This study applies Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Word2Vec-based semantic network analysis to explore the elements that contribute to the perception of Animal Crossing: New Horizons as a healing game. User comments were collected, with LDA used to extract latent topics and Word2Vec to analyze semantic associations among key terms. The analysis identified major themes such as gameplay immersion, resource crafting and settlement activities, emotional satisfaction, restoration of daily rhythms, and formation of social relationships. Word2Vec further revealed detailed emotional experiences and activity contexts around key terms like island, craft, relaxing, time, and people. The integrated findings confirmed that Animal Crossing fosters psychological stability and healing experiences across both structural (e.g., spatial creation, task routines) and emotional (e.g., relaxation, social bonding) dimensions. This study also highlights how LDA and Word2Vec can be complementarily applied to user-generated text analysis, demonstrating the methodological potential for expanding natural language processing-based approaches in game user experience research.

본 연구에서는 source face와 target face를 합성해서 게임 캐릭터의 얼굴을 효과적으로 생성 하기 위한 방법으로 target face의 특징을 제거한 nullface를 생성한 다음 source face의 얼굴 의 특징을 적용해서 새로운 얼굴을 합성하는 기법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구는 2 가지 모듈을 이용해서 수행된다. 첫 번째 모듈은 nullface를 생성하며, 두번째 모듈은 nullface에 source face의 특징을 적용해서 새로운 얼굴을 합성한다. 이 두 과정 모두 diffusion model에 기반한 방법론을 적용함으로써 효과적인 얼굴 합성 기법을 구현한다.

19세기 사진의 등장은 화가들의 리얼리즘과 빛, 색채에 대한 탐구를 심화시켰으며, 모네는 인 상주의의 대표 화가로 빛과 시간의 변화를 통한 새로운 미학을 모색하였다. <Lotus Garden, 1899>(2023)는 게임 엔진으로 활용되고 있는 언리얼 엔진 5를 활용하여 모네의 빛 표현을 디 지털 영상으로 재현한 작품으로, Epic Games Unreal Challenge 학생부 우수작, 2024 GDC Unreal Creator Showcase에 선정되었다. 본 연구는 모네 회화와 사진 매체의 접점을 ‘빛’으 로 정의하고 작품에서 드러난 영상 특성을 분석한 강석범, 전병호(2006)의 연구를 바탕으로, <Lotus Garden, 1899>의 사례를 통해 모네의 주요 빛 표현 특성을 네 가지로 분류하여 언리 얼 엔진 5로 구현하는 방법을 제시하였다. 주요 구현 방식은 첫째, 시간에 따른 빛의 표현 : Ultra Dynamic Sky 시스템을 활용해 시간대별 대기와 태양의 고도 변화를 시뮬레이션하였 다, 둘째, 빛의 산란 : Post Processing Layer를 통해 빛 산란 효과를 적용하여 강렬한 태양 빛의 극적 효과를 구현하였다, 셋째, 사진 기법을 통한 움직임의 포착 : 아웃포커싱과 풀샷 기 법을 통해 움직임이 있는 인상을 포착하고, Cine Camera를 활용해 이를 구현하였다. 넷째, 영상화 : ‘Sequencer’를 통한 빛 표현의 영상화이다.

본 연구는 게임이라는 매체에서 음악이 단순한 배경 요소를 넘어 내러티브와 감정적 몰입을 심화하는 핵심적 요소로 작용할 수 있음을 규명하는 데 있다. 이를 위해 액션 어드벤처 게임 데스 스트랜딩에 개념적 혼성망(CIN) 이론을 적용해 라이선스 음악이 게임 내러티브와 결합하 여 메시지를 전달하는 방식을 분석하였다. 히데오 코지마 게임 감독은 특정 상황에 밴드 로우 로어의 세 곡을 의도적으로 배치하여 주인공의 여정과 주제적 요소를 상징적으로 나타냈다. CIN 이론에 따라 줄거리와 음악 입력 공간의 상호작용을 분석한 결과, 이러한 음악들이 게임 의 주제와 서사적 요소가 긴밀히 결합하여 의미를 형성함을 확인하였다. 본 연구는 음악과 게 임 간의 상호작용을 탐구하는 새로운 관점을 제시하며 CIN 이론을 활용한 게임 음악 분석 분 야에서의 연구 방향과 그 잠재적 효과를 시사한다.

