실제세계에서 데이터 수집의 비용과 한계를 고려할 때, 시뮬레이션 생성 환경은 데이터 생성 과 다양한 시도에 있어 효율적인 대안이다. 이 연구에서는 Unity ML Agent를 로그라이크 장 르에 적합한 강화학습 모델로 구현하였다. 간단한 게임에Agent를 이식하고, 이 Agent가 적을 인식하고 대응하는 과정을 코드로 작성하였다. 초기 모델은 조준사격의 한계를 보였으나 RayPerceptionSensor-Component2D를 통해 Agent의 센서 정보를 직접 제공함으로써, Agent가 적을 감지하고 조준 사격을 하는 능력을 관찰할 수 있었다. 결과적으로, 개선된 모델 은 평균3.81배 향상된 성능을 보여주었으며, 이는 Unity ML Agent가 로그라이크 장르에서 강화학습을 통한 데이터 수집이 가능함을 입증한다.

In this study, we investigated whether a tool such as a game toy can be used as an augmented reality tool, and a system model that can be extended to a game element using wireless communication technology such as Bluetooth and a controllable module. This is an online ship type game using augmented reality technology and wireless communication technology. In addition, the existing game element was extended by applying a smartphone app control module. The existing game method uses the method of playing the game with only limited functions in the same space. This study expands to augmented reality-based games by implementing contents in a way that matches game objects with the grafting of augmented reality technology, and uses various items that emerge as the limit of reality. Therefore, we standardized the size of game objects so that they can be used three-dimension in all spaces on the screen according to the space arrangement such as overlapping prevention, distance, and height, and augmented reality technology was used to allow the game to be played by manipulation of a smartphone. In addition, we propose a system framework-based model that can be applied to various games, and a framework that can implement various augmented reality environments. The augmented reality-based battle game proposed in this study combines a knowledge-based augmented reality system that can be extended to game elements by modularizing the function of a toy through+ a context-aware agent based on context information and an intelligent DB based on domain knowledge.

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.

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 연구에서는 산학 연구로 제작된 게임 에디터를 (Game Editor, MakersLab)을 활용하여 실제 게임을 제작하는 학습을 통해 소프트웨어 교육에서의 학습 플랫폼의 중요도와 이에 따른 학습자들의 프로그래밍, 게임의 플레이 및 제작에 대한 인식 변화를 연구하고자 한다. 게임 플레이에는 익숙하지만 프로그래밍과 게임제작에는 경험이 없는 학습자들을 대상으로 게임 에디터를 학습 플렛폼으로 활용하여 프로그래밍 교육 및 게임제작 관련 수업을 진행 후, 학습자들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 대부분 항목에서 '만족한다'는 의견이 지배적이었고, 게임이 제작되어지는 과정에 대해 체험한 것에 대해 흥미로웠다는 의견을 주었다. 하지만, 게임 제작을 처음 경험하는 학습자들에게 게임 에디터 플랫폼은 복잡한 인터페이스 및 기능으로 인해 조작의 어려움을 호소하기도 하였다. 게임 플레이 후, 직접 게임을 기획과 제작을 수행하고, 타 학습자와 서로의 게임에 대해 논의하는 과정 등은 어렵다고만 생각되는 소프트웨어 교육의 동기 부여와 흥미 유발을 위한 좋은 학습 재료로 활용될 수 있음을 본 연구에서는 확인 하였다.

현재 출시된 중국어 학습 기능성 게임 및 관련 학술 연구는 많지만 대부분 스마트폰 플랫폼에서 수행되었으며 VR플랫폼 기반 학술 연구와 게임 개발이 많지 않다. 그러나 현재 VR기능성 게임은 가상현실 공간의 몰입적 체험이 학습효과를 확실히 높일 수 있다는 연구가 이미 존재한다. ‘Classroom Simulation’은 가상현실 공간의 시뮬레이션 강의실에서 수업과 게임을 하는 중국어 일상어를 배우는 기능성 게임이다. 이 게임은 중국어 초보자와 중국으로 여행을 가려는 외국인을 대상으로 이들이 중국어 일상어를 알아듣고 말할 수 있는것을 목적으로 개발하였다. 이러한 단일적 교육 목적으로 본 연구는 맞춤형 게임 시스템 설계를 진행하였다. 본 연구에서 중국어 일상어 교육용 기능성 게임을 구성하기 위하여 시뮬레이션 강의실과 교사를 구현하였으며 3가지 레벨의 게임플레이 설계에 대해서 소개하였다. 이 게임의 교육 효과와 효율성, 오락성을 검증하기 위하여 12명의 실험자를 선발하여 실험을 진행하였다. 실험 결과에 따르면 이 게임의 교육 효과와 효율성이 입증된 반면 게임 시나리오와 게임플레이 등 오락성 측면에서 미흡하다고 나타났다. 실험과 결과 분석을 바탕으로 개선 방안에 대해 검토했으며 향후 연구를 진행하고자 한다.

