현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

인공지능(AI)은 20년 이상 게임 분야에 널리 적용되어 왔다. 그러나 협동(coordination) 게임에서의 AI 에이전트, 특히 경주 게임에서 협동에 대한 연구는 상대적으로 적은 주목을 받아왔다. 이러한 관심의 부족은 불완전한 파트너를 충분히 보완하면서 사용자의 게임 플레이 경험 과 수행 능력 을 저해하지 않아야 하는 복잡성에서 부분적으로 기인한다. 우리는 경주 게임에서 협동 에이전트 의 잠재력을 탐구하고 밝히기 위해, 자동차 컨트롤을 두 개의 서로 다른 에이전트로 나눔으로써 협동 환경을 갖춘 자동차 경주 게임을 개발하였다. 이어서 실험을 통해 다양한 훈련 방법과 파트 너의 정보를 활용하여 에이전트와 파트너의 협동을 평가하였다. 특히, 학습 시 서브-옵티멀 파트 너와 함께하는 것과 에이전트를 해당 파트너에게 맞게 개인화하는 것의 영향을 조사하였다. 연구 결과, 불완전한 파트너와 훈련했을 때 성능이 2%에서 7%까지 향상되었으며, 파트너에게 맞게 개 인화했을 때는 모든 파트너에게 일반화한 경우보다 최대 3점(6.7%)까지 성능이 향상하였다. 본 연구를 통해, AI 에이전트를 개인화하는 것의 잠재력을 보여주었고, 에이전트가 파트너의 불완전 함을 인지하는 것의 장점을 확인하였다. 본 연구가 협 동 게임에서 개인화된 에이전트 연구에 이 바지하기를 기대한다.

현대 사회에서 음악은 일상생활에 깊숙이 자리 잡아, 개인의 음악적 취향과 감정 상태에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 찾고 소비하는 것이 중요해지고 있다. 콘텐츠 소비 증가와 더불어 제작 속도 및 효율 또한 중요한 요소로 부상하고 있다. 그러나 기존 음악 콘텐츠 제작 방식은 주로 기존 음악을 플레이리스트로 만들고 간단한 애니메이션이나 이미지를 영상으로 추가하는 방식이다. 이러한 한계를 극복하고자, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 음악을 생성하고 콘 텐츠를 제공하는 어플리케이션을 개발하였다. AI 모델을 통해 사용자의 감정 상태를 분석하고, 이를 기반으로 음악적 요소를 최적화하여 개인화된 음악 콘텐츠를 생성하는 것에 목표를 두었 다. Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 템포 분석을 통해 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 사용자 감정에 부합하는 프롬프트를 생성하였다. 생성된 프롬프트는 MusicGen 모델에 입력되어, 사용자의 감정 상태와 음악적 취향을 반영한 새로운 음악을 생성 하는 데 활용하였다. 또한, ComfyUI를 활용하여 텍스트-이미지-비디오 변환 파이프라인을 구 축함으로써, 생성된 프롬프트를 기반으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 가능하게 하였다. 기존 음악 콘텐츠 제작 방식의 시간 및 비용 문제를 해결하고, 사용자에게 보다 정교하고 개 인화된 음악 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시한다.

본 연구는 서바이벌 게임에서 맵의 디자인 요소를 분석하고 표준화하는 것을 목표로 했다. 상 용 게임 10개를 조사하여 네 가지 주요 맵 유형을 파악하였고, 이를 바탕으로 유니티 에디터를 사용해 네 가지 유형의 맵을 개발 및 구현하였다. 무작위 위치에 장애물을 스폰하고, 타일 재 배치 시스템을 통해 맵을 무한대로 재배치할 수 있도록 했다. 또한, Update() 메서드를 조정해 타일 변위 오류를 해결했다. 마지막으로, ML 에이전트를 사용해 맵을 테스트했으며, 에이전트 가 환경을 탐색하고 장애물과 적대 대상을 인식 및 공격하며 각기 다른 네 가지 맵에서 효과 적으로 대응하는 모습을 확인했다.

실시간 온라인 게임 서버에서의 게임 상태 동기화는 중요한 문제이며, 기존 동기화 방식은 상황 에 따라 성능이 변동하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 하이브리드 동기화 방 식을 제안한다. 클라이언트 간 거리가 가까울 때는 Lockstep 방식을, 멀 때는 서버 동기화 방식 을 사용하여 일관성과 가용성을 모두 만족시킨다. 술래잡기 게임에서 하이브리드 방식을 적용한 결과, 기존 방식보다 최대 74.6% 향상된 위치 일관성과 23.6% 감소된 응답시간을 달성했다.

