본 논문은 광고형 게임 구현을 위해서 확장 스크립트 지식구조를 제안하고 이를 기반으로 게임모듈과 광고모듈을 개발한다. 게임에 대한 부정적인 인식을 재고하기 위한 기존의 연구가 교육용 시스템, 광고형 게임, 훈련용 시뮬레이션 게임등으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 게임구조에 대한 높은 수준의 상세화를 시뮬레이션 하기 위해서 시뮬레이션 상황구조와 이에 수반되는 제반 요소를 수학적으로 표현하며, 게임 전개는 인과성을 이용한다. 게임이 진행되는 상황은 현실세계의 시공간적인 상황을 반영한다. 이를 위해서 구조화된 스크립트구조를 적용한다. 게임이 진행되는 도중 광고형 모듈이 특정 미디어를 이용하여 사용자에게 자사의 광고를 홍보하는 방법으로 진행한다. 이러한 접근 방법의 장점은 게임 제작자가 아닌 초보자가 자사의 홍보 미디어를 게임에 삽입하여 효과적인 광고를 가능하게 한다. 제안하는 방법으로 여러 게임중의 하나인 바둑알 던지기 게임에 적용하여 구현한다.
스포츠 클라이밍에서 효율적인 등반을 위해서는 인공 암벽의 홀드 위치 및 형태에 따라 역학적으로 이득이 높은 자세를 취할 수 있도록 반복적인 훈련이 필요하다. 교육자는 초급 수준의 등반자를 교육하기 위해서 매번 직접 시범을 보여야 하는 불편함이 있다. 만약 등반자 혼자서도 자세를 배울 수 있는 사실적인 등반 애니메이션이 제공된다면, 효율적인 훈련이 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 게임 엔진의 역운동학 기능으로 제작 과정을 간소화하고 게임 콘솔용 깊이 카메라 기반의 모션 캡쳐 데이터를 분석 및 적용하여 올바른 등반 자세 교육을 위한 3D 캐릭터 애니메이션을 제작하는 방법을 제시한다. 향후 애니메이션이 제작되면 스포츠 클라이밍 교육 콘텐츠를 제작의 기초가 되어 기존 등반 교육 과정에서 제공하지 못했던 새로운 경험을 등반가들에게 제공할 것이다.
현재 우리 군에서는 첨단과학무기를 이용한 전투력을 신속히 집중, 전환시키고 효과적으로 통합 운용해야하는 각급 제대의 지휘관 및 참모의 지휘통제능력 향상을 위하여 첨단 컴퓨터장비를 이용하여 시뮬레이션 기법을 통한 워게임 모델을 개발하여 이를 이용한 훈련을 실시하고 있다. 이 워게임 모델중 지상전투의 가장 기본이 되는 근접전투 시뮬레이션은 미국에서 개발도입된 "COBRA" 시스템을 이용하고 있으나 한국실정에 맞는 시스템으로 확장 및 유지보수가 어렵고, 상위시스템의 서브시스템으로만 운영되고있어 자체 교육훈련 및 전투분석을 위한 단독시스템으로 운영이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고, 방대한 양의 지식을 효율적이고 효과적으로 표현할 수 있으며 시스템의 확장 및 유지보수가 용이하고 우리실정에 적합한 전투 훈련을 실시하도록 지원하는 워게임(근접전투) 지원용 멀티미디어 전문가시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 전문가시스템은 쌍방이 부대들의 근접전투를 실시할 때 실전에서 나타날 수 있는 가능한 모든 상황의 데이터를 이용하여 전투상황을 분석하며, 기존의 획일적이고 단순한 형태로 결과를 판정하던 것을 전투원의 사기, 체력, 전투한계 등 심리적 요소까지 고려함으로써 새로이 변화되는 전쟁양상에 쉽게 적응할 수 있는 확장성 및 유지보수가 용이하며 시스템 단독으로 운영하여 반복적으로 전투를 분석하고 교육훈련을 실시하도록 함으로써 실전적이고 실질적인 근접전투 워게임지원이 가능하다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 개발함에 있어서 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈 및 설명 모듈은 전문가 시스템 개발도구인 Smart Elements를 이용하여 구축하였으며, 사용자 인터페이스 모듈은 멀티미디어 저적도구인 툴북 3.0을 이용하였으며, 마지막으로 전체적인 모듈은 API를 이용 통합하여 하나의 응용소프트웨어를 생성하였다.