상용 게임 엔진의 발달로 인해 게임 제작에서 기술력은 점차 평준화되고 있고, 게임 디자인 능력이 성공의 열쇠로 부각되고 있다. 재미있는 게임이란 무엇인지 이해하기 위해서는 게임을 상세 분석해서 이해할 필요가 있다. 본 연구는 게임 제작 실무에서도 도움이 되는 게임 디자 인 구성요소 모델을 제시하여 게임 디자인 과정에서 체계적인 게임 디자인이 이뤄지도록 가이 드라인을 제공하는데 목적이 있다. 본 연구는 국내외 게임 디자인 구성요소에 대한 선행 연구 를 통해 게임 디자인 구성요소 계층 모형을 설계했다. 모형은 5개의 상위계층과 15개의 하위 계층으로 구성됐다. 설계된 모형을 AHP 연구 방법론을 채택하여 싱글 플레이 게임과 멀티 플 레이 게임에 적용하여 중요도와 우선순위를 비교분석했다. 싱글 플레이 게임에서 중요한 구성 요소는 조작, 규칙, 게임 플레이, 스토리텔링, 캐릭터로 나타났으며, 멀티 플레이 게임에서 중 요한 구성요소는 밸런스, UI, 규칙, 조작, 게임 플레이로 나타났다.

현대 사회에서 첨단 기술의 발전은 예술의 양상을 빠르게 변화시키고 있다. 생성형 인공지능 기술의 발전은 인류의 전유물이라 여겨왔던 창작 행위에 기존에는 보지 못했던 색다른 표현을 제공했다. 또한, 전통적 기법 을 고수하던 예술인들에게 새로운 예술 창작의 발현 방식을 제시하였다. 하지만 나날이 발전하는 인공지능 기술에 비해, 이를 활용한 구체적인 미디어아트 제작 과정 연구는 아직 국내에서는 미비하다. 본 논문은 인 공지능 기술을 활용한 미디어아트 해외 사례를 탐구한다. 그리고 Text-to-Image 인공지능 생성 모델과 게임 엔진 Unreal Engine 5를 이용하여, 국내에 자리 잡지 않은 생성형 인공지능을 활용한 작품 제작 방법론과 창 작자들에게 인공지능 이미지 생성 모델의 확장성을 제시한다.

The gaming industry is experiencing rapid growth due to recent advances in technology. Game engines such as Unity and Unreal are being actively utilized. These game engines offer a variety of plugins to naturally extend the functionality of the engine. Among them, innovations in 3D graphics technology have made game characters more expressive and enhanced the user experience. However, traditional 3D modeling approaches can sometimes bring limitations and challenges. In particular there are problems with the representation of fine details when utilizing general photos through AI scanning. This paper aims to overcome these difficulties by designing and implementing a game 3D character generation framework using Stable Diffusion. By improving the creation process by utilizing concept art images without hairstyles, it enables fast and efficient character creation. The application of this framework allows for faster and more consistent character creation with fewer steps in the creation process and helps game developers to adapt characters to the engine more easily and quickly. In addition, we verified the effectiveness and scalability of the 3D game character data generated by Stable Diffusion by checking the animation behavior in the game engine.

