본 연구에서는 게임에서 자연스런 대화를 통해 스토리 몰입을 제공하는 AI 캐릭터를 위한 LLM 활용을 소개한다. 사용자는 게임 속 AI 캐릭터와 대화하며 스토리를 이어간다. 게임 속에서 사용자는 정해진 대사를 선택할 수도 있고, AI 캐릭터와 대화할 때 직접 대사를 입력할 수도 있다. 대사를 입력하면 그에 맞는 AI 캐릭터의 답변이 제공되고, 앞으로의 스토리에도 영향을 미친다. 결론적으로 LLM 기반 AI 캐릭터와의 자연스러운 대화를 통해 게임의 몰입도와 접근성을 높이는 것이 본 연구의 목표이다.
The purpose of this study was to examine the effects of the time spent on violent internet games and game overindulgence on aggressive behavior exhibited by elementary school-aged boys and to investigate the mediating effects of self-control on the relationship between children's game overindulgence and their aggressive behavior. The subjects of this study were 118 fourth to sixth grade boys from five elementary schools. The instruments used were the aggression subscale of the Korean-Youth Self Report (Oh, Ha, Lee, & Hong, 2001), a questionnaire of the time spent playing violent internet games developed by the authors, the Internet Game Addiction Scale for Children (Kim, Lee, Kim, Kim, & Kim, 2006) and the Self-Control Scale (Nam, 1999). The data were analyzed by means of a Structural Equation Model (SEM). The results were as follows. First, children's self-control mediated the relationship between game overindulgence and aggressive behavior. Second, the amount of time spent playing violent internet games had no effect on children's aggressive behavior.
본 논문에서는 유아부터 노인까지 간단한 조작법으로 쉽게 즐길 수 있는 게임을 만들고자 한다. Space Bar를 주로 이용하는 One-Button방식의 게임으로 연타를 하는 미니게임들이지만 '순발력'과 '정확도'를 필요로 하는 게임이다. 다른 게임들은 화려한 이펙트와 다양한 조작법으로 흥미를 이끌어 내기는 하지만 저연령층과 고연령층이 다가서기엔 힘든 부분이 있다. 그래서 간단한 조작으로 게임을 즐길 수 있는 게임을 만들어 보고자 했다. 친근감 있는 시나리오와 캐릭터를 통해 남녀노소 누구나 쉽게 접할 수 있고, 오락적인 요소만 있는 것이 아니라 게임을 통한 성취감과 경쟁심을 유도함으로서 게임에 더욱 몰입 할 수 있다.
지금까지 구현된 대부분의 가상환경 시스템은 헤드마운트디스플레이(HMD), 트랙커, 핸드 글로브, 포스 피트백 센서등의 전문적인 장비를 이용하여 구현되었으며 인터액티브한 장면을 연출하기 위하여 고속의 하드웨어 사양을 필요로 하였다. 현재 이러한 장비는 전문가가 아니면 사용하기가 어렵고 또 장비의 비용이 매우 고가이기 때문에 대중화되기까지 상당한 시간이 소요될 것으로 예상된다. 본 논문은 이와 같은 전문적인 장비가 아닌 범용장비에 속하는 CCD 카메라와 빔 프로젝트를 활용하여 사용자가 인터액티브하게 참여할 수 있는 게임 시스템의 설계와 구현에 관한 논문이다. 이 시스템에서 사용자는 별도의 센스가 부착된 장비가 없이 간단한 색상 마커만을 가지고 컴퓨터가 생성한 가상 공간에서 빔 프로젝트로 구성한 가상 공간에서 캐릭터와의 실시간 게임을 즐길 수 있는 기능을 가지고 있다.
본 연구는 게임 플레이 효과에 대한 양면적인 측면의-긍정적(인지 욕구), 부정적(게임 중독)-효과를 분석하여 게임 규제 정책과 게임 연구가 나아가야 할 방향을 제안했다. 게임 장르의 특수성에 초점을 두고, 게임 플레이가 인지 욕구와 부정적 효과에(중독/과몰입) 미치는 영향에 대해 논의했다. 또한, 게임 플레이 효과는 게임정책과 밀접하게 관련이 있으므로, 게임 유저를 중심으로, 게임 장르와 게임 규제 정책에 대한 태도가 어떤 관계가 있는지 분석했다. 분석 결과, 게임 장르의 특성에 따라 게임 플레이의 효과와 규제에 관한 태도가 상이하게 나타났다. 게임을 오래 할수록 게임 중독 효과가 증가했지만, 동시에 인지 욕구도 상승했다. 게임 규제대상이었던 RAS(Role playing, AOS(Aeon of Strife), Strategy) 게임 장르를 플레이할수록 게임 중독을 상승시켰지만 동시에, 인지 욕구를 높이는 데도 기여했다. AR(Augmented Reality) 장르 플레이는 인지 욕구에 긍정적으로 영향을 미쳤던 반면, 전반적인 게임 규제에는 찬성하는 태도를 보였다. 본 연구결과는 게임 플레이가 가져오는 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 동시에 트레이드 오프 (trade-off)할 수 있는 밸런싱 전략이 요구된다는 시사점을 제공한다.
2021년에는 고등학교 교육과정에서 인공지능기초 과목이 도입되었다. 과거 교육에 ICT 접목 시 발생했던 원리 보다 활용 중심 교육의 문제가 인공지능 교육의 도입에도 되풀이될까 우려하는 의견이 다수 존재한다. 기존의 인공지능 교육 플랫폼은 대부분 인공지능의 활용에만 초점을 두고 있다. 중학생의 인공지능 교육을 위해 인공지능이 결과를 도출하는 과정에 관한 학습과 인공지능 알고리즘의 원리 학습에 어려움이 있다. 최근 메타버스의 교육적 적용이 화두가 되면서, 학생들의 몰입감과 흥미를 유발해 학습성취도 향상에 도움을 주려는 연구들이 시작되었다. 본 연구는 중학교 인공지능 교육에서 활용될 수 있는 교육 콘텐츠로 메타버스를 활용한 의사결정나무 알고리즘에 관한 교육 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임을 교육에 접목함으로써 학생들의 인공지능에 대해 흥미와 몰입감을 높이고 교육 효과를 높이고자 하였다. 본 연구에서는 개발한 게임 콘텐츠에 관하여 예비 교원들을 대상으로 교육 효과성, 난이도, 흥미 정도를 조사·분석하였고, 이를 바탕으로 향후 원리 중심의 인공지능 교육 방법에 관하여 제언하였다.
실감콘텐츠 기술 및 관련 인프라의 발전으로 가상현실 콘텐츠의 활용에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 따라 안전교육 분야에서는 기존 강의식 교육의 단점을 보완하여 직접 재난 상황을 체험하는 것과 같은 현전감 및 몰입감 있는 가상현실 기반의 안전교육(이하 VR 안전교육) 콘텐츠를 제작하는 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 기존 안전교육과 비교하여 VR 안전교육의 특성과 그 효과를 알아보고, 현재까지 제작되어 공개된 VR 안전 교육 콘텐츠들을 104건 선별하여 내용, 형식에 기반한 9가지 항목으로 분석한 뒤, 항목 간 관련 정도 및 '상호 작용성'과 '환경의 생생함'의 두 축을 기반으로 하여 VR 안전교육 콘텐츠를 실감 강의형, 시뮬레이션형, 게임형의 세 가지로 유형화할 수 있었다. 본 연구를 통해 안전교육의 목적과 기대하는 효과에 따른 유형별 특징을 고려하여 양질의 VR 안전교육 콘텐츠 기획 및 제작에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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