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.

2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상 을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리 는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위 해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레 고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으 며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.

본 연구의 목적은 사용자가 경험하는 정체성의 변화와 감각경험의 특이성을 고찰하는 것이며, 이를 통해 예 술치료 공간으로서 메타버스의 가능성을 점검하는 것이다. 최근 메타버스는 오락과 교육, 경제, 정치와 같은 사회문화적 체계를 모방할 뿐 아니라 직접 구성하고 실현하는 플랫폼으로 자리잡고 있다. 메타버스의 정서 소통의 내용이 세밀해지고 범위가 넓어진 만큼 예술표현과 치료도 다양한 형태로 구현될 수 있다. 메타버스 의 ‘정서적 소통’과 ‘감각적 표현’의 특이성은 원격현전의 존재감, 그리고 상호작용의 소통에서 비롯된다. 원격 경험이란 물리적 자아와 현전적 자아의 일치와 분리의 정서를 동시에 느끼는 것이기 때문에 감정 경험에서 도 분리와 일치가 일어날 수 있다. 사용자는 스스로 만들어내고 맥락화한 세계를 경험하며 가상공간에서 미 학적 내용은 물질적 경험은 감소한 채 총체감각의 몰입을 추구하는 유희적 상호작용 행위의 반복에 의해 창 조된다. 가상공간은 양가적 개념을 동시에 수용하는 공간이기도 하지만 그것을 사용하는 사람의 정서도 양가 적으로 발현되는 특징이 있으며. 사용자 본인의 정서 상태, 심리적 안정성의 상황에 따라 증상이 다르게 나 타난다. 메타버스는 양가성의 수용, 현실과의 연계성, 가상 및 물리적 감각경험의 혼합을 통해 분열되고 변형 되는 자아상의 재통합을 가져오는 치료실로 활용될 수 있다.

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.

바둑은 적어도 2,500년 이상의 역사를 지녔고 그동안 인간 고유의 게임 영역으로 여겨왔으나, 2016년 컴퓨터 바둑인 알파고에 의해 제압된 마지막 보드게임이 되었다. 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시 반 드시 해결해야 되는 기본 문제 영역이 된다. 연역적 추론은 이미 알고 있는 판단을 근거로 새로운 사실을 추 론하는 논리학의 용어이다. 본 논문에서는 연역적 추론을 위해 제약 충족 방법을 활용하여 사활문제와 직결 되는 3궁, 4궁, 5궁, 6궁의 원형 안형을 표현하는 4-튜플의 형식을 찾고자 했다. 이후 생성된 4-튜플의 형식 을 갖고 점 패턴 매칭을 활용하여 각 궁도의 원형 안형의 갯수를 파악하고자 했다. 실험 결과에 따른 4-튜플 형식의 갯수는 3궁 1개, 4궁 3개, 5궁 4개, 6궁 8개가 있음을 알 수 있었다. 또한 각 궁도의 원형 안형의 갯 수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 존재함을 찾아냈다. 마지막으로 컴퓨터 바둑에서의 사활문제 해결을 위해 원형 안형들을 4-튜플 형식의 변형인 5-튜플 형식으로도 제시하였다.