최근, 여러 분야에서의 AI가 빠르게 성장하였고 게임에서도 큰 발전이 있었다. 게임 AI에 대한 접근 방법은 여러 가지가 있다. 먼저 지도 학습 기반 접근 방법은 게임 플레이 데이터에서 학습하고, 플레이 행동을 흉내 낸다. 그러나, 지도 학습 기반 접근 방법은 입력 자질을 선형 조합하므로, 복잡한 문제에는 성능 향상에 한계가 있다. 선형 조합에 따른 성능 한계를 개선하기 위해, 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 지역적 특성 및 전역적 특성을 개별적으로 각각 표현하기 위해 둘 이상의 뉴럴 네트워크를 사용한다. 그러나 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 충분한 학습 집합이 필요하다. 학습 집합을 준비해야 하는 부담을 줄이기 위해서, 강화 학습 기반 접근 방식은 Agent가 먼저 Action을 하고 이에 따른 보상을 분석하여 학습한다. 즉, 이 접근방법은 Agent가 최대 보상을 받도록 학습한다. 본 논문에서는 강화 학습을 통해 여러 게임에서 학습하는 AI를 제안한다. 제안하는 AI 모델은 개별 게임에서 Local Agent가 플레이하고, 여러 Local Agent에서 Global Agent를 학습한다. 실험 결과, 한 게임에서 학습한 Agent는 학습했던 게임에서는 우수한 성능을 보여주었지만, 새로운 게임에서는 성능이 떨어졌다. 반면에, 두 게임에서 학습한 제안하는 Agent는 학습한 게임과 새로운 게임 모두에서 잘 적응했다.

모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

본 논문은 보편적으로 복잡한 문제로 정의되던 테트리스 게임을 강화학습을 통해 해결하기 위한 아키텍처를 구현하였다. 테트리스 게임은 무작위로 나타나는 블록의 모양과 회전의 형태를 고려해서 블록을 최적의 위치에 신속하게 쌓아야 하므로, actor의 빠른 판단능력과 반응속도를 요구한다. 또한, 다양한 블록의 형태와 순서로 인해 매우 많은 경우의 수가 나타나기 때문에 수행의 주체가 사람이라면 단순히 기억력과 암기에 의존하는 방법으로는 수행에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 구현한 강화학습 아키텍처의 경우 학습 모델의 구현뿐 아니라 의사결정의 정확성을 높일 수 있는 휴리스틱을 보상에 가중치로 활용하는 방식으로 접목하였고, 그 결과 사람이 직접 게임을 수행하는 것에 비해 보편적으로 높은 점수를 얻을 수 있었다. 아직은 해당 분야를 완전히 정복하였다고 표현할 수는 없지만, 여러 번의 실험에서도 일반적인 사람에 비해서 더욱 좋은 플레이를 할 수 있었다. 하지만 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소가 학습 모델보다 휴리스틱에서 비롯되고 있다는 단점도 식별하였다. 이에 본 논문에서는 이러한 아키텍처의 구조와 사용한 기술들과 알고리즘에 대해 자세히 기술하였으며 접근 방향을 제시한다.

본 논문에서는 교육용 코딩퍼즐게임의 모델링에 대하여 분석하고 이를 바탕으로 유·아동에게 효과적인 형식의 코딩게임을 구현하며, 그 적합도를 평가한다. 시중에 출시된 여러 코딩퍼즐게임들의 핵심체계가 되는 학습개념, UI체계, 게임시스템의 특징과 문제점을 분석한 후, 이를 바탕으로 새로운 학습용 퍼즐게임을 개발한다. 개발된 게임의 학습개념, UI체계, 게임시스템을 소개하고, 개발된 게임을 실제로 적용한 어린이집 모의수업과 실습수업 진행과정에 대하여 기술한다. 실제로 게임을 실행하게 되는 아이들에게 있어서 적정 수준의 단계가 어느 정도인지를 판단하기 위해 개발된 게임에 대해서 어린이집 방과후 학습교사들의 평가로 개념의 시각화, 직관적 요소, 난이도 조절의 세 항목에 대하여 평가과정(각각 5점 만점)을 거쳤다. 그 결과로 개발된 게임은 직관적 요소에서 4.08점, 난이도 조절에서 3.72점, 개념의 시각화에서 3.44점을 나타내어 모두 보통 이상의 결과를 나타냈다. 개념의 시각화를 위해서는 개념 자체를 활용할 수 있는 포맷의 적용, 직관적 요소로 스테이지의 시작과 종료를 알리는 명확한 요소의 적용, 난이도 조절로는 연습문제 챕터의 적용이 주요한 것으로 나타났다.

