Edge Detection) 기법을 통해 게임 입력 영상의 윤곽선과 일러스트 스케치의 윤곽선을 추출하고, 추출한 윤곽선 간의 차이를 LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity) 기법으로 추정하는 완화된 순환 일치 손실 모듈을 적용한다. 이 모듈을 통해 게임 입력 영상과 일러스트 스케치의 윤곽선 을 비교하여 명확한 선 표현에 집중한다. 또한 집중적으로 변환해야 하는 영역을 식별하기 위해 의미론적인 영 역에 초점을 맞춘 어텐션 맵을 사용한다. 본 논문이 제시한 프레임워크는 스타일 추출 모듈, 생성자 모듈, 판별 자 모듈 및 완화된 순환 일치 손실 모듈로 구성된다. 먼저 스타일 추출 모듈을 사용하여 일러스트 스케치 영상의 스타일을 추출한다. 다음으로 생성자 모듈을 사용하여 게임 입력 영상에서 추출한 스타일 어텐션 맵을 통해 일러스트 스케치를 생성한다. 생성된 일러스트 스케치 영상을 판별자 모듈을 통해 처리하여 생성된 일러스트 스케치의 품질을 측정한다. 또한 생성된 일러스트 스케치에서 게임 입력 영상의 구조 유지 및 명확한 선 표현을 위해 완화된 순환 일치 손실을 적용한다. 다양한 게임 입력 영상의 스케치를 통해 프레임워크의 우수성을 입증한다.

Background: Compared with normal people, stroke patients have decreased voluntary craniocervical motion, which affects their balance. Objects: This study was conducted in order to examine the effects of active craniocervical movement training using a cognitive game on stroke patient’s cervical movement control ability, balance, and functional mobility. Methods: The subject of this study were 29chronic stroke patients who were randomly allocated to either an experimental, cognitive game group (n = 15), or control group (n = 14), to which only neuro-developmental treatment (NDT) was applied. The intervention was conducted 5 times per week, 30 minutes per each time, for a total of 4 weeks. Active angle reproduction test, static stability test, limits of stability test, and Time up and Go (TUG) test, respectively, were carried out in order to evaluate cervical movement control ability, static balance, dynamic balance, and functional mobility. Paired t-test was used in order to compare differences between prior to after the intervention, along with an independent-test in order to compare prior to and after-intervention differences between the two groups. Results: After the craniocervical training with a body-driven cognitive game, the experimental group showed significant differences in flexion, extension, and lateral flexion on the affected side, and rotation on the affected side in the active angle reproduction test. The experimental group indicated significant differences in sway length both with eyes-open and with eyesclosed in the static stability test and in limits of stability test and TUG test. The control group to which NDT was applied had significant differences in flexion in the active angle reproduction test and in limits of stability test and TUG test. Conclusion: The above results mean that craniocervical training using a body-driven cognitive game positively influences stroke patient’s cervical movement control ability and as a result their balance and functional mobility.

본 연구에서는 2008년 1월부터 2019년 10월까지 보고된 국내외 출간･비출간 연구를 대상으로 오락용 게임이 일반 사용자의 공격성, 사회성 및 정서에 미치는 영향에 대한 다변량 메타분석을 시행했다. 총 22개 관련 연구(효과 크기 수 = 54개, 참여자 수 = 8031명)에 대한 메타분석 결과에 따르면, 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임의 이용이 사용자의 정서기능에 미치는 영향은 크지 않았다. 진실험연구 분석 결과에서만 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임의 이용이 사용자 의 공격적 인지와 친사회적 행동에 약한 수준의 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 공격적 행동과 부정적 감정(예를 들면 불안, 우울 등)에 미치는 영향은 진실험, 준실험 및 상관회귀 연구 모두 통계적으로 유의미하지 않았다. 조절변수에 대한 메타분석 결과, 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임 이용의 효과는 아동보다 청장년에게서, 남녀의 비율이 균등하게 통제된 연구보다 남성의 비율이 더 높은 연구에서, 그리고 방법론적 질이 높은 연구보다 방법론적 질이 낮은 연구에서 더 크게 나타났다. 본 연구의 결과는 게임의 폭력성 또는 폭력적 게임 이용이 사용자의 공격성에 미치는 영향은 크지 않으며, 이 또한 사용자의 연령과 성별 그리고 연구의 방법론적 질에 따라 좌우될 수 있음을 시사한다.

