"사랑은 움직이는 거야" 라는 광고 문구를 보면서 움직임(애니메이션)이 얼마나 중요한가를 단적으로 알수 있다. 이동성이 현대 사회에서 강조되면서 움직임의 패러다임은 인터넷과 홈페이지의 개념을 바꿔 놓았다. 플래시는 이러한 움직임을 기본으로 하고 있다. 플래시의 최대 강점은 애니메이션이며, 애니메이션은 고도의 상품 개발 자유도를 가지고 있고, 감성과정서, 오락과 문화를 제공하는 정보기술 산업 및 영상미디어 문화 산업이다. 특히 온라인 네트웍크, 디카, 컬러폰의 대중화로 애니메이션, 게임 등 문화 컨텐츠를 쉽게 접근 할 수 있는 시대가 도래되었다. 이러한 필요성에 따라서 국내 대학에서는 이와 관련된 학과들이 수없이 많이 생겨나고 있으나 아직 플래시 애니메이션과 게임 제작에 대한 컨텐츠가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 학생들이 쉽게 애니메이션과 게임을 제작할 수 있는 "MX 2004 위한 플래시 컨텐츠 제작" 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 별도의 패키지 없이 간단하고 용이하게 사용될 수 있다. 전문가들을 위한 3D-MAX, 마야, VRML이 아니라 현재 일반 사용자들이 가장 많이 사용하고 있는 플래쉬를 이용하여 12가지 기본 방법을 제안하고 이를 게임과 애니메이션을 제작할 수 있는 제작방법 등을 수록한 모델을 설계하고 구현하였다.
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 사용자의 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.
본 연구의 목적은 가상현실 볼링이 정서에 미치는 영향을 연구하기 위함이다. 본 실험에 참여한 16명의 피험자는 볼링 경력 3년, 나이는 26-35세, 평균나이 29.6세의 볼러들로 구성하였다. 피험자들이 볼링을 다섯 게임 하는 동안 전두엽의 뇌파를 측정하였으며, 게임이 끝난 후 곧바로 시각상사척도를 사용해 게임 후의 정서를 측정하였다. 뇌파측정부위는 전전두엽, 전두엽, 외측 전두엽이었다. 자료 분석은 전두엽의 알파파에 대해 일원분산분석을 실시하였다. 종속변수는 알파파워 값이다. 연구결과 스트라이크를 쳤을 때는 시각사상척도 값이 스페어나 스페어 처리를 처리했을 때보다 높게 나타났다. 또한 스페어를 처리했을 때는 스페어 미스보다 시각사상척도 값이 높게 나타났다. 대뇌 반구 비대칭 점수와 관련해선 다음과 같은 결과를 얻었다. 좌측 전두엽의 알파파는 스트라이크와 스페어를 처리했을 때 활성화되는 것으로 나타났다. 한편 스페어 미스를 했을 때는 우측 전두엽의 알파파가 활성화되었다. 결론적으로 이 연구는 경쟁에서 성취 또는 성공을 했을 때 긍정적인 정서가 나타나고, 반대로 실패했을 경우에는 부정적인 정서가 나타난다는 것을 보여주었다. 또한 이 연구는 경기 중에 발생하는 수행의 결과가 선수의 정서에 직접적으로 영향을 미친다는 것을 신경생리학적으로 입증해 주었다.
게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.
최근 고도로 발전하고 있는 기술의 발전으로 인하여 한층 더 수준 높은 디지털 영상의 표현이 가능하게 되었다. 가상현실에서 캐릭터는 사용자를 대신하거나 사용자와 직접적으로 상호작용하는 등 매우 중요한 역할을 한다. 캐릭터의 움직임은 캐릭터에게 생명력을 불어 넣어주고, 이를 통해 캐릭터는 각종 의사와 감성을 드러낸다. 캐릭터의 감성적 움직임을 분석하기 위하여, 본 연구에서는 laban이 제안한 움직임의 속성 요소인 시간, 공간, 흐름의 변화를 바탕으로 근원적인 움직임 재료를 만들고, 이를 Plutchik의 정서 동그라미 내에 배치함으로써 움직임 요소와 그에 따라 전달되는 감성의 상관관계를 측정하였다. 그 결과 움직임을 구성하는 9개의 동작요소들이 각각 특정한 정서를 일관되게 드러낸다는 것과 표현하는 정서의 강도에도 단계적으로 뚜렷한 영향력을 드러낸다는 것을 알 수 있었다
최근 PC의 멀티미디어 성능이 향상되고 디지털 신호처리 기술이 발달함에 따라 복잡한 수식과 방대한 정보처리가 요구되는 입체음향(3D Sound) 처리를 PC상에서도 구현하는 것이 가능하게 되면서, 입체음향에 대한 사용자의 관심이 고조되고 있다. 입체음향을 이용한 청각효과는 3D 영상의 시각효과에 못지 않은 강한 인상을 줄 수 있는 수단으로써 인정받고 있어 게임, 가상현실, 멀티미디어 컨텐트 등에서 사용자의 몰입감과 체험 효과를 최대한을 증대시킬 수 있는 새로운 수단으로 활용되고 있고, 이와 관련하여 입체 음향에 대한 연구와 개발이 국내외에서 활발히 진행중에 있다. 본 논문에서는 2채널 방식의 입체음향 기반기술과 최근의 입체음향 기술개발 동향을 살펴본다.
