공간감각은 주위 환경과 그 환경에서의 물체에 대한 직관적 느낌으로, 유아기는 이러한 공간감각의 기초능력이 발달되는 매우 중요한 시기이다. 유아들은 공간에 대한 직접적이고 능동적인 탐색을 통해 공간감각을 발달시켜 나가므로, 신체적인 움직임을 통해 공간을 탐색하는 경험은 공간감각 향상에 필수적이다. 본 논문에서는 동작을 이용한 유아의 공간감각 계발을 위해 4가지 콘텐츠를 제안한다: 물방울게임, 골키퍼 게임, 웅덩이를 피하기, 도형 맞추기. 제안된 4가지 콘텐츠는 보다 넓은 공간을 활용한 활동을 제공하기 위해서 가상 학습 공간으로 구현되었다. 또한, 구현된 가상학습공간에는 유아의 행동을 인지하여 가상학습공간의 콘텐츠를 이용할 수 있는 실감형 인터페이스를 적용하고 있다. 유아들의 행동에 바탕을 둔 실감형 인터페이스를 사용하는 것은 유아들에게 공간감각 형성에 도움을 줄 뿐만 아니라, 학습에 대한 즐거움, 흥미를 제공하게 되는 매우 중요한 역할을 수행하게 된다.
게임기술의 발전에 따라 콘텐츠 분야에서 현실적인 그래픽 기술과 자유로운 인터페이스와 실감형 콘텐츠 서비스가 요구되고 있다. 인터페이스 방식은 CLI에서 GUI로 GUI을 지나 NUI로 발전되고 있다. NUI는 기존의 인터페이스와는 달리 인간의 자연스런 행동을 직관적이고 실감적으로 이용할 수 있는 인터페이스이다. 본 논문에서는 NUI 인터페이스 가운데 립 모션을 이용한 권투 시뮬레이션 게임을 제안하고자 한다. 개발된 VR 헤드셋 게임을 통하여 실감형 3D 실험환경을 제공하여 사용자가 제어하는 인터페이스 (주먹)가 내부의 목표물 (샌드백)을 타격하게 되면, 물리적 특성인 목표물의 충격 각도의 변화에 따라 점수를 계산하는 방법을 적용하였다.
인공생명은 생물 세계의 특성 일부를 가상 세계의 인공지능적인 객체에 적용하기 위한 시도로 생명이 가진 설러 행동적인 특성을 구현한, 인공적으로 만들어진 시스템을 연구하는 학문이다 이와 같이 인공생명물 통해 인간의 욕구를 게임에 적용하고 표현하기 위한 시도 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간의 욕구 및 욕구에 대한 표현은 매우 다양하고 복잡하여 어느 특정한 방법으로 모델링하기란 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인간의 본성, 분석적 사고, 측정 등에 대한 기본적인 관찰을 통해서 문제를 정량적으로 해결하기 위한 유용한 모델인 AHP룰 이용하여 인간의 욕구를 모델링한다. 그리고 모델링된 인간의 욕구를 성과 민감도 분석과정을 통하여 분석하고 실제 게임에 적용가능한지 알아본다.
NPC(Non playable Character)모델은 온라인 게임뿐만 아니라 가상공간 시스템 구축 시 빠질 수 없는 중요한 요소이다. 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 처리방식의 하나인 FSM(Finite State Machine)은 NPC의 행동양식을 표현하기 위해 유한한 개수의 상태를 이용하는 알고리즘이다. 인공지능이 적용된 NPC 모델 설계시 정확한 명세는 구현 단계에서 발생되는 자원의 손실을 막아주고 요구명세에 따른 검증을 가능하게 한다. 본 논문에서는 해저가상공간 구축 시 발생되는 어류 객체의 행동패턴을 분석하여 속성을 정의하였으며, 환경변화에 따른 행동 특성의 상호관계를 설정하여 정형화하였다. 정의된 속성을 가진 NPC 모델을 FSM 알고리즘을 적용해 설계하고 구현한다. 설계된 NPC모델은 CTL기반의 모델체커인 SMV(Symbolic Model Verification)를 통해 검증함으로써 설계에 대한 타상성을 입증하였다.
본 논문은 동물들의 집단행동에서 나타나는 포식자-희생자 관계에서 포식자에 대한 희생자의 추격회피 행동을 분석한다. 희생자가 포식자의 추격을 피하는 하나의 방법이 인접거리에서 급회전을 하는 것이다. 그때 희생자가 추격으로부터 살아남기 위해서는 임계거리와 회전각은 매우 중요하다. 여기서 임계거리는 회전 시작 직전 포식자와 희생자 사이의 거리이다. 이러한 임계거리와 회전각을 분석하기 위하여 본 논문은 추격의 시작에서 보유한 포식자의 에너지와 추격동안 소비한 포식자의 에너지를 이용한다. 시뮬레이션을 통하여, 임계거리가 짧을수록 희생자가 추격으로부터 살아남을 수 있는 회전각은 커진다는 것과 포식자의 질량에 대한 희생자의 질량의 비율이 작아지는 경우에도 역시 회전각 커진다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 자연에서 나타나는 현상과 유사하며, 따라서 이것은 본 논문에서 분석한 방법이 옳다는 것을 의미한다.