고령운전자의 인지 및 신체 기능 저하로 인한 교통사고 증가는 점점 심각한 사회적 문제가 되고 있으며, 이 로 인해 면허증을 자진하여 반납하는 제도가 운영되고 있으나 보다 객관적인 평가 방법이 필요하다. 본 연 구에서는 다양한 주행 상황에서 발생하는 정적 및 동적 시각 자극에 대하여 운전자의 시각적 행동을 평가 할 수 있는 운전 시뮬레이션 주행 환경과 시나리오를 구현하는 것이 목표이다. 이를 위해 고령운전자의 주 행 특성 분석에 활용된 운전 시뮬레이션 시나리오를 기존의 연구 문헌들로부터 수집하였고, 정적 및 동적으 로 구분된 표적 자극에 따른 텍스트 네트워크 분석을 통해 주행환경과 시나리오를 재분류하였다. 또한, 유 사한 유형의 시나리오들은 보다 발생 빈도가 높고 표적 자극이 다양한 주행환경으로 병합하였다. 연구 결과 로 신호교차로, 비신호 교차로, 왕복 2차로, 왕복 4차로 주행환경에서의 전체 12종의 시나리오로 구성된 운 전 시뮬레이션 콘텐츠가 구현되었다. 신호등, 정차된 차량, 표지판 등으로 구성된 정적 시각 자극과 주행 중 인 차량, 무단 횡단하는 보행자 등의 동적인 시각 자극이 제시되며, 이에 대한 시선 탐색(Visual Detection), 시지각(Visual Perception), 시각운동기능(Visuomotor Function)의 정량적 측정을 통해 운전자의 시각 행동 평가가 이루어진다. 본 연구에서 제안하는 시나리오 구성 방법은 운전 시뮬레이션 콘텐츠를 구현하기 위한 새로운 접근 방식으로써 시각 자극에 따른 운전 능력 검사 환경 구축에 관한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

“문 없는 문”은 불교의 무문관에 나오는 공안이다. 연구자는 인간들이 공연히 문을 세우고 그 인위의 문을 통과하려고 애를 쓴다고 본다. 물론 인간이 사회적 동물이기에 그럴 수밖에 없을 것이다. 전통, 관습, 규범이 다 그런 것들이다. 데리다의 해체주의도 마찬가지다. 라캉의 말에 따라, 인간이 타자의 산물인데 어떻게 타자를 해체할 수 있단 말인가? 또 보르헤스의 말에 따라 나의 텍스트는 타자의 소산이 아니던가? 데리다가 말한 차이와 연기도 헤라클레이토스와 노자가 수 천 년 전에 이미 말하였다. 같은 물살을 두 번 체험할 수 없다고. 또 소쉬르의 기호학의 요지도 노자와 장자가 수 천 년 전에 도가도 비상도, 무위자연으로 이미 말하였다. 그래서 본고 에서 해체주의는 기존의 확립된 예이츠의 시 해석에 대한 새로운 의미의 생산에 일조 하려고 한다. 그것은 타자의 텍스트는 나의 텍스트이기에 타자의 텍스트를 해체한다는 말은 자기부정의 어불성설이기 때문이다. 데리다가 확립한 해체주의 또한 타자의 소산 으로 해체의 대상이 된다. 이런 점에서, 예이츠의 마스크 , 말씀 , 재림 을 분석한 결과 “마스크”의 불가피성, 언어게임으로서의 소통의 공식, 미래에 대한 비관적 전망 대신 기계적 낙관성을 진단하여 기존의 해석에 대한 [차연]을 실천해 볼 수 있다.

세계 게임시장의 규모가 성장하면서, 게임을 매개로 하는 이스포츠 또한 규모가 점점 성장하 고 있다. 한국의 이스포츠 시장 또한 2015년 722.9억 원에서 2019년 1398.3억 원으로 성장하는 등 성장세를 보이고 있는데, 이스포츠 시장의 규모는 게임단 예산 및 대회 상금, 그리고 방송 매출 및 인터넷, 스트리밍 매출로 구성되어 있다. 방송, 인 터넷 및 스트리밍 매출은 과거 “스타크래프트 프 로리그”의 중계권 사건에서 나타난 바와 같이, 필 연적으로 종목사가 개입하게 된다. 또한, 최근 이 스포츠 대회의 경우 방송사가 아닌 종목사가 주 관하는 경우가 대부분이기 때문에, 대회 상금 등 이스포츠 시장 규모의 전체에 종목사가 영향을 미칠 수밖에 없다. 이스포츠의 법적 지위와 관련하여, “스포츠”와 “체육” 모두 신체활동을 기반으로 하는 활동을 말 하는바, 이스포츠도 게임에서 주어진 정보를 바탕 으로 뇌가 분석해 명령을 내리고 그에 맞는 행동 을 한다는 점에서 신체활동을 기반으로 한다고 볼 수 있다. 또한, “국민체육진흥법” 은 “선수”를 경기단체에 선수로 등록된 자로 정의하고 있는데, 프로게이머 또한 경기단체인 한국e-Sport협회 에 등록되어 있다면 “선수”로 볼 수 있을 것이다. 프로게이머의 법적 지위와 관련하여, 프로게이 머도 한국도핑방지규정의 적용을 받고, 이에 따라 도핑테스트를 실시하였을 때 비정상분석결과가 나오면 임시자격정지가 가능할 것이다. 또한, 프 로게이머도 다른 선수와 같이 올림픽에서 3위 이 상으로 입상하거나 아시안게임에서 1위로 입상할 경우 예술⋅체육요원으로 편입이 가능할 것이다. 한편, 프로게이머의 구단과의 계약관계는 계약 의 실질에 따라 결정되는 것이 타당할 것이다.

