본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(First Person Shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다음과 같은 3부분으로 이루어져 있다. 첫 번째는 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하는 부분, 두번째는 HMD 모니터상의 임의 지점을 쳐다볼 때 추출된 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 지점사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션 부분, 그리고 마지막은 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하고 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰 방향을 조정하는 부분으로 구성되어 있다. 실험 결과 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시킬 수 있는 결과를 얻음을 알 수 있었다.
게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.
본 논문에서는 HMD(head mounted display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(first Person shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다음과 같이 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하는 부분, 두 번째는 HMD 모니터상의 임의 지점을 쳐다볼 때 추출된 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 위치 사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션 부분, 그리고 마지막은 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하고, 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰(view) 방향을 조정하는 부분으로 구성된다. 실험 결과, 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시키는 결과를 얻을 수 있었다.
온라인 게임에서 다른 플레이어와의 상호작용은 플레이어의 만족도에 영향을 미친다. 따라서, 비슷한 수준의 플레이어를 매치시켜 원활한 상호작용을 도모하는 것은 플레이어의 게임 경험을 위해 중요하다. 그러나, 게임의 최종승패로만 플레이어의 평가점수를 증감시키는 현재의 평가 방식으로는 신규 및 복귀 플레이어의 원활한 매칭이 불가능하다. 본 연구에서는 스타크래프트II의 리플레이를 활용하여 매치메이킹 개선을 위한 기계학습 활용방안을 제시한다. 매치메이킹의 기준이 되는 플레이어의 MMR 점수를 예측하는 기계학습 모델을 생성하고 성능을 평가하였다. 모델의 오차는 리그 평균 MMR 점수 범위의 40.4% 수준으로, 제안된 방식을 통해서 플레이어를 실력과 근접한 리그에 즉시 배치할 수 있음을 확인하였다. 또한, 결과에 대한 플레이어의 수용도를 높일 수 있도록 예측의 근거를 도출하는 방안도 제시되었다.
최근 컴퓨터 게임에서 지능 캐릭터는 게이머들의 흥미를 계속 유발시킬 수 있기 때문에 더욱 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 지능 캐릭터를 구현하는 대표적인 방법으로 신경망을 사용하여 상대 캐릭터의 행동패턴과 게임 규칙을 학습하는 방법이 연구되었다. 그러나 게임의 규칙은 갑자기 변경될 수 있으며 온라인 게임과 같은 상황에서는 게이머에 따라서 행동 특성이 크게 다를 수 있다. 본 논문에서는 지능 캐릭터가 이러한 환경의 변화에 적응하는 방법으로서 개체 수준 적응 알고리즘과 개체군 수준 적응 알고리즘을 제안한다. 개체 수준 적응 알고리즘에서 각 지능 캐릭터는 자신의 게임 점수의 변화를 계속해서 관찰하면서, 최종적으로 획득한 점수들을 고려하여 환경의 변화를 판단하고, 만약 변화가 감지된 경우에는 다시 새로운 학습을 시작한다. 대용량 온라인 게임과 같이 다수의 사용자가 있는 게임에서는 지능 캐릭터들이 다양한 행동 패턴과 전략을 가지고 있는 여러 상대 캐릭터들과 대전한다. 개체군 수준 적응 알고리즘은 유전자 알고리즘을 이용하여 지능 캐릭터들의 출현을 조절하여 게임 월드내의 균형이 유지되도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경 상에서 게임 규칙과 상대 캐릭터들의 행동 패턴을 변화시키면서 실험하였다. 실험 결과 지능 캐릭터는 제안한 기법을 이용하여 환경 변화에 적응할 수 있음을 보였다.
모바일 환경에서의 게임 서버는 클라이언트의 요청을 처리하는 버퍼를 생성하기 위해 일반적으로 동적 메모리 할당을 빈번하게 수행한다. 이는 시스템에 부하를 가중시키고 메모리 단편화를 발생시키게 되어 게임 서버의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고정크기 메모리 풀 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서의 메모리 풀은 원형 연결 리스트 형태의 순차적 메모리 구조를 가지며, 이를 통해 게임 서버에서의 메모리 단편화 문제를 해결하고, 메모리 할당과 해제를 위해 필요한 메모리 블록의 탐색 시간 비용을 줄일 수 있다. 실험에서는 제안하는 방법과 잘 알려진 오픈소스 메모리 풀 라이브러리(boost) 기반의 메모리 풀 관리방법을 이용하여, 동적 할당을 수행할 때의 성능평가를 통해 해당 기법의 효율성을 보이도록 한다.
본 논문에서 한미 워게임 모델 상호운용성의 현 실태와 향후 비전에 대해 연구하고 미래의 페더레이션 구조를 제안한다. 한국군과 미군은 1999년부터 작전요구를 충족하기 위한 한미 워게임 모델의 상호운용성 향상을 위해 노력해 왔다. 현 상태에서 목표를 달성하기 위해 아직도 수행해야 할 과정이 더 남아 있지만 최종목표에 어느 정도 근접한 상태이다. 한미 워게임 체계의 기술적인 장점과 시스템 가용도를 고려한 향후 한미 워게임 체계 상호운용성 향상을 위한 시스템 구조를 제시한다. 이러한 새로운 체계는 한국군이 주도하는 향후 한미 연합연습과 한국군 자체 합동연습시 운용될 시뮬레이션 구조라고 할 수 있다.
온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.
본 연구는 e-sports 중계 콘텐츠 및 게임 스트리머 콘텐츠에 대한 청각장애인들의 시청 편의성을 위해 제공되는 자막의 서비스의 품질을 높이는 방안을 제시하기 위한 연구이다. 일반적으로 방송 콘텐츠의 자막 파일은 속기사에 의해 방송 중에 수동 작성되므로 원본 콘텐츠 대비 3~5초의 자막표시 지연이 필연적이다. 이에, 본 연구에서는, 음성인식 기술을 활용한 동기화 자동 보정 시스템의 구성을 제안하였다. 또한 이 시스템을 활용한 콘텐츠 적용실험을 진행하였으며 최종 결과로 자막 데이터의 동기화 오차 시간을 1초 이내로 줄일 수 있음을 확인 하였다.
현재 COVID-19 장기화로 인한 스트레스성 질병이 증가하고 있어 코로나 블루가 주목받고 있다. 이러한 사회적인 배경은 직장생활 좌절, 기존 생활 리듬 변화, 경제적 원천 차단 등으로 인한 부정적인 정서를 유발하며 현시대를 힐링이 필요한 시대로 이해하게 한다. 따라서 본 연구는 환상적 공간을 모험하고, 사진 촬영을 통해 추억과 경험을 저장하는 3D 기반 어드벤처 촬영 게임을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 문헌 연구로 힐링의 중요한 요소들을 탐색하고, 이를 기반으로 3ds Max, Unity 를 활용하여 게임을 구현하였다. 연구 결과, 힐링을 위한 귀엽고 포근한 시각적 요소와 감성적으로 다가가는 스토리, 공간의 의미를 담아주는 촬영 기능을 적용한 게임을 구현하였다. 본 연구는 사용자에게 비대면으로 힐링을 줄 수 있는 게임을 제공하며, 서비스 제공자에게는 효과적이고 중요한 힐링 요소를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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