• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1478-1479
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• 2011

본 게임은 옛날부터 인기를 가지고 있던 고전 게임인 갤러그를 모델로 안드로이드 자바를 이용하여 만든다. 본 논문에서는 사용자의 호기심 유발과 스트레스 해소를 시키는 슈팅게임을 제시한다. 즉, 관심을 끌 수 있는 이미지 사용과 나이, 성별 등을 따지지 않은 단순한 게임 방법으로 사용자에게 흥미와 재미를 주기 위한 가장 적합하고 개선된 슈팅게임이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.168-173
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• 1998

최근의 급속한 정보 통신 기술의 발달로 인하여 음향 효과, 정교한 그래픽 처리 등을 이용하는 실제와 유사한 게임 소프트웨어들이 제작되고 있으며, 게임 개발자들에게 개발 기간 단축과 개발의 편이성을 위한 멀티미디어 게임 제작 도구가 필요하게 되었다. 이러한 멀티미디어 게임 저작 도구의 핵심 구성 요소가 되는 클래스 라이브러리 개발을 위해 멀티미디어 게임 객체와 객체들의 행위들을 정교하게 분류할 수 있는 게임 클래스 분류법이 필요하다. 본 논문에서는 게임 클래스 시공간 개념에 대한 정교한 방법을 제안한다. 이를 위해 시공간 개념 중심으로 Enumerative 분류 방법을 이용하여 게임 클래스들을 분류하는 방법을 제시하였으며 게임 클래스의 유사도에 의한 클래스 클러스터링을 통하여 C++ 언어의 특징인 클래스들 사이의 계층 구조를 표시할 수 있으며 소프트웨어의 클래스 구조를 쉽게 확장하여 클래스 구조를 변경할 수 있도록 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.980-982
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• 2013

본 논문에서는 SNS기반의 능동적 디펜스 게임 개발을 제안한다. 제안하는 게임은 기존의 모든 사용자가 콘텐츠를 이용할 뿐 차별성 없는 수용적 시스템과 다르게 하우징 시스템을 도입하여 사용자가 직접 콘텐츠를 배치하고, 다른 사용자의 콘텐츠 공략이 가능한 능동적인 형태이다. 이를 통해 기존의 디펜스 게임이 주는 게임성을 유지한 채 보다 진화된 형태로서 사용자들에게 새로운 시스템을 보여주고 신선한 자극을 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1159-1161
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• 2011

레이싱 게임은 자동차의 물리 지형과의 마찰 그리고 오브젝트간의 충돌을 구성하여 시뮬레이션되어야 한다. 그러나 NPC 의 이동 시에 NPC 도 PC 와 같이 일반적인 자동차 물리를 사용한다면 많은 부하가 걸리게 된다. 따라서 본 논문에서는 부하를 줄이고 NPC 의 이동을 구성하며 인공지능을 포함하여 스스로 길을 찾아가는 효과를 연출하기 위해 물리엔진과 네비게이션 메쉬를 사용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1057-1065
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• 2017

초등학생을 대상으로 하는 코딩교육은 전 세계적으로 확산되고 있다. 코딩교육의 한 방법으로 어린이들이 좋아하는 게임 활동이 있고, 그중 보드게임은 3~4명의 어린이가 함께 참여할 수 있는 도구이다. 본 연구는 초등학생에게 소프트웨어교육의 이해를 돕기 위해 스토리텔링기반의 소프트웨어 보드게임을 개발하였다. 보드게임은 보드판, 명령카드, 주사위로 구성되어 있다. 본 연구는 개발된 소프트웨어 보드게임의 유용성 분석을 위해 초등학교 5-6학년 57명을 대상으로 4회의 보드게임 놀이 후 설문조사 및 인터뷰를 병행하였다. 연구결과 대부분의 초등학생들이 흥미를 갖고 참여할 것이라고 응답하였으며, 실제 초등학생들은 보드게임 활동을 통해 알고리즘에 대해 쉽게 알게 되었으며 순서, 조건, 반복, 변수, 연산 등의 기초적인 프로그래밍의 기본 개념을 습득하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.95-106
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• 2017

본 논문은 게임소프트웨어학과에서 4학년 학생들이 캡스톤디자인 과목에서 게임제작을 할 수 있도록 대학 4년 교과과정에서 가르쳐야 하는 기술요소들을 구조적으로 분석한 것이다. 게임소프트웨어학과 학생들이 졸업요건으로 게임제작실습 프로젝트를 수행해야 한다고 가정하고, 이 과정에서 필요로 하는 기술요소를 분석하고, 기술요소들 간의 구조를 분석해 보자는 것이다. 이는 학생들이 게임제작을 위해 대학 저학년에서 어떤 기술을 배워야 하고 그 기술이 고학년 과목에서 어떻게 연결되는지 파악할 수 있게 하는 의미있는 작업이 될 것이다. 또한, 통상적으로 교과목명 만으로 구성되어 있는 현재의 교과과정에서 발전하여, 이들 기술요소들의 목록과 구조적인 위치를 기반으로 게임소프트웨어학과의 보다 구체적인 교과과정을 수립하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.73-82
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• 1996

통계 자료 분석용 소프트웨어들은 통계 분석 결과를 얻기 위한 수치계산의 어려움과 지루함을 해소하기 위하여 개발되기 때문에, 기초통계 교육에 적절히 활용하긴 어렵다. 본 연구에서 개발한 소프트웨어는 통계학의 기본 개념들을 배우는 과정에 중점을 두어, 컴퓨터 모의 실험을 이용한 시각화된 시스템이다. 교육용 소프트웨어 개발에 이용 가능한 개발 도구들이 비교, 논의된다. 개발된 주사위 게임과 카드 게임은 교육자와 피교육자간의 상호대화 방식으로 이용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.521-522
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• 2021

본 논문에서는 2019년 COVID-19로 인한 사회적 거리 두기 단계 증가에 따라 집에서 여가시간을 보내는 사람들이 많아짐에 따라 Unity 개발툴 기반 VR(Virtual Reality) 다중접속 지원 게임을 개발했다. 기본적으로 협동게임이고 게임 속에서 문제해결 능력을 요구하기 때문에 문제해결 능력향상에 도움이 되고 다중접속으로 만남을 통해 서로 소통하고 상호작용을 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.9-19
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• 2018

최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.