최근 NFT(Non-Fungible Token, 대체불가 토큰)를 기반으로 한 디지털 예술작품이 고가에 팔리는 사례가 자주 등장하여 많은 이목이 집중 되고 있다. NFT가 디지털 예술작품의 거래와 저 작권 시장에 새로운 생기를 불러일으킬 중요한 기술적 수단인지 아니면 일부 마니아층과 비이성 적 과열이 불러일으킨 신기루적인 현상에 불과한 지 면밀한 검토가 필요한 시점이다. 이에본연구에서는IP 산업을중심으로NFT가 미칠 영향에 대하여 살펴본다. NFT의 이해를 돕기 위해 NFT의 생성과 거래의 기본이 되는 기 술인 블록체인(Blockchain), 비트코인(Bitcoin), 및 이더리움(Ethereum)에 대하여 함께 살펴본 다. 그리고 이런 이해를 바탕으로 하여 NFT가 무엇이고 왜 열풍을 일으키고 있는지, NFT의 개 념, 특징, 생성과 거래 방법, 활용과 그 한계에 대 하여 살펴본다. NFT를 통한 거래는 지식재산권법 영역에서 다양한 혼동을 야기할 것으로 예측된다. 디지털 전환(Digital transformation)과 맞물려 ‘자산의 디지털화’를 가속화시키고, 디지털 자산에 대한 소유권과 저작권의 분리 현상을 심화시킬 것이다. 소유권과 저작권 사이의 충돌은 디지털 저작물에 권리소진이론의 적용 여부와 저작권 행사의 제한 가능성 여부의 문제로 발전할 것으로 보인다. 또 한 NFT의 탈중앙적인 성격으로 인해, 창작자와 소비자를 매개하였던 중개인의 역할은 축소될 것 이며, 현재의 온라인 서비스 제공자의 면책 제도 를 그대로 NFT 거래 사이트의 책임에도 적용하 는 것이 타당한지 새로운 논의가 필요해 보인다. 이외에도 특허 및 상표 제도에 있어서도 NFT를 통한 거래가 특허법상 ‘실시’나 상표법상 ‘사용’ 에 포섭될 수 있는지 문제가 발생할 것으로 예측 된다. 그리고 NFT가 디지털 자산의 소유권을 인 증해주는 기술적 수단으로 활용됨에 따라 팬덤산 업과 게임산업의 규모를 더 크게 만드는 기폭제 가 될 것으로 예상된다. 과학기술의 발전과 혁신 의 발목을 잡는 수단이 아닌, 과학기술이 인간을 위해 사용될 수 있도록 돕는 역할을 하는 법과 제 도가 될 수 있도록 규제당국과 법률가들의 창의 적인 접근과 새로운 시각이 필요한 시점이다.

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.