본 논문은 급변하는 글로벌게임시장에 효과적으로 대응하고, 한국의 게임산업 경쟁력 제고 와 수도권 중심의 산업 구조를 탈피하기 위한 노력의 일환으로 전남지역 게임산업의 현황 및 발전 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위해 우선 전남 게임 콘텐츠 산업 및 인재 양성의 현황 을 분석하여 타시·도 대비 전남지역만의 게임콘텐츠 혁신 역량을 분석하였다. 더불어 전남정보 문화산업진흥원 수혜기업 지원 현황과 실태파악을 위해 유선전화 및 서면조사 및 전문가 인터 뷰를 통한 실증 연구를 도입하였다. 이를 바탕으로 현 게임 산업 트렌드와 정부의 게임 산업 진흥 종합계획을 고려한 전남지역만의 게임콘텐츠 지원 방향과 육성 전략을 도출하였다. 분석 결과 경험과 제작 능력을 갖춘 게임 개발사의 국내외 시장 진출 강화, 도내 IP를 활용한 지역 특화 서브컬처 게임 제작 지원, 지역 대학과의 산학협력을 통한 인재양성 등의 전략을 제언하 였다.

본 논문은 모바일 폰 사진을 활용하여 도시 공간에서 전력선과 건물 사이의 거리를 편리하게 모델링하고 측정하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 정확성을 평가하였다. 모바일 장 치용 2뷰 지오메트리를 사용한 전력선과 건물의 3D 재구성 방법을 설계하여 어디에서나 즉시 측정할 수 있도록 하였다. 특징점을 사용하여 전력선과 건물 사이의 거리를 계산하고 건물 정 보를 활용하여 게임 가상 공간에 전력선과 전주를 배치할 수 있다. 본 논문에서는 대전시 내 10개의 위치에서 실험을 실시하고, 상업용 시스템과 LiDAR가 있는 경우와 없는 경우를 포함 한 이전 방법과의 성능을 평가하였다. 우리의 방법을 스마트폰에 구현했기 때문에 장점은 휴 대성과 저렴함이다.

본 논문은 일본이 동남아시아에서 중국의 영향력을 견제하고 지정학적 이익을 추구하기 위해 ODA를 활용하고 있는지 실증적으로 검토하는 것 을 목적으로 한다. 기존의 논의는 일본이 중국의 부상에 대응하기 위해 동남아시아에서 지정학적 게임을 벌이고 있다는 관점이 우세하지만, 일 본의 ODA 정책이 실제로는 경제적 이익을 극대화하려는 지경학적 전략 에 더 중점을 두고 있음을 밝히고자 한다. 이를 위해 먼저 일본 원조 정 책의 전략성을 검증하기 위한 분석틀을 제시하고, 이를 통해 정책의 지 정학적 및 지경학적 이익을 추구하는 방식을 유형화했다. 다음으로 아베 정권기(2012-2020) 일본의 ODA 정책을 양적으로 분석하고, 이를 통해 해당 시기에 미얀마에 대한 원조가 큰 폭으로 증가했으며 이는 지정학적 이익보다 지경학적 이익을 추구한 결과임을 보였다. 마지막으로 미얀마 의 사례를 통해 일본의 원조 정책이 어떻게 지경학적 이익을 추구하는지 를 구체적으로 분석했다. 이를 통해 한국 또한 동남아시아에서 원조 영 향력을 확대하기 위해서는 관민 협력의 지경학적 이익에 주목해야 함을 지적한다.

P2E(Play-to-Earn)게임은 기존의 게임과 달리 게임을 통해 아이템 NFT, 가상자산(토큰) 획득으로 게임 이용자가 수익을 얻을 수 있는 게임의 한 종류다.1) 2023년도 국내에서 P2E게임 관련 판례가 확정되었고, 이에 따라 해외와 달리 국내에서 P2E게임은 전면 금지되고 있다. 기존 선행연구 에서 지속적으로 비판받아왔듯이, P2E게임에서 가상자산이 활용된다고 하 여, 가상자산의 사행적 측면을 혼재시켜, P2E게임을 사행성 게임물로 곧장 판단하는 것은 오도다. P2E게임 상에서 아이템의 NFT화와 게임 내 토큰 활용 과정을 면밀히 재검토한 결과, 선행연구에서 밝히고 있는 법리상의 문 제점에 더하여, P2E게임의 우연성 해소 가능성, 사행성 게임물과 P2E게임 의 본질적 차이(기대값), P2E게임과 가상자산의 분리 등의 새로운 문제점 을 발견할 수 있었다. 이에 따라, 본고에서는 국내 P2E 게임의 전면 금지의 배경이 된 최근 2 개의 판례를 비판적 검토함과 동시에 P2E게임에 대한 국내 선행 연구를 정리한 뒤, 우리나라 가상자산이용자보호법과 그 토대가 되는 EU의 MiCA 법, 그리고 프랑스 국내법인 SREN법을 살펴 우리나라에서 향후 P2E게임 이 허용될 가능성을 검토하고 그 방향성에 대한 논의를 담았다.