게임에는 여러 가지의 유닛이 존재한다. 각각의 유닛들 사이에는 가위, 바위, 보와 같은 관계가 존재 한다. 이것을 유닛간의 상성이라고 부른다. 유닛 간의 상성은 다양한 선택의 기회를 보장해줌으로써, 심리전의 즐거움을 보장한다. 유닛간의 상성은 매우 복잡한 관계를 이루기 때문에 대부분의 게임인공지능들이 유닛간의 상성을 무시하고 있다. 본 논문에서는 유닛간의 상성을 수치화하는 방법과, 이를 이용하여 영향력 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 이처럼 변경된 영향력을 바탕으로 인공지능은 보다 전략적인 행동을 하게 된다. 전략적 이동을 통해 변경되는 영향력 분포도의 효용성을 증명하였다.
지난 수십여 년 간 턱관저 및 저작근의 질환과 광범위한 보철 및 교정 수복 시 사용되었던 교합안전장치의 작용기전에 관하연느 아직 논란이 많다. 그러나 현재까지의 연구는 기존의 하악을 생리적으로 안정된 위치로 변화시킨다는 개념보다는 구강 내 장치가 위치함으로 인해 저작계의 행동변경(behavioral modification)으로 인해 구강 내 부기능적인 습관이 일시적으로 개선되는 것이라는 개념이 지배적이다. 좀 더 면밀히 말하면 이에 대한 보다 체계적인 연구가 필요한 게 사실이다. 본문에서는 그동안 사용되었던 여러 교합안전장치의 제작법 중에서 교합기를 이용하는 방법을 기공과정을 통하여 알아보고자 한다.
근래 주목받는 키워드인 유비쿼터스(Ubiquitous), UCC(User Created Contents) 등은 기술적 발달과 함께한 사람들의 행동 양식 변화를 잘 반영하고 있다. 기술적인 측면에서 모바일 환경으로의 진화는 사람들에게 시공간적 제약을 없애주었으며, '호모 루덴스'로 표현된 유희적 인간의 개념은 현대인의 행동 양식을 잘 표현했다. 이중 지상파 이동 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting, DMB)은 방송에 있어서 시공간적 제약을 없앤 대표적인 사례이며, 'EDUTAINMENT(에듀테인먼트)'는 교육에 유희를 결합한 실례라고 하겠다. 특히 DMB는 정보와 유희의 욕구를 기본적으로 충족시킬 수 있는 방송이라는 매체를 이용한다는 점에서 에듀테인먼트의 기술적 기반이 될 수 있으며, 이를 통해 저 연령의 학습자에게 유희와 교육을 동시에 제공함으로써, 학습효과를 높일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 DMB 시스템을 위한 유아 대상의 에듀테인먼트 어플리케이션을 설계하고, 구현한다. 이 어플리케이션을 위해 스토리텔링, 음악과 악기 선택 시스템, 타임라인 및 자유표면 게임 시스템 등 DMB 시스템에 적절하며, 에듀테인먼트의 조건을 충족하는 몇 가지 방법론을 제안하여 방송을 통해 콘텐츠와 대상자가 서로 상호작용 할 수 있도록 한다. 이를 위해서는 기존 방송의 음성, 영상 서비스를 넘어 상호작용의 필수적인 요소라고 할 수 있는 데이터 서비스를 요구하며, 이는 MPEG-4 Part 11: BIFS(Binary Format for Scenes) 기술을 기반으로 그 구현에는 VRML에 기초한 BT(BIFS Text) 언어를 사용한다.
멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.
MMORPG처럼 다수의 플레이어가 게임을 플레이하는 방식에서 과연 플레이어에게 많은 보상을 제공하는 것이 플레이어를 즐겁게 만드는 방법이 될 수 있을까? 그동안 대다수의 게임 개발 업체에서는 플레이어가 어떤 목표를 성취했을 때 단지 양의 보상만을 제공하면 플레이어들이 즐거워할 것이라고 판단해 왔다. 하지만 심리학의 형평이론에 따르면, 어떤 과업을 수행하는 과정에서 자신이 얻은 객관적 성과에 대한 만족감은 단지 자신이 투입한 노력 대비 객관적 성과를 제공 받는 것 뿐 아니라 타인의 경우도 함께 고려해서 객관적 성과에 대한 만족감을 경험하게 된다고 한다. 본 연구는 형평성 이론을 기반으로 MMORPG와 같이 타 플레이어와 다양한 형태의 협업 작업을 수행하는 경우 협업 작업의 형태에 따라 플레이어에게 객관적 보상을 달리해야 플레이어가 즐거움을 경험하게 될 것이라는 가설을 설정하고, 실제 MMORPG 플레이 과정을 통해 본 연구의 가설을 검증하였다. 결과를 살펴보면, 객관적 성과를 동일하게 제공했음에도 불구하고 객관적 성과의 제공 방식이 형평성을 유지했을 때 인지적 성과, 몰입, 행동 의도가 형평성이 유지 되지 못했을 때보다 더 높은 것으로 분석되었다. 이는 MMORPG처럼 다수의 플레이어가 함께 목표 성취를 수행할 경우에는 개별 플레이어의 노력에 따라 많은 양의 객관적 성과를 제공하는 것 보다는 객관적 성과에 대한 형평성을 보장해 주는 것이 플레이어의 즐거운 경험을 더 높일 수 있음을 말해 준다. 따라서 MMORPG를 기획할 때 플레이어의 협업 형태에 따른 적합한 보상 시스템을 설계하는 것이 플레이어의 즐거움을 더욱 높일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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