사람들은 같은 상황에서도 감정적 경험에 따라 다르게 반응한다. 상황에 따른 감정을 나타내고자 하는 인공감정에 대한 많은 연구가 이루어지고 있지만, 기존의 인공감정들은 같은 상황에서 같은 반응을 하도록 설계되었다. 하지만 현재 느끼는 감정이 과거에 경험했던 감정적 경험에 영향을 받기 때문에 같은 상황에서 다른 반응을 유발한다. 본 논문은 감정적 경험을 기억해서 현재의 감정에 영향을 주는 메커니즘을 제안한다. 감정적 기억은 연관성이 있는 기억끼리 연상되는데 이 과정은 SOM의 연관성이 있는 것끼리 뭉치면서 스스로 학습하는 자기조직화의 특성과 유사하다. 이러한 유사점을 이응해서 감정적 경험을 기억하는 과정을 설계했다. 제안된 방법을 가위바위보로 승자가 패자를 뿅망치로 때리는 게임에 적용하여 같은 상황에서도 감정적 경험에 의해 다르게 반응하는 모습을 나타낸다. 게임을 진행하면서 가위바위보 승패에 따라 분노, 공포, 쾌락 등의 감정을 경험하게 되는데 이러한 감정적 경험이 SOM을 이용한 감정기억메커니즘에 의해 기억된다. 그 결과 감정적 경험에 대한 기억이 가위바위보에 이겼을 때의 느끼는 감정에 영향을 주어 현재 느끼는 감정 상태에 따라 뿅망치 파워가 달라지도록 했다.
오늘날 3D 캐릭터 애니메이션은 실사영화, 애니메이션, 게임, 광고 등 대다수의 영상물에서 쉽게 접할 수 있다. 하지만, 이러한 캐릭터의 부드러운 움직임은 모션캡쳐(Motion Capture)와 같은 고가의 장비를 통해 얻어진 데이터를 숙련된 애니메이터들이 오랜 시간 키 프레임(Key Frame)을 수정함으로써 얻어진다. 경우에 따라서는 애니메이터 개인의 감성적 기준에 따라 제작되어진 캐릭터의 행동이 관객들의 보편적 기대치와 다를 때도 있는데, 이것은 제작되어진 캐릭터의 행동과 관객들의 감성반응에 대한 객관적 관계식이 정립되지 못했기 때문이다. 3D 캐릭터의 걸음걸이를 대상으로 한 본 연구에서는 상기의 관계식 추출과 정립을 위한 실험장비로서 3D Studio MAX Script를 이용한 3차원 회전의 연산 툴을 제안한다. $2{\sim}3$개의 바이패드 데이터 수정과 합성을 주요기능으로 삼고 있는 이 툴을 통해 걸음걸이와 감성반응 사이의 정량적 관계식에 접근하기 위한 다양한 연구가 용이하게 되었다.
본 논문은 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 성능을 ChatGPT API를 활용한 zero-shot 방법으로 평가하고, 이를 KoBERT와 같은 사전 학습된 한국어 모델들과 비교한다. 실험을 통해 영화, 게임, 쇼핑 등 다양한 분야의 한국어 감성 분석 데이터셋을 사용하여 모델들의 효율성을 검증한다. 실험 결과, LMKor-ELECTRA 모델이 F1-score 기준으로 가장 높은 성능을 보여주었으며, GPT-4는 특히 영화 및 쇼핑 데이터셋에서 높은 정확도와 F1-score를 기록하였다. 이는 zero-shot 학습 방식의 대규모 언어 모델이 특정 데이터셋에 대한 사전 학습 없이도 한국어 감성 분석에서 높은 성능을 발휘할 수 있음을 시사한다. 그러나 일부 데이터셋에서의 상대적으로 낮은 성능은 zero-shot 기반 방법론의 한계점으로 지적될 수 있다. 본 연구는 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 활용 가능성을 탐구하며, 이 분야의 향후 연구 방향에 중요한 시사점을 제공한다.
가상현실은 컴퓨터 시스템을 통해 사용자에게 가상의 세계를 경험 할 수 있도록 사용자의 인지시각 및 감성을 자극하는 것이다. 가상현실의 몰입을 위해 HMD를 비롯한 다양한 디바이스를 이용한 사용자의 행동 및 감각정보 획득과 자극이 필요하다. 가상현실에서 동작하는 물체가 실제 오브젝트와 연동하여 동작한다면 가상현실에 대한 몰입감은 증가될 것이다. 본 논문은 가상현실에서 스마트 로봇을 이용하여 현실의 전장과 동기화시킨 실제 환경을 조성하고 이를 기반으로 한 로봇 컨트롤 시뮬레이션 게임을 제작하였다. 로봇의 위치확인 및 보정을 위해 광학식별장치(OID: Optical Identification Device)를 이용한 광학 코드를 사용한다. OID기반의 매트 위의 이동에 대한 감지는 템플릿 기반의 광학 코드 인식기법과 칼만 필터를 이용한 위치 측정보정을 통하여 이루어진다. 게임을 개발을 통해 가상현실상의 사용자 컨트롤을 기반으로 현실의 오프젝트의 동작 제어에 관한 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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