We propose an object recognition system and experiential game contents using Kinect to maximize object recognition rate by utilizing underwater robots. we implement an ice hockey game based on object-aware interactive contents to validate the excellence of the proposed system. The object recognition system, which is a preprocessor module, is composed based on Kinect and OpenCV. Network sockets are utilized for object recognition communications between C/S. The problem of existing research, degradation of object recognition at long distance, is solved by combining the system development method suggested in the study. As a result of the performance evaluation, the underwater robot object recognized all target objects (90.49%) with 80% of accuracy from a 2m distance, revealing 42.46% of F-Measure. From a 2.5m distance, it recognized 82.87% of the target objects with 60.5% of accuracy, showing 34.96% of F-Measure. Finally, it recognized 98.50% of target objects with 59.4% of accuracy from a 3m distance, showing 37.04% of F-measure.
업적 시스템은 게임의 한 분야에서 빠르게 확산하여, 현재는 업적이 없는 게임을 찾기가 어려워졌다. 그러나 이러한 업적 시스템의 도입은 성취감과 몰입감 저하, 난이도 설정의 실패와 같은 여러 단점을 수반하고 있다. 그런 업적 시스템의 단점마저 게임의 독특한 특징으로 승화시켰던 업적 게임 장르가 있었지만, 그 수가 줄어들고 있다. 이런 상황에서 기존 게임의 단점을 고쳐 업적을 좋아하는 마니아들의 요구를 충족시킬 수 있는 업적 게임 'Achievement Run'을 개발했다. 본 논문은 'Achievement Run'이라는 새로운 업적 게임의 개발 과정을 소개하고, 심층 인터뷰를 통해 게임의 업적 시스템이 대체로 긍정적인 플레이어 경험을 제공한다는 결과를 확인하였다. 따라서, 이 논문은 업적을 중시하는 게임 마니아뿐만 아니라, 게임 개발의 전반에 걸쳐 유용한 지침을 제공할 것이다.
인터렉티브 리얼 타임 3D(Interactive real-time 3D)는 유저가 가상의 3차원 세계를 탐색하고 또한 몰입하는 폼의 컨텐츠를 경험할 수 있게 해준다. 다른 매체와는 다르게, 인터렉티브 리얼 타임 3D의 사용자(user)는, 디지털 3D의 구조에서의 작용과 반작용이 즉시 일어나는 "실시간"에서 진행되는 프로세스에서 능동적인 역할을 수행한다.
게임의 상업적 성공에 힘입어 게임 원작의 애니메이션도 제작이 되었는데, 특히 1994년 <스트리트 파이터 II>로 시작해 현재까지 꾸준히 게임을 원작으로 한 실사판, 2D Animation, 3D Animaion의 영상이 다양하게 제작되고 있다. 그러나 대중적, 상업적으로 성공한 게임을 원작으로 애니메이션이 제작된다고 항상 흥행에 성공하진 않는다. 그 이유는 원작 게임이 애니메이션으로 다시 제작 되었을 때, 원작 게임 스토리의 서사 구조, 그리고 게임과 애니메이션의 설정에 대한 차이점이 두드러지기 때문이다. 그럼에도 불구하고 2016년 5월 19일에 개봉된, <앵그리버드> 게임을 원작으로 한 <앵그리버드 더 무비> 장편 애니메이션은 상업적으로도 큰 성공을 거두었는데, 본 논문에서는 크리스토퍼 보글러의 영웅의 여행 12단계가 <앵그리버드 더 무비>에 적용된 사례를 분석하고 다른 애니메이션과 비교하여 게임을 원작으로 한 애니메이션의 효과적인 서사 구조 발전방향에 관해 논의하고자 한다. 크리스토퍼 보글러는 헐리우드의 극작가로 신화 연구자인 조셉 캠밸의 <천의 얼굴을 가진 영웅>을 주 모티브로 신화의 공통된 서사 방식을 바탕으로 대중의 사랑을 받는 영화의 구조를 분석했다. 그가 정리한 서사방식은 영웅의 여행으로써 총 12단계의 서사구조를 통해 이야기 속 주인공이 자아를 찾고 원하는 바를 이루어내는 과정을 시나리오 작법에 응용했다. 해외의 영웅, 모험 영화들 뿐만 아니라 우리가 잘 알고 있는 디즈니, 픽사, 지브리 등 대형 제작사에서 나온 애니메이션들도 이 크리스토퍼 보글러의 이야기 전개 방식을 많이 응용하고 있다.
최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
최근 3차원 분야의 지속적인 발전으로 인해 보다 사실적이고 실감나는 영상을 경험할 수 있게 되었고 게임과 같은 다양한 응용분야에서 활용가능하게 되었다. 특히 가상환경에서의 객체들과 상호작용하며 이를 제어하는 증강현실 분야에 많은 발전을 가져왔다. 본 연구는 한 대의 카메라를 활용한 가상 양시점화 방법을 통해 3차원 공간의 객체를 제어하는 3차원 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 임의의 두 카메라 위치 사이의 변환 정보를 담고 있는 호모그래피(homography) 행렬을 계산하고, 한 대의 카메라에서 얻은 2차원 손 좌표, 호모그래피 행렬 그리고 카메라의 투영행렬을 이용하여 3차원 좌표의 복원을 수행한다. 이러한 방법을 통해 보다 정확하고 빠른 3차원 정보를 얻을 수 있게 된다. 이는 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량이 감소하여 실시간 처리에 효과적일 수 있으며 경제적인 부담도 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
Recently, research has been actively conducted to create artificial intelligence agents that learn games through reinforcement learning. There are several factors that determine performance when the agent learns a game, but using any of the activation functions is also an important factor. This paper compares and evaluates which activation function gets the best results if the agent learns the game through reinforcement learning in the 2D racing game environment. We built the agent using a reinforcement learning algorithm and a neural network. We evaluated the activation functions in the network by switching them together. We measured the reward, the output of the advantage function, and the output of the loss function while training and testing. As a result of performance evaluation, we found out the best activation function for the agent to learn the game. The difference between the best and the worst was 35.4%.
당뇨병 자가관리 기능성 게임 '롤리폴리 160'은 제 2형 당뇨 환자에게 자가 식이 요법을 통하여 혈당치를 낮추게 하기 위하여 개발되었다. 만족도 조사를 위하여 2018년 11월 27일부터 12월 4일까지 '롤리폴리 160'을 사용 중인 광주광역시 소재 D구 보건소와 S구 보건소에서 관리중인 당뇨환자 및 일반인을 대상으로 만족도 설문조사를 실시하였다. '롤리폴리 160'을 사용하는 전체인원 525명 중에서 설문에 응대를 한 사람들은 67명 이었다. App에 대하여 전체 만족도 조사결과 5점 만점에 평균 3.7점이 나왔으며 연령대별로 차이가 있는 분석 결과가 도출되었다.
컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.
자바의 특징 중 코드 재사용성을 강조하여 게임 엔진에서의 코드 재사용과 확장성을 고려한 비행기 전투 게임인 메타버스 게임 엔진을 개발한다. 현재 PC 게임 개발은 C/C++과 DirectX를 사용한 게임 개발을 주로 하고 있다. 제한된 개발 언어의 사용은 게임 엔진 제작에 있어 게임엔진의 다양화를 억제하는 요소가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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