• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.169-178
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• 2015

다양한 수준의 게임 난이도를 사용자에게 제공하는 것은 게임 개발 시 주요 고려 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 1인용 자동차 주행 게임에서 주어진 난이도를 갖도록 주행 트랙에 도전들을 배치하는 방법을 제안한다. 여기서 도전은 자동차 주행을 방해하는 장애물을 말하고, 게임 난이도는 트랙 한 바퀴를 도는데 필요한 예상 주행 시간으로 나타낼 수 있다. 제안된 방법에서는 도전 배치 문제를 IP(Integer Programming) 문제로 모델링한 후, LP 완화 및 시뮬레이티드 어닐링 방법으로 해를 구한다. 실험 결과, 주어진 목표 시간에 맞는 주행 시간을 갖는 도전 배치를 구할 수 있었다. 이들 도전 배치를 트랙에 적용한 후 시험 주행해 봄으로써, 실제 주행 시간은 평균적으로 해당 도전 배치의 목표 시간과 일치함을 보였다. 제안된 방법은 사용자에게 다양한 난이도의 게임 플레이를 제공함으로써, 게임의 흥미와 몰입감을 높일 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.95-104
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• 2015

행맨, 크로스퍼즐, 매칭등과 같은 많은 영어 단어 학습용 게임들이 보드 형태 또는 컴퓨터 게임 형태로 개발되었다. 이들 컴퓨터 게임 대부분은 전략형 게임 플레이를 채택하기에 이런 스타일의 게임을 좋아하지 않는 학습자들에게는 게임의 고유 특성인 즐거움을 주는데 한계가 있다. 본 논문에서는 청소년 및 성인 대상의 1인용 자동차 주행 게임을 중심으로 새로운 영어 단어 암기를 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템의 핵심인 자동차 주행 게임에서 학습자는 차를 운전하면서, 트랙 상에 아이템처럼 나타나는 영어 단어 텍스트와 충돌하여서 점수를 획득하게 된다. 학습자는 화면상에 노출된 영어 단어를 주행 중에 지속적으로 보면서, 영어 단어를 뇌리에 새기게 된다. 우리의 실험 결과, 우리의 게임을 통한 영어 단어의 기억 효과는 만족할 수준이고, 학습 도구로서의 본 시스템에 대한 만족도도 높았다. 또한 기본 영어 단어 학습용 게임들이 이미 알고 있는 단어 대한 기억 강화에 적합하지만 우리의 게임은 새로운 단어 암기에도 사용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1009-1011
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• 2021

게임에서 플레이어에게 시각적으로 제공되는 환경을 View라고 하는데, View의 전환만으로도 전혀 다른 게임의 경험이 가능하다. 본 논문에서는 car racing game에서 View의 전환에 따른 게임의 경험 차이를 비교하였다. 우리는 ARcore 라이브러리를 사용하여 AR car racing game을 구현하였고 virtual joystick을 사용한 Interaction 방법을 구현하였다. Top down view와 first person view의 차이점이 플레이어의 실감에 어떠한 영향을 미치는지 연구하기 위해 두 view을 구현하여 pilot study를 수행하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.131-142
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• 2015

자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.

• 한국안전학회지
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• 제22권1호
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• pp.61-66
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• 2007

Car crashes are the leading cause of death for persons of every age. Specially, human-related factor has been known to be the primary causal factor of such crashes than vehicle-and environmental-related factors. There are various studies to analyze driver's behavior and characteristics in driving for reducing the car crashes in many areas of car engineering, psychology, human factor, etc. However, there are almost no studies which analyze mainly the human errors in driving and estimate their probabilities in terms of human reliability analysis. This study estimates the probability of human error in driving, i.e. driver error probability. First, fifty driver errors are investigated through DBQ (Driver Behavior Questionnaire) revision and the error likelihoods in driving are collected which are judged by skillful drivers using revised DBQ. Next, these likelihoods are converted into driver error probabilities using the results that verbal probabilistic expressions are changed into quantitative probabilities. Using these probabilities we can improve the warning effects on drivers by indicating their driving error likelihoods quantitatively. We can also expect the reduction effects of car accident through controlling especially dangerous error groups which have higher probabilities. Like these, the results of this study can be used as the primary materials of safety education on drivers.

• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제2권1호
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• pp.35-44
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• 2006

본 연구의 목적은 가상현실 분야의 그림 속으로의 여행 기법(TIP, Tour Into the Picture)을 적용하여 운전자가 원하는 목적지까지의 경로를 실시간으로 도로 전경과 동일한 실사기반 3차원 영상으로 보여줄 수 있는 차량용 3차원 네비게이션 시스템을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 TIP기법을 보완하였고 사용자의 위치와 현재의 도로 상황을 동시에 고려한 최적 경로 탐색기술 등을 제시하였다. 실험 결과, 실제 도로에서 일정 간격을 두고 촬영한 파노라마 실사 영상에 TIP 기법을 적용하여 가상환경을 구축하고 이들 사이의 부드러운 전이를 통해 사진과 같은 품질의 3차원 영상을 보여주었다. 개발된 시스템은 2차원 네비게이션 모듈을 가지며 최적 경로 탐색 및 도로 상황 예측 기능을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1089-1094
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• 2016

A simulation game represented the real world and situation as a video games, In the first time, this simulation game primarily applied to military practice areas and then it's applied areas were extended to strategy, flighting, racing, life areas. In this paper, we developed the driving simulator that operate the 3-axis sensor attached driver's handle which could forward/backward moving, control of direction, and transmit of gear in the virtual space. For more the realities of the situation and accuracy of the location and speed, we adopted the 3-axis sensing informations, Unreal engine4' and Blueprint.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.146-151
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• 2001

The Grand-Touring is a game motion simulator that simulates the race-car driving motion with three hydraulic cylinders which connect the platform and base in parallel. Its motion control system consists of the PC-based main controller and micro-controller based sub-controller. The former one process the dynamic image of race-car in response to the driver's action and computes the reference command for each cylinder and the latter one is designed for the tracking control of hydraulic cylinder and interfacing the auxiliary signals between various sensors/actuator and main controller. In this research, we developed the sub-controller that implements the required functions of Grand-Touring and prove the overall performance with experiments.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.409-420
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• 2012

The decision-making by agents in games is commonly based on reinforcement learning. To improve the quality of agents, it is necessary to solve the problems of the time and state space that are required for learning. Such problems can be solved by Macro-Actions, which are defined and executed by a sequence of primitive actions. In this line of research, the learning time is reduced by cutting down the number of policy decisions by agents. Macro-Actions were originally defined as combinations of the same primitive actions. Based on studies that showed the generation of Macro-Actions by learning, Macro-Actions are now thought to consist of diverse kinds of primitive actions. However an enormous amount of learning time and state space are required to generate Macro-Actions. To resolve these issues, we can apply insights from studies on the learning of tasks through Programming by Demonstration (PbD) to generate Macro-Actions that reduce the learning time and state space. In this paper, we propose a method to define and execute Macro-Actions. Macro-Actions are learned from a human subject via PbD and a policy is learned by reinforcement learning. In an experiment, the proposed method was applied to a car simulation to verify the scalability of the proposed method. Data was collected from the driving control of a human subject, and then the Macro-Actions that are required for running a car were generated. Furthermore, the policy that is necessary for driving on a track was learned. The acquisition of Macro-Actions by PbD reduced the driving time by about 16% compared to the case in which Macro-Actions were directly defined by a human subject. In addition, the learning time was also reduced by a faster convergence of the optimum policies.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1219-1228
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• 2020

In this study, the factors affecting the acceptance intention for level 4-5 of autonomous vehicles were investigated by applying TAM(Technology Acceptance Model). To this end, 332 ordinary persons interested in autonomous vehicle and experienced in driving car were analyzed by using SEM(Structural Equation Modeling). The results showed that self-efficacy and personal innovation had a positive effect on perceived usefulness. On the other hand personal innovation has been shown to have a negative effect on perceived usefulness. Perceived ease of use has a positive effect on perceived usefulness, perceived ease of use and perceived usefulness has a positive effect on acceptance intention. Safety and Privacy has been shown to have a positive effect on trust, trust has a positive effect on acceptance intention. Lastly, autonomous vehicles have a higher impact on their 20s and 30s. The result of this study is expected to be a very useful basic research for the development of target autonomous vehicles, the selection of targets, the direction of corporate marketing strategies, and the preparation of government policies.