다른 장르의 게임에 비해 포커는 게이머의 심리적 요소가 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN과 SVM을 기반으로 온라인 포커 게임에 게이머와 아바타 간의 감성연결을 실현하기 위한 새로운 감성 인식방법을 제안한다. CNN모델을 이용하여 원래 얼굴 이미지의 특징을 추출하고, 다중 클래스 SVM분류기를 사용하여 목표 이미지를 인식하고 분류한다. FER-2013데이터베이스에서 이 방법은 감성인식률 68.79 %를 달성하였다. 기존의 다른 감성 인식 모델과 비교하면, 이 모델은 뚜렷한 장점을 보일 수 있다. 본 게임은 Socket 통신방식을 통해 감성인식결과를 Seven Poker로 전송하여 아바타가 게이머와 같은 감성을 표현하도록 설계하였다. 온라인 포커 게임에 감성연결 기술을 이용하면 게임과 인간의 상호작용이 향상될 뿐 아니라 게이머가 상대방의 심리적인 활동을 효과적으로 분석할 수 있다. 감성연결 기술은 게임에서 게이머들에게 새로운 게임 경험을 제공할 수 있는 기술이라고 생각된다.

요약; 최근에는 기계 학습, 특히 심층 학습에 많은 연구가 진행되고 있다. 구글, 페이스 북과 같은 대기업이 인공 지능과 기계 학습에 관심을 가지고 있기 때문에, 이러한 연구는 날마다 발전하고있다. 기계 학습은 의학, 번역 및 IT와 같은 다양한 산업에서 사용될 것으로 기대됩니다. 게임 부문은 기계학습 기술적용의 효과가 예상되는 영역 중 하나라고 간주됩니다. 본 논문에서는 MMORPG-Tera의 게임 콘텐츠에서 몬스터의 승패를 예측하는 신경망을 Tensorflow를 통해 설계하였다. 이 모델은 1 개의 입력 레이어, 2 개의 숨겨진 레이어 및 1 개의 출력 레이어를 가지고 있다. 입력 레이어에는 8 개의 노드가 있고 각 숨겨진 레이어에는 16 개의 노드가 있으며 출력 레이어에는 1 개의 노드가 있다. 더 나은 결과를 위해 우리는 그라디언트 디센트, 시그 모이드 (Sigmoid) 함수 및 Relu 함수 (Activate 함수)에 Adam을 사용한다. 준비된 데이터 세트의 마지막 부분은 테스 트 데이터 용으로 사용되고 나머지는 학습 모델 용으로 사용되었다. 이 모델은 5 ~ 10 % 오차 이내의 확률을 예측할 수 있다. 데이터 세트의 부족은 만족스럽지 않은 점으로 남아 있으며, 충분한 데이터가 수집되고 더 개선 된 모델이 준비되면 오류를 더 줄일 수 있다. 그리고 제안된 모델은 앞으로 다른 게임이나 스포츠 게임에도 적용될 것이다.

As mobile devices are becoming ubiquitous, more users encompassing different are groups are enjoying mobile games. There are two types of mobile games – games mandating a certain type of learning and games not requiring any sophisticated learning such as casual games. In this paper, we first define th the degree of learning and compare the acceptance of these two types of mobile games on two different ages groups, i.e., 2~30 age group and 40~50 age group. For this experiment, we recruited 20 users, 10 users per each group, and each participant responds to our survey after playing 15 games with different degrees of difficulty. Our survey results show that 1) both age groups are more engaged in popular games, 2) 20~50 age group is less engaged in brain-teasing games and social network games, 3) both age groups feel difficult as more learning is required, and 4) 20~30 age group quickly learns new games if those are similar to the games they played before.

On the knowledge based society is demanding for competent subjects who can create new knowledge and apply it as well as possess self-directed learning abilities. Even when it comes to instructing underachievers, changes in the systematic education program is being required. Underachievers show difference in learning ability with other students as their grade level increases and this leads to a decline in understanding about what is learned during class. Accordingly, this results in the loss of the desire to learn and is causing underachievement to become more serious. In this paper, arithmetic section was selected amongst all the other sections in an elementary mathematics textbook. In order to minimize the learning deficit of underachievers, recomposition was made with contents and stages appropriate for the instruction of underachievers to develop a self-directed learning model and implement the Scratch game program. As a result of applying the program of this study on underachievers who are in third grade of elementary school, it was analyzed that their competence of arithmetic operation was enhanced and that it also increased their level of interest about learning.

