스마트 폰 시대에 발맞추어 대형 병원에서는 환자들의 이용을 돕는 애플리케이션을 선보였다. 환자의 '진료 예약', '예약일 알림' 등 단순한 관리에서부터, 병원에서 받은 검사에 대한 결과를 환자가 직접 확인할 수 있는 '차트보기' 까지, 다양한 서비스를 제공하고 있다. 본 연구자는 이러한 앱에, 최근 이슈가 되고 있는 게임화를 접목시켜 암 환자의 암 치료 후 건강관리 시스템을 만들어 보고자 한다. 본 연구는 시스템을 만드는 연구의 사전 연구로서 우리나라 5대 병원의 현재 애플리케이션을 조사하고, 게임화로 발전 가능한 부분을 알아보고자 한다.
최근 많은 게임들이 개발되고 경쟁하면서 게임 서비스에 대한 중요성이 대두되고 있다. 이 중에서도 버그리포트 시스템은 향후 온라인게임 서비스 향상을 위한 중요한 요소이다. 사례 분석을 통해 현재 서비스되고 있는 버그리포트 시스템의 문제점을 도출하고, 개선하고자 한다. 사용자의 편리성과 운영자의 신속, 정확한 버그 수집을 위한 새로운 버그리포트 시스템을 제안한다.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.
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.
네트워크 게임은 동시에 많은 참여자가 함께 게임에 참가하여 서로간의 상호작용을 통해 게임을 진행하는 새로운 방식으로, 내용이 어려운 전문교육에 네트워크 게임이 갖는 이와 같은 특징을 접목시킴으로써 학습자의 흥미를 유발시키고 교육효과를 높일 수 있다. 본 논문에서는 의학전문분야 중 심장학에 대해 게임과 교육을 결합시킨 에듀테인먼트 시스템 Cardio.NT를 개발하였다. 개발 시스템은 다중 사용자가 함께 게임에 참여하여 심장학 문제풀이를 통해 얻어지는 점수를 상호 공유하도록 함으로써 객관적이며 상대적인 학습평가를 제공한다.
온라인 게임 서버는 비용과 확장성의 이유로 분산 서버 구조를 택하고 있으며, 게임의목적에 따라 다양한 관점에서 서버 아키텍처를 설계한다. 대용량의 서비스를 하는 대규모 분산 시스템이자 네트워크 가상환경 예이다. 온라인 게임을 위한 서버 구조는 기술적인 면 만 아니라 기획적인 면에서도 영향을 받는다. 어떠한 온라인 게임을 만들 것인지에 따라 서버 구조는 달리 결정되며, 게임을 어떠한 모습으로 발전시킬 것인지에 따라 서버 구조 또한 변경되어야 한다. 본 논문에서는 온라인 게임 서버 구조를 설계하는데 있어 필요한 사항들을 기술하고, 이를 수용하는 서버 구조를 설계 연구하였다.
최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
게임 개발의 성패는 창의적인가 아닌가에서 결정된다. 게임 개발 프로세스의 초기 단계인 시나리오 작성부분에서 특히 창의적인 아이디어 발상이 필요하다. 이를 위해 선행 개발된 웹 기반 창의적 발상 시스템(Creative Group Thinking System:이하 CGTS)을 게임 개발 디자인에 적용하여 활용하고자 한다. 따라서 본 연구는 게임 시나리오 작성 부분의 아이디어 발상 작업을 프로그램화하여 창의성을 높이고 작업시간을 단축하고자 한다.
모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.
우리나라의 게임산업은 지속적으로 성장해왔지만, 플랫폼별 게임산업규모를 살펴보면 PC기반 온라인 게임에 크게 치중되어있는 모습이다. 반면 세계시장은 비디오게임시장이 온라인게임시장보다 약 5배가량 더 크다. 최근 차세대 비디오게임기의 출시, 콘솔제조사들의 콘솔의 온라인기능 강화, 해외 게임개발사의 온라인 게임 개발 러쉬, 크로스플랫폼기반의 게임개발 등 게임시장의 이슈를 살펴보면 플랫폼의 구분은 무의미해지고 점차 온라인을 통한 네트워크 게임이 활발해질 전망이다. 이러한 시장트렌드에 맞춰 온라인게임 강국으로서의 노하우를 콘솔게임에 접목해보는 것은 온라인게임산업에 있어서 제2의 도약을 준비하고 플랫폼별 게임산업간의 불균형을 해소할 수 있는 기회가 될 수 있다. 본 논문에서는 온라인게임의 성장에 가장 큰 역할을 하고 있는 게임유통업계에서 활용할 수 있는 콘솔게임 운영관리시스템의 설계 및 구현 사례를 통해 콘솔게임의 멀티플레이 활성화 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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