• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.289-292
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• 2014

게임에서 AI(Artificial Intelligence)는 게임의 재미요소와 가장 밀접한 부분이며, 대부분의 게임에 포함되어 있다. 그러나 단순한 AI패턴은 게임플레이에 지속성을 저하시키며 게임의 재미요소 하락시키는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해, 2D 횡 스크롤 액션 게임으로 "아트록스"를 개발하여 게임의 흥미를 높일 수 있는 AI패턴을 연구하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.425-433
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• 2023

본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.563-568
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• 2023

정부가 정신질환자의 기준을 강화하고 검진 대상을 전 국민으로 확대한 것은 달라진 시대 상황을 반영한 것이다. OECD의 발표(2021)에 따르면 세계 각국에서 코로나19 팬데믹의 장기화로 이후 우울증과 불안증의 발생이 2배 이상 증가 했으며, 그 중 한국의 유병률이 1위이기 때문이다. 하지만 그러나 정신장애로 진닫받은 사람 중 전문가의 상담과 치료를 받은 비율은 12.1%에 불과하다. 우울증과 단순 우울감의 차이는 의학적으로도 치료 대상이냐 일시적인 현상이냐에 따라 그 의미가 상당히 크지만, 우울감의 지속이 곧 우울증이라는 사실을 알 수 있다. 이러한 우울감의 감소를 위해 칸딘스키의 작품을 영상화하여 창작물을 제작하였다. 제작된 칸딘스키 영상의 재생 속도에 변화를 주어 진행한 실험에서 우울증 환자와 정상인을 비교했을 때 가장 큰 편차를 보였던 베타와 감마값이 90fps로 시청하였을 때 많이 증가하는 수치를 보여 우울감 완화에 가장 효과적이었다. 예술적 창작물은 개인의 시각에 따라 다르게 받아들여 질 수 밖에 없지만, 향후 인공지능과 전통적인 정신 건강 접근 방식을 통합하여 우울증을 겪는 개인의 현상을 개선할 수 있는 연구가 더욱 발전하여 치료에도 널리 이용되기를 희망한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.