이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고 에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발 하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕 으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해 서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 ‘논리적 사고’를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중 에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 ‘추상화’. ‘문제분해’, 및 ‘빅 데이터 활용’에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 ‘온라인 게임하기’는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 ‘문제해결’(3.73→4.33), ‘패턴 인식’(3.53→3.66), 그리고 ‘최상의 도구 선택’(4.26→ 4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과 정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약 하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학 습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.

본 연구는 한국의 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 가리키는 용어인 K-콘텐츠 제작에 있어 생 성형 AI 활용에 관한 연구이며, 특히, 제작 전, 제작, 제작 후 등 영상 콘텐츠 제작의 모든 단 계에서 AI 기술의 혁신적인 영향을 강조한다. 대본 작성, 트렌드 분석, 캐스팅, 장면 편집, 시 각 효과 등의 작업에 AI 기반 도구를 활용함으로써 제작자는 창의성을 강화하고 효율성을 높 이며 제작 품질을 높일 수 있다. 주요 조사 결과에 따르면 생성형 AI는 반복 작업을 자동화하 고 참신하고 창의적인 아이디어를 생성하며 품질의 일관성을 보장함으로써 생산 프로세스를 크게 간소화할 수 있다. 예를 들어, AI 도구는 스크립트 작성 및 스토리보드 작성을 지원할 수 있으며, 얼굴 인식 알고리즘 및 지리공간 데이터 분석은 배우 캐스팅 및 촬영 장소를 추천하는 것이 가능하다. 포스트 프로덕션 과정에서는 AI 기반 비디오 편집 및 시각 효과 도구를 활용하 여 콘텐츠의 내러티브 응집력과 시각적 매력을 향상시키는 동시에 생성 오디오 도구는 맞춤형 음향 효과를 창조시킬 수 있다. 생성형 AI의 K-Contents 활용은 기획-제작-유통 등 전체 제작 과정에 도입이 예상되며 생산 비용 절감, 글로벌 시장 확대 등의 경제적인 측면에서도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문은 K-콘텐츠 제작에서 생성적 AI의 잠재력을 모색하고 향후, K- 콘텐츠 산업이 글로벌 시장에서 더욱 성장하고 번영할 수 있는 시사점을 탐구한다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

이 논문은 VR 뮤지컬 연극 <일상같은 그 날의 변주곡>의 작품을 통해 게이미피케이션이 어떻 게 활용되었는지 살펴보고자 한다. 게이미피케이션은 다양한 매체에 활용되고 있고 이를 활용 한 방식이 고전적 매체 표현보다 더욱더 미래지향적이라고 할 수 있다. 현재 뉴미디어의 발전 및 제작과 더불어 콘텐츠 제작에 있어서 이 게이미피케이션의 활용범위는 확대되고 있고 융합 콘텐츠에서는 게임적 요소와 게이미피케이션의 활용이 필수적이라 할 수 있다. 이런 상황에서 최근에 제작된 기술과 예술 융합 작품인 VR 뮤지컬 연극 작품에서 게이미피케이션의 요소가 어떻게 활용되었는지 살펴보고자 한다.

최근 다양한 기술의 발달로 인하여 시간과 공간의 제약 없이 관람객에게 사실감과 현장감을 표 현하며 관람객에게 실제적인 감각을 선사하는 실감미디어에 대한 관심과 시장이 늘어나고 있다. 모든 미디어는 기술 발전에 따라 더 실제적인 감각을 선사할 수 있는 콘텐츠를 제공한다. 기존 사각형의 영상 프레임에 머물던 디스플레이의 형태를 감상하는 환경과 다르다. 이러한 360도 영상은 콘텐츠 제작, 영상 렌더링 플랫폼 및 영상 이미징 장비 등 다양한 분야에서 적용되고 있 다. 전방위적인 360도를 제공하는 돔 형태를 통한 실감미디어 콘텐츠의 사례가 국내와 국외적 으로 늘어나고 있다. 하지만 이러한 상황에 비하여 360도의 돔 형태를 활용한 실감미디어의 콘 텐츠 사례 연구가 부족한 상황이다. 따라서 이 논문에서는 360도의 영상 개요를 살펴보며 돔 형태 영상의 디스플레이가 가진 특성을 알아보았다. 본 논문을 통해 360도 돔 형태를 활용한 실감미디어의 콘텐츠 사례들을 살펴보며, 이를 통하여 360도 영상을 기반으로 돔 형태를 활용 한 실감미디어 콘텐츠를 기획하려는 다양한 영상 창작자들에게 보탬이 되고자 한다.