주소 관련 미래 산업의 확장으로 새로운 주소체계에 대한 수요가 증가하였으며, 특정 사물에 주소를 부여하는 체계인 사물주소의 중요성이 강조되고 있다. 현행 사물주소는 행정안전부가 제작 및 배포하고 있으며 데이터베이스 제작 등 사물주소의 활성화를 위한 노력이 지속되고 있다. 하지만 현행 사물주소는 하향식 방법으로 부여되고 있기 때문에 수요자 응답형 정보제공 대응에 미흡한 현실이다. 이에 본 연구에서는 상향식 방법으로 운영 중인 포켓몬 고 DB와 사물주소 DB의 공간적 분포를 탐색함으로 써 사용자 참여형 주소정보 생성 및 적용 가능성을 제시하였다. 각 DB의 지점별 티센 폴리곤을 생성한 뒤 ANOVA 분석을 수행한 결과 두 DB간의 면적 차이가 있음을 확인하였다. 또한 지니 계수를 산출하여 분포 불평등성을 확인하여 DB를 통합하여 활용하는 방법을 제시하였다. 본 연구는 사물주소의 확산과 알기 쉬운 대국민 주소정보체계 확립에 정책적인 활용이 가능할 것이다.

본 논문에서는 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 심층학습에 기반한 3D 안면 재구성 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기본 사항 모듈과 상세 사항 모듈로 구성된다. 입력 받은 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 기본 사항 모듈의 요소인 Albedo 모듈을 적용해서 안면에 들어오는 빛의 양을 계산하여 Albedo 맵을 생성한다. 그 리고 기본 사항 모듈의 다른 구성 요소인 FLAME 모듈에서는 입력 영상에 대한 기본적인 3D 안면 형태를 생 성한다. 이와 동시에 상세사항 모듈을 적용해서 실제 사람과 다르게 이목구비가 변형된 웹툰 캐릭터 영상의 표정이나 얼굴 깊이와 같은 특징을 살리는 세부사항을 추출한다. 계산한 세부사항들을 토대로 세부사항 맵을 생성하여 앞서 FLAME 모듈에서 생성된 3D 안면 형태와 결합하여 세부사항 안면 형태를 생성한다. 그 후 Albedo 모듈에서 생성된 Albedo 맵까지 적용하면 최종적으로 웹툰 캐릭터 영상에 대한 3D 안면 재구성이 완 료된다. 본 연구에서는 웹툰 캐릭터뿐만 아니라 안면이 스타일화된 애니메이 션 캐릭터에 대해서도 결과를 생성하고, 이를 기존 연구와 비교하여 그 우수성을 입증한다.

비대면 교육 플랫폼의 필요성은 COVID-19 팬데믹으로 가속을 받게 되었다. 코로나 바이러스의 확산을 막기 위하여 대한민국의 대다수 교육기관들은 등 하교를 최소화 하였으며, 수업 방식은 네트워크를 이용한 화상 회 의 형태로 변하게 되었다. 화상 회의 형태의 비 대면 교육 플랫폼은 교수자 및 학생들에게 정적인 상호작용 (Static Interaction)만을 지원하여 학생들의 적극적인 수업 참여를 유도 하지 못했으며, 교수자의 교육 방식에 큰 제한을 주어 수업의 질을 크게 낮추게 되었다. 본 논문에서는 학생들의 자율적인 수업 참여율을 높이기 위 하여 게임의 특성을 가지는 메타버스 형태의 Web 기반 비 대면 교육 플랫폼”Off-On Class”를 제안한다. ”Off-On Class”는 강남 수학의 힘 학원에서 비 대면 교육 플랫폼의 요구 사항을 분석하여 개발 및 시범 운영 을 하였다.

최근 청소년들은 다양한 요인으로 스트레스 상황이 많아지고, 스트레스 지수가 높아짐에 따라 사회적으로 큰 문제로 대두되고 있다. 청소년기 정신건강의 문제는 그 시기에만 국한되는 것이 아니라 성인기 정신건강에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 점차 크게 인식되고 있다. 특히 그 중에서도 청소년기의 우울은 가정생활 과 학교생활에서의 부적응, 자살, 성인이 된 후의 정서장애와 높은 관련성을 나타내므로 그 심각성이 크다고 할 수 있다. 지속적으로 신뢰할 수 있는 방식이면서, 삶의 짊을 향상시키기 위해 반복적으로 실천할 수 있는 도구로, 마인드풀니스에 대한 관심이 부쩍 높아지고 있다. 본 연구는 상용화된 게임에서 마인드풀니스 개념을 적용한 사례를 연구하고 이를 청소년을 위한 명상앱인 코알라에 적용하는 방법을 제시하고자 한다. 명상앱은 신체적 통증을 관리하거나 스트레스가 많은 상황에서 자신만의 차분한 대응이 필요할 때도 활용할 수 있고, 매일 지속적인 일상 습관 차원에서도 활용할 수 있다. 정적이고 지루하게 느껴질 수 있는 명상앱에 마인드풀 니스 게임 이론을 적용하여 청소년들의 흥미를 유발하여 지속적으로 어플리케이션을 사용할 수 있게 하는 것 이 이 연구의 목적이다

