• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.58-68
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• 2009

컴퓨터 하드웨어의 급격한 발전과 다양한 게임 기술의 발전으로 인해 게임 품질이 향상되고 게임 장르도 다변화 되었다. 이에 비해 퍼즐게임은 기존의 단순한 게임방식을 고수함으로 인해 점점 위축되고 있다. 따라서 본 연구는 현재 퍼즐게임의 한계를 벗어날 돌파구를 3차원 퍼즐게임에서 모색하려는 첫 시도이다. 3차원 퍼즐게임에서의 사실적인 퍼즐 조립을 표현하기 위해 조립에 적합한 구조물 처리 과정과 객체간의 정교한 충돌 방법, 물리구조를 활용한 3단계로 구성된 구조물 조립 기법을 설계하고 이를 통해 조립과정에서 연산 비용을 최소화하면서도 구조물 간의 정교한 퍼즐 조립이 가능함을 간단한 실험으로 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1890-1900
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• 2017

Tangram game consists of seven pieces of polygons such as triangle, square, and parallelogram. Typical methods of image processing for object recognition may suffer from the existence of side thickness and shadow of the puzzle pieces that are dependent on the pose of 3D-shaped puzzle pieces and the direction of light sources. In this paper, we propose an image processing method that recognizes simple convex polygon-shaped objects irrespective of thickness and pose of puzzle objects. Our key algorithm to remove the thick side of piece of puzzle objects is based on morphological operations followed by logical operations with edge image and background image. By using the proposed object recognition method, we are able to implement a stable tangram game applications designed for tablet computers with front camera. As the experimental results, recognition rate is about 86 percent and recognition time is about 1ms on average. It shows the proposed algorithm is fast and accurate to recognize tangram blocks.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.15-24
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• 2020

2D 레고 퍼즐은 레고 브릭을 이용해서 다양한 영상을 완성하는 퍼즐로 많은 사람들의 사랑을 받고 있다. 본 연구에서는 입력된 픽셀 아트 영상으로부터 강화학습에 기반한 2D 레고 퍼즐을 구성하고 완성하는 방법을 제안한다. 먼저, 학습 단계에서는 바람직한 레고 퍼즐에 대한 휴리스틱을 안정성과 효율성으로 설정하고 이를 최대한 만족시키는 방향으로 DQN을 학습한다. 그리고, 레고화 단계에서는 이 DQN을 이용해서 실제 레고 브릭을 추가해가면서 퍼즐의 구성도를 완성하는 과정을 수행한다. 이 과정을 통해서 지금까지 기술로는 수행하기 힘들었던 매우 높은 해상도의 레고 퍼즐을 효율적으로 완성하는 기술을 제공한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-6
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• 2021

매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.543-548
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• 2023

이 연구는 디지털 전환에 대한 이해의 필요성을 강조하며, 디지털 전환을 주제로 한 기능성 모바일 게임의 개발과정을 다룬다. 선행 연구를 통해 기존의 모바일 게임에서 미래 사회 산업과 직업의 변화를 반영하고 있지 못함을 발견하였다. 본 연구에서는 청소년들이 미래 디지털 전환으로 인한 산업 구조와 직업의 변화에 대한 디지털 리터러시능력 함양과 핵심 기술의 이해에 도움이 될 수 있는 교육용 모바일 게임을 기획하고 개발하였다. Unity 3D를 활용하고 퍼즐, 카드, 보드 게임의 장점들을 접목하였다. 교육 콘텐츠 개발 측면에 있어서 전문성의 한계가 존재할 수 있지만 학생들이 매우 선호하는 게임을 통해 직업에 대한 미래 지향적인 관점을 제시할 수 있는 콘텐츠를 제시하였다는 의의가 있다. 게임의 직·간접적 교육적 효과를 고려할 때 최근 학교 현장에 보급된 태블릿 기기를 통해 수업 시간에 직업 교육 콘텐츠로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.