• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.539-540
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• 2021

본 논문에서는 랜덤 생성 알고리즘을 도입한 디펜스 게임을 제안한다. 기존의 디펜스 게임은 지형물의 변형 및 확장이 불가능하다. 그것에 착안하여 지형물들의 위치가 랜덤으로 생성되는 시스템을 도입하였다. 본 게임은 지형물이 랜덤으로 생성되지만, 난이도에 따라 연속적으로 생성될 수 있는 지형물의 개수를 차별화하고, 사용자가 추가로 설치할 수 있는 지형물의 개수에 제한을 두었다. 또한 조작 가능한 캐릭터를 생성해 적을 공격할 수 있게 구현하여 사용자의 몰입도를 높여줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.5-8
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• 2015

모바일 게임 시장이 날이 갈수록 발전하고 성장하는 가운데 Unity 게임 엔진은 하나의 코드로 여러 플랫폼에서 동작하도록 하여 게임 개발이 전문가들만이 개발할 수 있는 영역이 아닌 누구나 쉽게 개발할 수 있도록 해주는 환경으로 인기를 받고 있다. 이에 따라 Unity 엔진을 이용하여 퍼즐 게임과 타워 디펜스 장르를 합친 퍼즐디펜스로 복합장르를 적용한 게임을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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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.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.2
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• pp.19-28
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• 2011

Level design is one of the important factors in tower defense game development. The difficulty of tower defense game depends on its wave design. In general, it requires a lot of manual labor to generate well-balanced waves with fun. In this paper, we propose a new automated wave generation system by using a genetic algorithm. With our system, a game designer can easily generate an optimized wave by designating the difficulty level in the initial stage of game design. Our system can be useful in reducing the trial-errors in the initial level design process of tower defense game development.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.29-30
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• 2018

모바일 게임 시장은 국내외를 막론하고 상승세를 보이는데 그 중 국내 모바일 게임회사 또한 크게 성장하고 있다. 국내 회사들은 유니티 게임 엔진의 장점인 멀티 플랫폼을 활용하여 안드로이드, iOS 등 플랫폼에 구애 받지 않고 최적화 기법을 사용하여 플랫폼에 맞는 게임을 제작하고 있다. 이러한 유니티 엔진의 장점들을 활용해 쉽고 빠르게 디펜스 게임을 제작 해 본다. 본 논문에서는 모바일 게임에서의 오브젝트 풀 기법, 애니메이터 개념과 구현 방법에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.77-78
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• 2019

게임엔진을 이용한 FPS 디펜스 게임은 유니티3D 엔진을 사용하여 개발 하였으며 1인칭 시점으로 제한시간동안 몰려오는 적군을 막아내며 목표물을 지키는 게임이다. 많은 오브젝트를 관리하기 위해서 오브젝트 풀링을 사용하여 오브젝트가 생성-제거의 반복시 메모리에 부담을 주게되는 것을 씬 시작시 가용할 오브젝트를 불러온 뒤에 필요시에만 사용 하는 방법으로 메모리의 부담을 적게 하였고 플레이 기록을 랭킹으로 하여 사용자 간에 경쟁심을 유발 할 수 있도록 하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.5
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• pp.14-20
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• 2019

Energy saving is becoming more and more important issue due to lack of resources and limited nature. However, There is a lack of learning status on energy saving in the school field. In particular, in elementary education on energy saving was not linked to practice, and the educational effect was insufficient. Although various kinds of learning tools are utilized, many successful cases of energy saving game strategy are introduced in overseas industry field, and game design is proposed so that energy related education can be played through games. Because energy conservation can not be effective without practice, learning using games as a tool is expected to be more effective than learning based on knowledge transfer in the classroom. We propose a defense game for energy conservation education by using the mission elements, score acquisition element, time limit element, and character element which are the interesting elements of the game designed in the previous research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.486-487
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• 2024

오토배틀러 게임은 타워 디펜스 장르에 PVP 요소를 랜덤 이동과 랜덤 전투 요소를 결합한 게임 장르이다. 본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 오토배틀러 장르의 게임을 어떻게 설계했는지에 관한 연구이다.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.66-74
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• 2018

Recently, there has been active studies on hand gesture recognition to increase immersion and provide user-friendly interaction in a virtual reality environment. However, most studies require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a hand gesture recognition method using Deep Learning technology without separate sensors or equipment other than camera to recognize static and dynamic hand gestures. First, a series of hand gesture input images are converted into high-frequency images, then each of the hand gestures RGB images and their high-frequency images is learned through the DenseNet three-dimensional Convolutional Neural Network. Experimental results on 6 static hand gestures and 9 dynamic hand gestures showed an average of 92.6% recognition rate and increased 4.6% compared to previous DenseNet. The 3D defense game was implemented to verify the results of our study, and an average speed of 30 ms of gesture recognition was found to be available as a real-time user interface for virtual reality applications.