넷플릭스의 앤솔로지 애니메이션 시리즈인 <러브, 데스 + 로봇>(Love, Death + Robot) 시즌 3의 에피소드 중 하나이자 알베르토 미엘고 감독이 연출한 단편 애니메이션 <히바로>(Jibaro) 는 공개 당시 작품의 굉장한 몰입감과 사실감으로 화제가 되었다. 그렇지만 <히바로>가 포토 리얼리스틱(Photo-realistic)한 이미지 구현을 목표로 한 작품이라고 보기는 어렵다. 감독의 개성이 애니메이션 매체의 자유로운 표현력을 통해 작품 곳곳에서 드러나기 때문이다. 본 연 구는 <히바로>가 놀라운 사실감을 보여주면서도 초현실적, 환상적 이미지 역시 동시에 담아내 는 독특한 성취를 이룬 작품이며 이를 이루고 있는 구성 요소들을 분석해 볼 필요성이 있다는 판단 아래 진행되었다. 또한, <히바로>에 대한 연구가 국내에서 거의 이뤄지지 않은 상황이기 때문에 본 논문이 더욱 가치를 가질 것으로 기대한다. 본 연구에서는 우선 볼터와 그루신의 재매개 이론에 대해 살펴본 후, 재매개 이론에서 설명하고 있는 재매개의 형태와 방향에 관해 서술하였다. 이후에는 <히바로>의 구성 요소들을 재매개 이론을 바탕으로 분석하며 <히바로> 가 사실성과 환상성을 결합한 방식을 분석해 보았다.

본 논문의 목적은 생성형 AI 기술의 급속한 발달로 인해 변화하는 게임산업의 생태계를 살펴 보고 이에 따른 대응방안을 모색하는 데 있다. 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 대중에게 공개한 이후, 생성형 AI를 가장 직접적으로 활용 및 투자하고 있는 분야는 게임콘텐츠 산업이 다. 생성형 AI의 활용은 단순반복적인 작업의 효율화를 통해 게임 개발의 간소화와 예산 절감 을 가능케 한다. 여기에 플레이어의 반응에 실시간 반응하며 소통하는 콘텐츠 자동 생성을 통 해 사용자 경험을 극대화한다. 실제 게임 개발 현장에서도 게임 레벨, 맵, 퀘스트, 지능형 NPC, QA 자동화 등 게임 제작과 운영의 전 분야에서 생성형 AI 도구가 활용되고 있다. 신기 술에 민감하며 노동집약적인 게임의 산업적 특성 때문에 생성형 AI가 게임산업의 미래를 바꿀 것이라는 전망과 함께, 저작권 이슈와 대량 해고 등 우려 또한 제기되고 있다. 이에 대응하기 위해 게임업계는 생성형 AI가 가져올 불가피한 변화를 적극적으로 받아들이고, 이분법적 ‘대체 론’을 넘어 인간의 창의력과 AI 기술의 장점을 결합할 수 있는 새로운 협업 지성과 창작물에 대한 법적, 윤리적 가이드라인을 모색해야 한다.

게임 엔진과 같은 3D공간에서 프로시저럴 모델링 애셋을 사용하여 도시를 구성하는 방식은 이전부터 존재하여 다양한 방법으로 제작되어 왔습니다. 초기 제작시간은 길지만 라이브러리가 구축됨에 따라, 크기와 모양이 다양한 건물을 보다 빠르고 다양하게 배치가 가능하다는 장점 을 바탕으로 사용되었습니다. 하지만, 앙곡과 안허리곡으로 이루어진 이중곡선을 가지며 결구 방식에 따라 모양이 변화하는 한옥의 경우에는 프로시저럴 기법으로 모델링 애셋을 제작하기 어려워 수동 모델링이나 스캔 데이터 형식으로만 존재하는 불편함이 존재하였습니다. 그렇기 에, 본 연구에서는 게임 엔진에서 사용이 가능한 가변적인 한옥 모델링에 대한 프로시저럴 기 법에 대해 소개하고자 합니다.

