최근 COVID-19 때문에 교육 및 모임 등 다양한 환경을 비대면으로 진행하고 있다. 이에 따라 메타버스 개념이 새로운 이슈로 주목받고 있다. 본 작품은 메타버스, 즉 3차원 가상공간의 새로운 세계에서 사용자를 대신하여 참여시킬 수 있는 아바타를 제작해 본다. 메타버스를 활용한 사용자의 움직임을 인식하는 3D 아바타는 코로나 사태로 인한 언택트 시대에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 사용자가 각종 비대면 미팅에 자신의 아바타를 만들어 참여할 수 있도록 그 아바타를 움직임과 함께 구현하는 과정을 설명한다. 먼저, Kinect를 통해 사용자의 움직임을 받아 유니티를 연동시켜 불러온다. 다음으로 블렌더를 통해 사용자가 원하는 아바타를 제작하고 유니티 환경에서 사용자의 움직임을 실시간으로 반영하는 아바타를 나타낸다. 사용자는 자신의 행동을 그대로 반영시켜주는 3D 아바타를 가상현실 속 화면을 통해 확인할 수 있다.
실시간 3D 렌더링 게임의 제작 환경에서 캐릭터의 움직임은 모션 캡처(motion capture)를 통해 만들거나 애니메이터에 의해 제작된다. 걷기나 달리기 등 일정한 속도로 캐릭터가 움직이는 모션은 캐릭터가 제자리(in place)에서 움직이도록 한 뒤에 게임에서 프로그램에 의해 일정한 속도로 움직임으로써 구현할 수 있다. 하지만 일정하지 않은 속도로 움직이는 모션을 같은 방식으로 적용하면 캐릭터의 이동이 어색해진다. 이런 어색함을 보완하기 위해 언리얼이나 유니티 3D 등의 엔진에서는 루트 모션(root motion) 기능을 사용하고 있다. 그런데 루트 모션을 위한 계층 구조는 애니메이터의 작업 효율을 위한 계층 구조와 다른 측면이 있다. 본 논문에서는 3ds Max를 사용하여 애니메이터 친화적이고 루트 모션에도 적합한 캐릭터 리깅을 제시한다.
최근 VR(virtual reality)과 AR(augmented reality)을 이용한 실감형 콘텐츠가 학습 보조 교구로써 주목을 받고 있다. 3D 기반의 콘텐츠는 평면에서 보여지는 2D 기반 콘텐츠보다 다양한 각도에서 대상을 관찰하고 체험이 가능하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 가상환경에서의 아두이노 학습을 위한 3D 모델 기반의 콘텐츠 설계를 제안한다. 블렌더를 이용하여 아두이노 보드와 센서를 구현하고 유니티 엔진을 이용하여 3D 기반의 시뮬레이터 환경을 구성하였다. 제안하는 콘텐츠는 3D로 구현된 아두이노 보드와 센서를 이용하여 학습자들이 쉽게 아두이노의 동작원리와 코딩 과정을 체험해 볼 수 있다.
물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을 활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여 구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여 각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로 정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.
최근 국내외에서 모바일 시장은 큰 성장을 구가하고 있다. 이러한 추세에 발맞추어 모바일 게임 개발을 위해 여러 엔진을 게임업체에서 사용하고 있다. 특히 유니티 엔진은 멀티플랫폼을 지원하며, 저렴한 가격과 간단하고 쉽게 게임을 개발할 수 있다는 장점으로 많은 개발자들이 이용하는 엔진이다. 개발사 및 개인 개발자도 많이 이용하는 만큼 유니티의 여러 기능들과 이를 이용한 게임 제작은 개발 비용을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 유니티 엔진을 이용하여, 간단한 1인칭 게임을 제작할 수 있는 개발 방법에 대해 설명한다.
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.
본 논문은 유니티 엔진을 이용하여 쉽게 접할 수 있는 아케이드 형식의 게임에 미니게임을 추가하여 사용자들에게 게임에 대한 재미를 주기 위한 목적으로 제작되었다. 유니티 엔진을 이용하며 게임을 제작하면, 다른 엔진에 비해 저렴하면서도, 게임 개발시간을 단축하여 개발 비용을 줄일 수 있다. 또한 게임의 질도 떨어지지 않고 게임으로 제작할 수 있다. 현재 시중에 선보이고 있는 게임들은 잔인함과 선정적인 것이 많은 편이나, 본 게임은 어린이부터 노약자들 까지 다양한 연령층이 즐길 수 있도록 제작하였다.
증가하는 모바일 시장 규모에 맞추어 게임 엔진의 기능이 발전하고 있다. 대형 개발사를 위한 간편한 협업 기능부터 1인 개발자를 위한 간단한 기능들까지 다양한 기능들의 게임 엔진이 사용되고 있으며 그 중 유니티 엔진은 소규모 인디 개발자들을 위한 기능들을 많이 추가하고 또한 발전시켜 많은 개발자들에게 도움을 주고 있다. 본 논문 에서 소개하는 게임은 유니티의 여러 기능을 적극적으로 이용하고, 특히 네비메쉬 에이전트를 사용하여 사용자가 길 찾기 문제를 쉽게 하도록 만든 것이 특징이다.
매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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