최근 체감형 스포츠 게임은 시각적 자극 통한 콘텐츠 몰입을 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 그 중 미디어 콘텐츠의 다면 영상 기술은 넓은 시야에 영상을 투사하여 몰입시키기에 적절하지만 캘리브레이션과 시야에 맞는 매핑 작업을 따로 거쳐야한다는 어려움이 있다. 본 논문은 누구나 쉽게 적용 가능한 캘리브레이션 매핑 기술을 개발하고, CAVE 형태의 체감형 필드아처리 게임 공간에 적용한다. 그 결과 콘텐츠의 해상도를 유지하고 왜곡 없는 영상을 통해 체험자에게 공간감 제공이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 논문에서 개발한 기술은 소방 훈련 콘텐츠와 같이 높은 몰입이 필요한 훈련 및 교육 분야에도 활용 가능할 것으로 기대한다.
여전히 한국의 게임 산업계에는 기업이 필요로 하는 인력과 대학에서 공급하는 인력 사이에 질적 불일치가 상존하고 있다. 게임산업계에서의 인력 수요와 공급의 질적 차이를 줄이고자 한국콘텐츠진흥원에서는 맞춤형 인력양성사업을 추진하고 있다. 본 연구는 K대학의 게임 프로그래밍 계약학과 학생들을 위한 맞춤형 인력양성 교육과정 개발에 대한 사례 연구로, 35개 업체를 대상으로 설문조사하여 산업계의 요구에 맞는 맞춤형 인력양성 교육과정을 도출함과 동시에 성공적인 교육과정 운영을 위한 방법들을 제안하였다. 본 연구는 게임업계에서 요구하는 인재상을 확인하고, 게임산업계 맞춤형 인력을 양성을 위한 교육과정 설계의 가이드라인을 제공하게 될 것이다.
본 논문에서는 부울 함수 간략화에 사용되는 Karnaugh Map 기법 학습을 위한 지능형 튜토링을 지원하는 GBL(Game based learning) 콘텐츠를 제안한다. 이 GBL 콘텐츠는 게임 기반 학습과 지능형 튜토링 시스템이 가지고 있는 장점을 결합하여 게임 요소를 통하여 학습자의 흥미를 이끌어 학습에 몰입할 수 있도록 하고, 지능형 튜토링 모듈을 통하여 몰입감을 해치지 않는 수준에서 적응적 피드백을 제공한다. 본 콘텐츠의 학습 효과를 검증하기 위해 실제 학습 환경에서 실험 집단과 통제 집단의 학업성취도를 비교한 결과 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.
주문형 게임 서비스는 서버에서 실행하는 게임을 동영상 부호화하여 클라이언트에 전송하고, 클라이언트에서 비디오 복호화를 통해 게임을 즐길 수 있게 해 준다. 다수의 사용자가 네트워크상에서 실시간 게임 서비스를 즐기기 위해서는 초고속 게임 인코더가 필요하다. 본 논문에서 제안한 방법은 장면 기술자를 정의하고, 이를 게임 영상을 부호화하는 부호화기에 부가적인 정보로 입력함으로써 움직임 예측, 율 왜곡 최적화와 같은 복잡도가 높은 부호화 과정을 생략하여 부호화기를 고속화한다. 장면 기술자를 움직임 벡터로 사용하고, 장면 기술자를 이용하여 매크로블록 모드를 결정해 부호화기를 고속화한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 오픈 소프트웨어인 x264와 비교한 결과, x264에 어셈블리 코드가 포함되지 않은 경우에 대해서 약 192%의 부호화 속도 향상을 확인하였고, x264에서 일부 모듈에 대해서 어셈블리 최적화를 반영한 결과에 대해서는 86%의 부호화 속도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 부호화기의 고속화 결과 60 FPS의 부호화 속도를 넘어 주문형 게임을 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.