목적: 본 연구는 인지가 건강한 지역사회 중고령자 인구를 대상으로 한 인지적 여가활동 중재연구를 분석하여 국내 지역사회 적용을 위한 근거를 마련하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 2013년 1월부터 2023년 12월까지 최근 10년간 국외 학술지에 게재된 문헌을 대상으로 PRISMA 지침에 따라 문헌고찰을 진행하였다. PubMed, EMBASE, Web of Science, CINAHL, APA PsycInfo 데이터베이스를 사용하였으며, 주요 검색어로 (“elderly” OR “older*”) AND (“leisure*” OR “leisure activities”) AND (“cognitive*”AND “dementia”)를 사용하였다. 대조군이 있는 실험연구를 선정하였으며, Physiotherapy Evidence Database (PEDro) scale을 통해 선정된 문헌의 질을 평가하였다. 결과: 최종 6편의 연구 분석결과, 인지적 여가활동 중재는 악기 연주, 독서, 보드게임, 직소 퍼즐의 네 가지 범주로 구분되었으며, 악기 연주와 보드게임 중재가 각 2편으로 가장 많았다. 직소 퍼즐을 제외한 중재에서 실험군은 대조군에 비해 인지기능에서 유의한 향상을 보였으며, 이는 음운언어 및 범주언어 유창성, 언어 및 시각 작업기억, 집행기능과 억제조절, 분리주의력, 시각적 스캐닝, 전반적인 인지기능 개선을 포함한다. 또한, 여가활동 수행기술, 기분상태, 신체적 및 심리적 건강 영역에서의 삶의 질의 개선 효과도 관찰되었다. 결론: 본 연구는 일부 인지적 여가활동 중재가 지역사회 중고령층부터 고령층에 이르는 지역사회 인구의 인지기능 및 심리사회적 영역에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 향후 작업치료 분야에서 인지 건강 강화를 위해 다양한 인지적 여가활동이 일상생활의 일부로서 적극적으로 활용되기를 기대한다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

기존 연구들은 사회적 배제가 친사회적 행동에 미치는 영향에 대해 엇갈린 결과를 보고했다. 일부 연구들은 사회 적 배제가 부정정서를 유발하고 친사회적 행동을 감소시킨다고 제안했으나 다른 연구들은 친사회적 동기와 행동의 증가를 보고했다. 이러한 상반된 결과는 친사회적 행동이 항상 관계회복과 사회적 재연결(social reconnection)로 이 어지지는 않기 때문일 것이다. 친사회적 행동은 소속감 획득의 주요 수단이지만 배제상태에서 관계회복을 기대할 수 없다면 친사회적 행동은 불필요할 것이다. 배제 혹은 소속의 이분법적 상태만을 규정한 기존 연구와 달리 본 연구 에서는 사회적 재연결 가능성이 존재하는 배제 위기 상황에서 친사회적 행동을 검증했다. 아울러 집단에 대한 기여 가능성을 보여주는 개인의 능력을 추가적인 독립변인으로 사용했다. 사회적 배제 위기와 참가자의 능력을 조작하기 위해 ‘조합원 되기’라는 시뮬레이션 게임을 실시했다. 참가자들은 인성검사로 지칭한 설문에 응답한 결과를 참고하 여 상호 예비투표를 실시했고, 득표수로 배제 위기를 조작했다. 이후 조합원 능력검사로 지칭한 지각검사 결과를 공개하여 능력수준을 조작했다. 실험 1, 2에서 모두 배제 위기가 높고 능력이 낮은 참가자들이 더 많은 기부금을 약정하는 친사회적 행동을 보였다. 이 결과들은 사회적 배제 위기 상황에서 재연결 가능성이 친사회적 행동을 설명 하는 핵심 변인임을 보여준다.

본 연구에서는 노인의 건강 증진 및 건강 유지를 위해 노인 맞춤형 운동 애플리케이션 개발을 목표로, 스마트폰을 활용한 실시간 동작 추적 기술과 영상과 사진을 바탕으로 한 AI 학습을 통 해 단계별 동작 인식과 판단이 가능한 운동 동작 모델을 구현하였다. 노인 맞춤형 운동 애플리 케이션은 실시간 피드백을 지원하고, 노인의 운동 능력과 신체 가동 범위에 적합하게 단계적 운동이 가능하도록 구현되어야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 골포스트 스퀴즈(Goal Post Squeeze) 운동 동작을 대상으로 하여 이를 일련의 단위 동작으로 설계하고, MoveNet 포 즈 추정 기법을 기반으로 동작 인식 모델을 개발하였다. 구현한 운동 동작 모델에 대한 작동 실험 결과 단계별 데이터 인식과 판단, 정동작과 오동작 판단, 수평유지를 판단하고 이를 바탕 으로 사용자에게 실시간 피드백을 제공할 수 있음을 확인하였다.