In the following years, technology has progressed in so many ways that it has provided the cyber society with a resource that only computers can excel at, such as the art of counterfeit of media, which was before unavailable. Deepfakes are a term used to describe this kind of deception. The majority of well-documented Deep Fakes are produced using Generative Adversarial Network (GAN) Models, which are essentially two distinct Machine Learning Models that perform the roles of attack and defence. These models create and identify deepfakes until they reach a point where the morphing no longer detects the deepfakes anymore. Using this algorithm/model, it is possible to discover and create new media that has a similar demographic to the training set, resulting in the development of the ideal Deep Fake media. Because the alterations are carried out utilising advanced characteristics, they cannot be seen with the human eye. However, it is completely feasible to develop an algorithm that can automatically identify this kind of tampering carried out via the internet. This not only enables us to broaden the scope of our search beyond a single media item, but also beyond a large library of mixed media. The more it learns, the better it becomes as artificial intelligence takes over in full force with automation. In order to create better deep fakes, new models are being developed all the time, making it more difficult to distinguish between genuine and morphing material.

Abstract: Mental health problems leading to depression have become a critical concern due to the growing engagement of people on social media platforms. Several past approaches have been implemented by analyzing the pattern and behaviour of the posts by users on social networking sites. This research study proposed a system for predicting users who may be depressed, based on the characteristics of users who is already affected. A combination of both the tweet-level and the user-level architecture was used to generate a more robust and reliable system where semantic embeddings trained from advanced neural networks were adopted under the tweet-level. SVM with Word2Vec and TF-IDF has been used and yielded an accuracy of 98.14% and recall of 95.63%.

Physical activity and exercise is an important step in the journey of a healthy lifestyle. It reduces the risk of developing many diseases like diabetes, cardiovascular diseases, and even cancer. In today’s world, we spend most of our time sitting in front of a computer or mobile phones for work and entertainment. This is one of the leading factors in a lack of physical activities and thus a decrease in the fitness level of many individuals. In this paper, we design a mobile 2D platformer game where progress inside the game world is dependent on physical activity in the real world. The game has two modes namely adventure and story mode. This design can motivate people to lead an active and healthy lifestyle. The physical activity monitoring is done solely through the pedometer of a smartphone held by the user while playing the game. The number of steps walked by the user determines the number of revives inside the adventure mode of the game. There are three levels in the story mode which are unlocked by walking more than a certain number of steps in the real world.

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.

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.

가상 현실은 몰입감과 존재감을 극대화시킬 수 있다는 장점이 있어 비디오 게임, 교육, 치료 목적을 가진 다양한 콘텐츠에 널리 활용되고 있다. 또한 GearVR, DayDream, Occulus Quest 2 등의 HMD 등이 개발됨에 따라 가상 현실은 널리 보급되었다. 그러나 이러한 장비들을 사용하면 사용자가 실제 물리적인 세계를 볼 수 없다는 단점이 있어 실제 물체와 충돌하거나 넘어지는 위험한 상황에 빠질 수 있다. 만약 사용자가 시스 루 HMD를 사용하면 실제 물리적인 세계를 볼 수 있으므로 물체를 피할 수 있고 이러한 위험을 피할 수 있 는데 이러한 시스루 HMD는 광학 기반 방식이나 비디오 기반 방식으로 분류된다. 이러한 광학 기반 HMD는 렌즈를 통과하는 물리적 물체들을 볼 수 있지만 비용 문제가 있으며 비디오 기반 HMD는 비용과 카메라의 원본 이미지에 다양한 가상 효과를 추가할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 이러한 장점들을 활용하여 저 렴한 비용으로 게임에 활용될 수 있도록 개발된 시스루 HMD를 설명하였으며 해당 HMD를 활용하는 게임 을 설명하였다. 본 논문을 통하여 개발된 비디오 시스루 HMD를 통해 더 많은 사용자가 저렴한 비용으로 혼합 현실 기반 게임을 즐길 수 있을 것으로 예상된다.

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.