최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정단어들로 분류, 검색하여야 한다. 본 논문에서는 사람이 느끼는 감정 중, 밝음과 어두움을 기준으로 음악을 분류하려고 한다. 음악이 내포하고 있는 특성들에 VCM(Variance Considered Machines)을 적용하여 음악의 명암 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 이용한 음악적 특성은 3가지이다. 설문조사를 통해 명암이 정의된 기준 음악을 음의 높고 낮음의 분포, 음색의 가늘고 굵음과 비트의 빠르기를 이용하여 VCM에 먼저 학습을 시킨 후, 학습된 VCM을 통하여 분류 되지 않은 음악을 정의하여 설문조사를 통한 결과와 비교 분석 하였다. 음 추출은 Matlab을 이용하여 샘플링된 음악을 일정한 간격으로 나누어 FFT를 통해 주파수 분석을 한 후 평균값을 그 구간의 대표음이라 가정하고 추출된 음들의 높낮이를 수치화 하여 전체 분포를 파악하였다. 음색 부분에서는 음 추출에서 사용된 주파수 영역에서 전체 주파수 누적분포의 차이를 이용하여 수치화 하였다. 이 세 가지 특성을 VCM에 적용하여 실험 결과와 설문 조사 결과 비교하여 보니 약 95.4%의 확률로 음악의 명암이 분리된 것을 확인 하였다.
게임의 시점은 사용자의 몰입감을 결정하는 중요한 요소이며, 다양한 시점들 중 사용자들은 1인칭 시점에서 가장 높은 몰입감을 경험한다고 알려져 있다. 그러나 실제 게임에서는 1인칭 시점보다 3인칭 시점을 더 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 게임에서 3인칭 시점이 더 선호되는 이유에 대해 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 기존에 알려진 세 가지 시점 (1, 3인칭, 전지적)과 카메라와 캐릭터간의 거리 (근접, 원격)의 조합으로 여섯 가지 시점을 정의하였다. 조사 대상은 최근 10년간 발매된 게임 중 높은 평점을 받은 100개의 게임이며, 각 시점을 선택한 게임의 빈도와 장르별 시점 선택빈도를 분석하였다. 그 결과 예상대로 전체적으로 3인칭 시점이 1인칭 시점보다 더 많이 사용되었다. 그러나 장르에 따라 선호하는 시점이 달랐는데, 예를 들어 슈팅게임의 경우에는 대부분의 게임이 1인칭 근접 시점을 사용하였다. 이 결과는 게임의 특성과 함께 시야 범위가 시점 선택에 영향을 미쳤기 때문으로 해석할 수 있다. 즉, 시점의 선택에서 개발자는 몰입감뿐만 아니라 게임을 이용하기 용이한 시야를 선택하기 때문에 많은 게임들에서 3인칭이 사용된다고 결론내릴 수 있다.
본 연구는 스마트폰 기반의 RPG 장르의 '블레이드 for Kakao' 게임을 대상으로 게이머의 행동 패턴 분석을 목적으로 한다. 3명의 피험자를 대상으로 동시조서 방법을 이용하여 지역1에서 10개의 에피소드 과제를 수행하게 하였다. 그 결과 공간의 형태 행동유도성과 장애물(몬스터)의 배치 행동유도성의 조합에 따라 4가지 행동패턴이 도출되었다. 넓은 공간과 일정한 장애물 배치에서는 전진공격, 동일한 공간에 장애물이 산재해 있으면 회피형태의 간접적인 공격, 동일한 공간에 장애물이 모여 있으면 한 번에 몰아서 공격, 좁은 공간에 장애물이 배치되어 있으면 끌어 당겨서 공격하는 행동이 도출 되었다. 또한 장애물(몬스터)의 속성 행동유도성에 따라 캐릭터 성장과 전투방식의 최적화 패턴이 도출되었다. 본 연구는 스마트폰 기반의 RPG 장르의 게임플레이와 행동유도성의 관계를 규명하고 게임의 레벨디자인에 대한 디자인지침을 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 영화의 흥행에 영향을 미칠 수 있는 영화 포스터 디자인 중 캘리그래피의 사용이 영화의 특성에 따라 어떠한 영향을 받는가에 대해 초점을 맞춘다. 캘리그래피는 영화의 주제와 분위기를 전달할 수 있는 감성적인 의미전달 수단으로 각광받고 있다. 또한, 영화산업은 소비가 일어나기 전에는 그 가치를 알기 힘든 경험재로서의 불확실성이 존재하는 산업으로서 이를 극복하는 다양한 시도가 취해지고 있다. 이에 본 연구에서는 한국영화진흥위원회가 제공하는 2003년-2013년까지의 10년간의 자료를 바탕으로 흥행순위 200위까지의 영화포스터와 각 영화의 특성을 분석하였다. 그 결과 영화의 고전적 느낌을 전달하는 역사배경의 영화 포스터와 부드러운 감성을 전달하는 드라마 장르의 영화의 포스터에서 캘리그래피가 유의적으로 많이 이용되는 것을 발견하였다. 본 연구는 캘리그래피 디자인이 가지고 있는 고유한 기능이 한국 영화포스터에서도 효과적으로 작용하고 있음을 확인하였다.
