In today's era of media convergence, users can watch a drama by choosing a story like a game or enjoy a game directed like a movie. These two media material interactive storytelling, and there have been discussions about them for many years. The purposes of this study are to propose a new branch structure for interactive storytelling and find a new perspective for the method of proceeding with a branch structure. The main research targeted a game that materialized interactive storytelling best. Based on the findings, the study proposed a volume branch structure including a plot border and adjuster concept for interactive storytelling to keep the story narrative and help the users feel interactions freely. This structure can be materialized only with real-time edited videos in the game media and will be possible in the application cases of a physical engine that continues to develop and artificial intelligence that has not been introduced in games actively.
Fluid simulation for computer graphics is a field of generating the realistic movements of water, smoke, fire, explosion, sand and related phenomena to be used in motion pictures and video games. In this paper we review the fluid simulation technologies and present a trend analysis for the simulation methods used in the recent movies. First of all, for this purpose, the two methods that are most widely used for fluid simulation are explained as well as their technical issues. These two methods are classified into Eulerian grid-based and Lagrangian particle-based approaches. Next, focusing on the achievements of the scientists and engineers that the 2008 Sci-Tech Oscar Awards are given to, the features of their fluid simulation technologies are analyzed. Finally, we anticipate that there are and will be the needs for visualizing fluid interaction with rigid and soft bodies and topological change among solid, fluid and gas, creating digital creatures based on fluid simulation and presenting interaction between creature and fluid.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.67-72
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2021
Association rule mining is a method of showing the relationship between patterns hidden in several tables. These days, granulation logic is used to add more detailed meaning to association rule mining. In addition, unlike the existing system that recommends using existing data, the granulation related rules can also recommend new subscribers or new products. Therefore, determining the qualitative size of the granulation of the association rule determines the performance of the recommendation system. In this paper, we propose a granulation method for subscribers and movie data using fuzzy logic and Shannon entropy concepts in order to understand the relationship to the movie evaluated by the viewers. The research is composed of two stages: 1) Identifying the size of granulation of data, which plays a decisive role in the implications of the association rules between viewers and movies; 2) Mining the association rules between viewers and movies using these granulations. We preprocessed Netflix's MovieLens data. The results of meanings of association rules and accuracy of recommendation are suggested with managerial implications in conclusion section.
3D rendering is a critical process for a movie production, advertisement, interior simulation, medical and many other fields. Recently, several effective rendering methods have been developed for the photo-realistic image generation. With a rapid performance enhancement of graphics hardware, physically based 3D rendering algorithm can now often be approximated in real-time games. However, the high quality of global illumination, required for the image generation in the 3D animation production community is a still very expensive process. In this paper, we propose a new rendering method to create photo-realistic global illumination effect efficiently by harnessing the high power of the recent GPUs. Final gathering routines in our global illumination module are accelerated by programmable graphics hardware. We also simulate physically based light transport on a ray tracing based rendering algorithm with photon mapping effectively.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.2
no.1
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pp.25-33
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2007
Crowd behaviors on cyber underwater environment are often produced in entertainment contents, such as films and games. It is easy for us to come in contact with the scenes appearing a lot of characters as digital films and animation works are increased gradually, owing to developing of computer graphics. Though the processing a scene of crowd and the behavior system of crowd, related to the processing techniques of crowd behavior in cyber space, have been implemented so far, the research for developing the natural crowd behavior simulator can not be still satisfying. In this paper, we designed a realistic and efficient Fish Schooling Behavior Simulator for the contents production of cyber underwater environment, which showed each type of fish behavior in cyber underwater smartly, and which generated the animating the behavior automatically, reducing the time and cost.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.05a
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pp.517-520
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2006
Crowd behavioral scenes in virtual underwater world are presented in many entertainments such as films and games. According to the increase of digital films and animations caused by the development of computer graphics, it is easy for us to meet with the cyber characters in those scenes. Characters which appear in computer animation put life into virtual world. The more characters we have in this virtual space, the deeper we are immersed in the space. There were many researches which processed the crowd scene and implemented the crowd behavior system in Korea. They were related to developing VR contents which were available to feel actually in the construction of the virtual environment. But they are far from reaching the step to put to practical use in developing the crowd behavior modeler. Therefore, we suggestion the fish schooling behavior modeler that provides interaction and action behavior in 3D object to present vividly and effectively in underwater world.