국가와 시대를 불문하고 역사 교육에 대한 중요성은 항상 강조되고 있다. 이미 한국에서도 역사 교육의 중요성이 강조되고는 있지만 학교 수업만으로 학생들에게 역사를 제대로 이해시키기에는 많은 어려움이 있으며, 또한 학생들에게 수업 참여를 이끌어 내기에도 어려움이 있다. 20년 전부터 게임을 활용한 교육의 효과가 입증이 되었고, 개방적으로 변모해가는 현재 교육계에서는 게임 기반 교육에 대한 수요가 점차 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존 게임 기반 교육에 대한 연구를 통해 입증된 효과를 바탕으로 역사적 사고력 향상과 추경험적 역사 체험, 그리고 ESN 보고서에서 소개한 게임 기반 교육의 문제점과 교육의 참여한 교사들의 불편 사항 등을 개선 및 적용하여 상업적으로 개발된 게임을 평가하여 게임 기반 교육에 활용할 방안을 제시하였다. 선정 조건은 뚜렷한 시대 배경과 확실한 고증 및 역사 왜곡의 유무를 기준으로 하였고, 선정한 게임에 대한 평가 지표로 역사적 사고력, 추경험적 역사체험, 장르적 이점, 시간 분할 요소를 사용하였다. 본 논문에서 소개한 게임 외에도 다양한 역사 게임과 개발 단계에서부터 교육을 목적으로 한 기능성 게임을 통해 게임 기반 교육에 대한 수요를 충족시키기를 기원한다.

게임의 눈부신 산업적 성장과 함께 게임을 하나의 학문으로 체계화하려는 시도가 활발 해지고 있다. 특히 게임이 새로운 학문 분야로 인정받기 위해서는 다른 학문과 구별될 수 있는 학문 정체성을 밝혀 내는 것이 반드시 요구된다. 본 연구는 학문으로서 게임의 정체성을 알아보기 위해 학문, 지식을 체계화한 학문, 문헌, 연구 분류체계 표준에 나타 난 게임의 개념과 다른 분류요소와의 관계를 정리하고 이를 오늘날 지식체계의 철학적 근간인 아리스토텔레스의 개념을 사용하여 분류하였다. 다양한 지식분류체계에서 게임의 개념을 정리한 결과 비평의 대상, 전자화된 놀이, 문화 상품과 같이 다양하며 일치된 견 해가 존재하지 않았다. 그러나 다양한 개념은 결국 아리스토텔레스의 인간의 삶과 지식에 대한 철학적 개념 중 만들고 제작하는 것에 중심을 두는 포에이시스와 이를 실현하기 위한 실용적 지식인 테크네로 정리될 수 있었다. 더 지식분류체계에 드러난 게임의 관계 를 포함하여 분석하면 단순하게 포에이시스의 영역이 아니라 실천을 의미하는 프락시스 의 영역에 걸쳐 있는 것을 알 수 있었다. 후속 연구를 통해 향후 이러한 두가지 개념이 다양한 게임 연구 및 교육활동에서 어떻게 구체화되거나 적용될 수 있는지 탐구함으로 써 게임의 학문정체성을 정의하는데 도움을 줄 것으로 기대할 수 있다.

본 연구의 목적은 게임 과몰입 학생의 스트레스와 우울이 공격성에 미치는 영향과 자아탄력성의 매개효과를 연구하는 것이다. 이를 위하여 경기도 소재 중학교에 재학 중인 게임 과몰입 학생 50명을 대상으로 연구를 진행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 공격 성에서는 언어적공격성이 가장 높았고, 분노, 신체적 공격, 적의성의 순으로 나타났고, 스트레스에서는 가정생활 스트레스가 가장 높았으며, 학교생활 스트레스, 자신문제 스트레스, 환경문제 스트레스, 대인관계 스트레스의 순으로 나타났다. 우울, 자아탄력성은 보통 수준인 것으로 나타났다. 둘째, 공격성, 스트레스, 우울 간에는 정의 상관관계 를 보이고 있었고, 공격성, 스트레스, 우울은 자아탄력성과 부의 상관관계를 보이는 것 으로 나타났다. 셋째, 스트레스와 우울은 공격성에 정의 영향을 미치고 있었고, 스트레스와 우울은 자아탄력성에 부의 영향을 미치고 있었다. 자아탄력성은 공격성에 부의 영향을 미치고 있었다. 넷째, 스트레스, 우울과 공격성의 관계에서 자아탄력성은 매개 효과를 보이고 있었다. 게임 과몰입 학생의 공격성을 감소시키기 위해서는 스트레스와 우울을 감소시킬 수 있는 방안이 마련되어야 하며, 자아탄력성을 향상시킬 수 있는 정책이 마련되어야 할 것이다.

사용자들이 게임의 기능적 편리성뿐만 아니라 정서적 충족을 목표로 하면서, 이러한 점을 고려한 새로운 감성공학이 게임산업에 적용되었다. 이러한 이유로 게임업계에서도 게이머의 정서적 충족을 목표로 게임을 개발하려는 움직임이 활발하다. 따라서 게임이 출시 전 개발단계에서 감성평가라는 제도가 적용되었다. 감성평가는 게임 인터페이스와 시스템, 게이머의 감성적 욕구 등을 평가하는 방식이다. 다만 평가방식이 평가자의 주관에 따라 결정되는 단점이 있다. 그래서 게이머의 몰입여부에 따라 답변이 달라질 수 있는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는, 아이트래킹 기술과 본 논문에서 제시한 평가 시스템을 이용해 게이머의 몰입도를 측정하고, 그 후 감성평가를 실시함으로써 감성평가의 신뢰성을 높이는 방법을 제안한다.