This research examined the effects of learning on driving simulation game in virtual reality environment. We tested the difference of presence and learning effects such as learning persistence and learning transfer between general monitor and 3D virtual reality device, Oculus Rift by playtesting experiment. One hundred drivers with a license participated in the experiment of two modes of gaming environment. As a result, the user’s presence was found to be significantly higher in VR than general monitor game. As functional effects of the driving serious game, learning persistence and transfer of learning showed significant differences between two modes. This study validates the effects of virtual reality on learning, as an aspect of serious game function. The results contributes to theoretical and practical application of virtual reality in interactive serious games in the future.

The purpose of this study was to investigate the effects of vocabulary learning activity types via smart-phones on vocabulary learning and the attitude of Korean college students. The participants were 56 college students, who were divided into 4 groups: a competitive and self-paced group (Group 1), a competitive and controlled-paced group (Group 2), an individual and self-paced group (Group 3), and an individual and controlled-paced group (Group 4). Vocabulary tests were administered before and after the experiment. The analyses of the post-test results showed that Group 3 had improved most and Group 1 earned the second highest score, indicating that competition can make a positive effect on vocabulary learning via smart-phone applications. The results also revealed that there was no statistically significant difference in the post-test scores between self-paced and controlled-paced groups. In addition, vocabulary learning via smart-phone applications improved the participants’ attitudes toward vocabulary learning.

The flow channel is a game design aspect that has been widely used by experienced game designers. A psychologist named Mihaly Csikszentmihalyi found that a person's skill and the difficulty of a task would interact to result in different cognitive and emotional states. When a person’s skill and the difficulty of the task are roughly balanced, he or she enters the flow state. Otherwise, the person becomes bored or frustrated, and switches to another activity[3]. Unfortunately, for game designers, this is the point where the flow theory stops helping. While a designer strive to keep players in the flow channel for as long as possible, he or she has to figure out how to implement the flow channel in the game by oneself. Therefore, in this paper, we tried to bridge or narrow the gap between game flow and psychology theories. We showed how the whole game flow mechanics work and how several major psychological elements operate dynamically and interactively on the game play. The challenges and skills should be balanced and should work together to create game flow experiences. The contents described in the paper was used to teach university students in game design and media psychology courses. Quantitative and qualitative measures show that our media psychology education could be an effective way of teaching a creative design philosophy.

Recently the creative education is being discoursed actively for the primary and the secondary school in Korea. It makes students get the creativity and the alternative knowledge which is merged in the new solution for solving some problems that they can meet in their life. On the other hand, Game Based Learning (G-Learning) has been approved it's educational effects not only in Korea but also all over the world. This study tried to consider G-Learning as educational methods for improving the creativity. To put it concretely, the purpose of this study is inquiry useful strategies for designing the G-Learning considering factors for the creativity. There are many scholars who has been researching about the creativity factors such as Guilford, Torrance, Anderson or Clark and so on. This study inquired some strategies into the G-Learning considering creativity factors by Guilford and Torrance who had researched creativity factors for the primary and the secondary school students. For the game design theory, this study examined Whitton's one because he had reported one of the most comprehensive game design strategies. Finally, this study inquired game design strategies based on merging the creativity factors by Guilford with the game design strategies by Whitton. It suggests useful strategies for the game designer who are willing to develop some games for improving students' creativity directly or creativity strategies as necessary factors for the G-Learning.

This paper is an advanced work for the follow-up study 'Development of Teaching and Learning Programs of Intercultural Education in Universities Utilizing German and French Commercial Movies'. Before developing teaching and learning programs of intercultural education for undergraduates utilizing movies as one of the most typical digital image media in modern times, we try to review theoretical the utilizability of digital image media and game contents as very efficient tools of intercultural teaching and learning program. The breakthrough of digital information and communication technology, and the digital revolution leading to a paradigm shift in the history of mankind make the 21th century be called 'knowledge and information age'. The integrated and interactive communication way based on the development of digital technology has a great effect on recognition way, recognition pattern and recognition process of contemporary people. In addition, it is also changing human recognition per se. First of all, digital image media have caused not only the remarkable change of social and cultural environment, but also a revolutionary change of educational field. The digital image media are thought of as one of the most efficient communication media which can satisfy optical desires of humankind and realize multilateral and sympathetic interchanges utilizing other sense organs. Therefore, the digital image media are anticipated to be a very efficient tool of teaching and learning program. Through this theoretical review we try to emphasize the needs for the development of teaching and learning program of intercultural education utilizing digital image media and game contents.

This paper proposes an educational smartphone applicaiton which usages augmented reality and GPS on a smartphone to lead a learner's experience, and which provides games on cultural properties to keep the learner's interests. The proposed educational app is based on Keller's ARCS model system. To acquire knowledge through experience by using a GPS on a smartphone, the learner solves problems on cultural properties located in which the learner stays and thus the learner can keep her/his interest and increase her attention. Also, using augmented reality gives encouragement and rewards to the learner, increases her confidence and satisfaction, and helps her/him continue learning.