교육과 게임의 융합은 교육의 지루함을 게임의 재미로 상쇄시키려는 노력에서 비롯되었으며, 디지털 기술의 발달로 그 융합은 교육용 기능성 게임이라는 장르를 탄생시키며 산업적, 학술적 측면에서 모두 주목을 받고 있다. 그러나 이제까지의 연구들은 결과론적인 측면, 즉 학습효과라는 측면에만 집중되어 있어 교육용 기능성 게임의 본질을 밝히는데 그 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 논문에서는 교육용 기능성 게임에서 재미와 학습이라는 이질적인 두 요소의 결합 양상을 <마법천자문>과 <한자마루>의 분석을 통해 밝혀보고자 한다. 이와 같은 연구는 추후 훈련과 건강, 그리고 설득적 게임 등의 타 유형의 기능성 게임에서도 표면과 이면을 차지하고 있는 이질적 두 요소를 어떻게 하나로 결합하여 재미와 몰입을 유도할 것인지에 대한 선행연구로 그 의의를 가질 수 있으리라 여겨진다.
군사훈련을 지원하는 워게임 모델은 환경요소가 매우 중요하다. 한국군의 대부분 워게임 모델들은 동일한 기상을 모든 작전지역에 적용하고 있다. 이에 따라 충실도가 높은 모의결과를 도출하지 못하고 있다. 이러한 실정에 비추어 본 연구는 분포형 합성환경 모델링 자료를 군사시뮬레이션에 적용할 수 있는 충실도 높은 워게임을 위한 요소기술을 개발 하는 것이다. 그것은 본 연구를 위해 개발한 2D GIS기반의 "단순 탐지확률 모델"과 이 모델에 지역별로 상이한 분포형 강수량 자료의 적용 기술이다. 이로써 군사시뮬레이션 수행 시 모델 해상도(전구급~공학급), 용도(훈련용, 분석용), 묘사 수준(군단급~대대급)에 따라 다양하게 작전지역별 상이한 국지기상을 반영하는 분포형 합성환경의 제공과 사용이 가능해졌다.
가상현실은 게임, 오락, 통신, 스포츠, 건축 분야에서 활발히 적용되고 있다. 특히 교육 분야에도 많은 가상현실 기반의 교육 시스템이 개발되고 있어 효율적인 학습효과를 만들어내고 있다. 그러나 기술적 한계, 콘텐츠의 부족, 이론적 연구 부족 등으로 인해 아직은 군사용 교육 훈련 부분 적용되기에는 수준이 부족한 상태이다. 본 논문에서는 군사용 집단 강하 훈련에 적용 가능한 수준 높은 낙하훈련시스템을 개발하고, 개발에 필요한 핵심 기술과 구현방법을 연구하였으며, 개발 결과에 따른 효과를 분석하여 군사용 훈련시스템으로서의 가상현실기반 교육 시스템의 발전에 이바지하고자 한다.
우리가 보유한 워게임모델 개발기술이 군사기술 선진국인 유럽국가(프랑스, 독일, 영국, 네덜란드 등)들과 비교해 볼 때 조금도 뒤떨어지지 않는다는 평가를 받을 수 있게 되었다. 현재 교육사 전력분석실에서는 축적된 워게임 모델 개발기술로 지난 '98년부터 추진해 온 대대전술기 및 연대전투훈련 모델을 통합하여 하나의 모델로 대대 및 연대 전투지휘훈련이 가능한 '전투21모델' 개발완성을 눈앞에 두고 있으며, 후방작전모델, 군수모델, 사단급 작계분석용 모델 등을 개발하기 위해 운용개념기술서, 요구사항 분석을 마치고 본격적인 개발을 추진하고 있다
기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.
모바일 게임 산업의 발달로 많은 사용자들이 게임을 이용하면서, 그들의 만족감을 사용리뷰를 통해 드러낸다. 실제로 각 리뷰의 범주가 모두 다르지만 현재 구글 플레이 앱스토어(Google Play App Store)의 게임 리뷰 범주는 3가지로 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 빠르고 정확한 고객의 요구를 필요로 하는 게임 소프트웨어의 특성을 고려하여 게임 리뷰를 입력했을 때, 게임의 운영 및 시스템에 맞도록 리뷰의 카테고리를 세분화하고 만족도를 분석하는 시스템을 개발한다. 제안 시스템은 인공신경망 모델인 CNN을 평점을 기반으로 훈련시켜 리뷰에 대한 만족도를 도출한다. 또한 Word2Vec을 이용해 단어들 간의 유사도를 구하고, 이를 활용한 단어 배열을 이용하여 가장 스코어가 높은 카테고리로 배정한다. 본 논문은 제안한 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템이 실제 효과적으로 리뷰를 보다 의미 있는 정보로써 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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