Asia has shown a tendency that a certain country's culture leads the fashion in turn every 10 years. The trend of Hong Kong movies in 1980's was called 'Hong Kong Wave', the trend of Japanese animation and games in 1990's was called 'Japanese Wave', and then the 'Korean Wave' began in the late 1990's. This term '~Wave(流)' is a Japanese-style term meaning '~way', '~style', '~group', and so on. In the same manner, recent popularity of Taiwanese TV dramas and a particular star that is in fashion in Japan are called 'Taiwanese Wave', and Chinese movies, broadcast, tourism, and etc. are called 'Chinese Wave'. Thus, the term 'Korean Wave' is a part of expression '~wave' used in Japan and it started to be used in the mean time, and was officially used in <韓流-Song from Korea>, a promotion record of Korean pop music, produced by Ministry of Culture and Tourism in Korea. In this paper I propose to correct the error of the term 'Korean Wave', and furthermore, to define a term expressing Korean culture and study for its usage.
This paper is a basic study for making a system that can predict the success and failure of entertainment contents at the initial stage of production. It proposes the user's emotion modeling of dynamic narrative on entertainment contents. To make this possible, 1) dynamic narrative emotion model is proposed based on theoretical research of narrative structure and cognitive emotion model. 2) configuring the emotion types and emotion value, proposed model of three emotion parameter(desire, expectation, emotion type) are derived. 3)To measure user's emotion in each story event of dynamic narrative, cognitive behavior and description of user(film, game) is established. The earlier studies on the user research of conceptual, analytic approach is aimed of predicting on review of the media and user's attitude, and consequently these results is delineated purely descriptive. In contrast, this paper is proposed the method of user's emotion modeling on dynamic narrative. It would be able to contributed to the emotional evaluation of entertainment contents using specific information.
Kim, Mookyu;Lee, Sangkhee;Kim, Jung Kyu;Han, Hyekyoung
The Journal of the Korea Contents Association
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v.22
no.2
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pp.724-733
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2022
The purpose of this paper is to explain the recipient's psychology, which results from the operation of media, from the perspective of the fluctuation between immersion and contemplation. Media allow to perceive and speculate about specific objects or meanings. In addition, the media perform the function of expanding or changing the objects of perception and thought. McLuhan or Luhmann's media theory emphasized this function of changing the state of perception by inducing a contemplative attitude. This notion is exemplified by interpretation of the visual media history. In this paper, the cases of film and computer game are discussed. In particular, it is considered that VR media causing strong immersion have also developed in a way that allows recipients to contemplate an virtually constructed reality. The commercialization of Tilt Brush and the experimentation of VR painting artwork are the examples for this dual development.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.2
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pp.43-50
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2024
This paper evaluates the Korean sentiment analysis performance of large language models like GPT-3.5 and GPT-4 using a zero-shot approach facilitated by the ChatGPT API, comparing them to pre-trained Korean models such as KoBERT. Through experiments utilizing various Korean sentiment analysis datasets in fields like movies, gaming, and shopping, the efficiency of these models is validated. The results reveal that the LMKor-ELECTRA model displayed the highest performance based on F1-score, while GPT-4 particularly achieved high accuracy and F1-scores in movie and shopping datasets. This indicates that large language models can perform effectively in Korean sentiment analysis without prior training on specific datasets, suggesting their potential in zero-shot learning. However, relatively lower performance in some datasets highlights the limitations of the zero-shot based methodology. This study explores the feasibility of using large language models for Korean sentiment analysis, providing significant implications for future research in this area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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