Automatic question-answering is a classical problem in natural language processing, which aims at designing systems that can automatically answer a question, in the same way as human does. The need to query information content available in various formats including structured and unstructured data has become increasingly important. Thus, Question Answering Systems (QAS) are essential to satisfy this need. QAS aim at satisfying users who are looking to answer a specific question in natural language.Moreover, it is a representative of open domain QA systems, where the answer selection process leans on syntactic and semantic similarities between the question and the answering text snippets. Such approach is specifically oriented to languages with fine grained syntactic and morphologic features that help to guide the correct QA match. Furthermore, word and sentence embedding have become an essential part of any Deep-Learning-based natural language processing systems as they encode words and sentences in fixed-length dense vectors to drastically improve the processing of textual data. The paper will concentrate on incorporating the sentence embedding with its various techniques like Infersent, ElMo and BERT in the construction of Question Answering systems, and also it can be used in game play.

최근 디지털 의상으로 제품을 만드는 것이 활성화됨에 따라서 삼차원 공간의 컴퓨터 그래픽을 이용하는 게 임엔진을 및 3D Tool로 샘플을 만들기 시작했다. 이러한 트렌드에 따라서 밴드 기업들은 디지털 의류 모델 을 화상 회의 프로그램을 이용하여 협업하기 시작했다. 하지만 화상 회의에서의 원격화면 공유 기능은 각 공유자의 바탕화면 혹은 각 사용자가 사용하고 있는 데스크탑에 보여지는 화면만을 공유하여 발표화면을 보여주는 기능에 그치고 있어 협업작업에서 필요한 사용자 간의 상호작용을 지원하기에는 부족한 점이 있 다. 본 연구에서는 디지털 의상 협업 작업 시 화상 회의를 사용함에 있어서 불편한 점들을 개선하고 회의를 효율적으로 진행하기 위한 Framework를 제작했다. 프레임워크 제작을 위해 Unity3D 게임엔진과 WebRTC 그 리고 Javascript를 사용하였으며, 중계서버 제작을 위하여 클라우드 AWS 서비스를 사용했다. 시연 결과 화상 회의 참여자들은 스크린에 인터랙션을 할 수 있었으며 따로 프로그램을 설치할 필요가 없었다. 그리고 최대 해상도를 1440p까지 높여 기존의 화상 회의에서의 화질을 더 개선할 수 있었다. 해당 시연 결과를 통하여 기존의 다른 화상 회의 앱과 기능들을 비교하여 제안한 Framework의 효용성을 검증했다.

최근 AI 기술은 하루가 다르게 빠르게 발전하고 있고, AI기술은 각 분야에서 다양하게 사용되어지고 있다. 본 논문은 예술분야에서 AI기술의 활용으로 COVID-19 상황에서 인간관계, 개인적인 이유로 지친 마음을 위 로해주는 힐링 게임을 제작하였다. 제작한 힐링게임에서는 주로 Self-help-therapy의 효과를 얻을 수 있어, 치 료자의 도움없이 이용자가 힐링게임을 통하여 일상적 이용과정에서 치유적 효과를 얻을 수 있는 것을 기대 하고 있다. 게임 리뷰 데이터를 통계 분석하여 힐링게임으로 대중들이 요구하는 부분을 수용하여 힐링게임 이 제작되었으며, 사용자는 게임 시작 전 간단한 스토리라인과 AI와 상호작용할 수 있는 간단한 대화를 통 화여 Self-help-therapy 효과를 얻을 수 있었다.

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.

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.

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 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.