통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.
최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.
본 연구에서는 무용공연관람객의 개인적 특성에 따른 관람후 감정과 행동의 차이가 어떠한 가를 규명하기 위하여 서울과 경기도에 위치한 무용공연장을 이용하고 있는 관람객을 대상으로 참여자 280명을 표집하여 개인적 특성(직업, 관람횟수, 무용경험, 무용장르), 관람 후 감정(관람감정, 만족도), 관람 후 행동(탐색행동, 재관람 의향)의 변인에 대하여 설문조사 방법으로 SPSS 18.0 을 활용하여 분석되었다. 자료들을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 무용공연 관람객의 개인적 특성(직업, 관람횟수, 무용경험, 무용장르)에 따른 관람 후 감정(긍정적 감정, 만족도)의 차이가 관람횟수 변인에서 관람횟수가 높을수록 증가현상이 나타났다. 둘째, 무용공연 관람객의 개인적 특성(직업, 관람횟수, 무용경험, 무용장르)에 따른 관람 후 행동(탐색행동, 재관람 의향)의 차이가 모든 변인에서 유의한 차이가 나타났다. 무용경험이 있는 집단, 관람횟수가 많은 집단, 예술가집단, 현대무용과 한국무용관람 집단에서 증가현상이 나타났다.
게임에는 많은 종류의 장르가 있다. 어떤 장르의 게임이 되었건 플레이어와 많은 상호작용을 하는 A.I는 게임에 있어 중요한 요소 이며 어드벤처 게임(Adventure Game) 장르도 예외는 아니다. A.I(Artificial Intelligence)I의 행동이나 상황에 따른 플레이어와의 상호작용은 게임에 있어 플레이어에게 몰입감을 주며 게임을 좀 더 현실감 있게 해주는 게임의 수많은 요소 중 하나다. 본 논문에서는 FSM(Finite-State Machine) 기법을 사용하여 어드벤처 게임에서플레이어에게 '몰입'을 유발 시키는 방법으로 FSM 기법의 NPC(None-Player Character) A.I 패턴을 디자인을 통해 플레이어의 '몰입'을 유발 하였다.
공연문화예술 시장의 확대에도 불구하고, 중소규모 공연장은 소비자의 정보 접근성이 좋지 않아 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 중소규모 공연장의 마케팅 역량을 강화할 수 있는 하나의 대안으로써 머신러닝 기반의 장르 추천 시스템을 제시하고자 한다. 국내 한 공연장의 고객 마스터 DB와 거래이력 DB를 활용하여 고객당 3개의 장르를 추천하는 5개의 추천 시스템을 개발하였다. 추천시점 이후 1년 동안의 실제 공연구매 이력을 바탕으로 추천 시스템의 성능을 비교하여 최적의 추천시스템을 제안하였다. 분석 결과, 단일 예측모형보다는 앙상블 모형 기반의 추천시스템이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 공연문화예술 분야에는 일천했던 개인화 추천 기법을 적용했고, 분석 결과 공연문화예술 분야에서도 충분히 활용할 만한 가치가 있음을 시사하고 있다.
올해 전세계게임 시장 매출 절반 이상을 모바일 게임이 차지했고 계속 성장해 가는 추세이다. 그중 항상 순위권 안에 들어가는 장르로 방치형 RPG 게임이 있다. 그러므로 게임 시장 추세에 맞혀 멀티 플랫폼이 지원되는 유니티 엔진을 이용하여 방치형 RPG 게임을 개발한다. 본 논문에서는 Unity 엔진의 기능을 사용하여 방치형 RPG 게임을 개발하는 법에 관해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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