최근 확률형 아이템이 이용자들에게 투입 비용보다 높은 가치의 아이템을 획득할 수 있을 것이라는 막연한 기대감을 갖게 만들어, 게임 이용자의 사행성을 조장하고 과소비를 부추긴다는 우려가 제기되고 있다. 특히 복잡한 확률구조와 관련하여 허위로 표시하는 등 거짓 또는 과장 광고가 만연하여 게임 업계의 자율규제가 실효성을 잃고 게임제작업자가 허위로 확률을 고지하여 이용자들을 기만하는 사례 등이 사회적으로 문제가 되고 있다. 이에 국민의힘 하태경 의원이 일정 규모 이상 게임제작업자는 게임물이용자위원회를 두도록 하는 게임산업진흥에 관한 법률 일부개정(안)을 2021년 3월 24일 대표발의하였는데, 이 법안이 게임산업을 과도하게 규제한다는 비판이 제기되고 있는바, 해당 법안을 분석하여 입법취지에 부합하는 개선방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 마이크로소프트(Microsoft, MS) 홀로렌즈를 이용한 초몰입형(혹은 과몰입형) 캐주얼 공게임을 제안한다. 일반적인 가상현실콘텐츠는 시각적인 몰입만을 전달하지만, 경우에 따라서는 과몰입형 콘텐츠도 매우 중요하며, 본 논문에서는 XR환경에서 사용자에게 과몰입을 전달할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 특히, 어린 아이들이 체험하는 형태의 콘텐츠들은 대부분 과몰입형적인 특징을 가지며, 본 논문에서는 실제 그와 유사한 공 게임을 XR환경에서 제작함으로써 사용자가의 몰입을 개선시킨다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.
본 연구에서는 의자형 게임컨트롤러를 개발하였다. 의자에 부착된 압력감지 센서들을 통해 사용자의 신체적 움직임을 신호화 하고 게임과 연동되게 구현하였다. 이 과정에서 운동효과가 발생하게 된다. 특히 기존의 체감형 컨트롤러에 비해 앉아서 할 수 있기 때문에 낙상과 같은 신체적 부상으로부터 안전성이 높고 관절에 대한 부담이 적다. 이러한 장점을 바탕으로 노약자, 장애인, 그리고 고도 비만자에게 적합한 기능성 엑서게임을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서 소개하는 게임은 생존형 게임의 일반적인 모습인 은신처 밖에서 아이템을 모으고 재료를 습득하여 조립하는 시스템이 아닌 은신처에서 나가지 않고 오로지 은신처에 오는 사람들과 거래로만 물자를 운용하여 생존을 하는 생존형 게임이다. 플레이어는 자신의 은신처로 찾아오는 사람들의 모습을 잘 관찰하여 자신의 물자를 노리고 오는 사람인지 거래를 하러 오는 사람인지 구분하여 은신처의 문을 개방할지 결정해야 한다. 비대면 상황에서 사람을 잘 구분하고 한정된 자원을 다른 사람들과의 거래만으로 자신이 구조될 때 까지 생존하는 게임을 제안했다.
일반적으로 게임 프로그램을 구현할 때 C언어와 같은 명령형 프로그래밍 언어가 주로 사용된다. 하지만 복잡하고 다양한 그림의 모습 및 동작을 표현하기에는 프로그래머의 많은 노력이 요구된다. 복잡한 게임 프로그램을 보다 간결하고 명확하게 표현하는 방법으로 순수 함수형 언어인 Haskell을 이용하는 방법을 시도한다. Haksell과 같은 순수 함수형 프로그래밍은 기술적인 우수성을 가지고 있으며, 현재 많은 분야에서 특화된 언어로 되고 있다. 본 논문에서는 동일한 게임을 Haskell과 C로 직접 구현함으로서, 게임 개발 측면에서 두 언어의 차이점과 장단점에 대해서 논의한다. 또한 향후 Haskell의 실용화 가능성에 대해서도 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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