기술이 발전함에 따라 콘솔 게임기에서도 구현이 가능한 프레임 수가 자연스럽게 증가하게 되었고, 이로 인해 게임 내에서 더욱더 박진감 넘치고 자연스런 움직임 구현이 가능하게 되었다. 보통의 영상물에서는 초당 30 프레임이면 충분하고 남는데 비해, 게임에서는 그 이상인 60 프레임 구현 필요성이 제기되고 있으며 이에 대해 필요하다 아니다 라는 논란이 있다. 본 논문에서는 과연 콘솔 게임기에서 초당 30 프레임 이상의 고 프레임이 필요한지, 높은 프레임 재현이 게임에서 효율적인지 대해 비교 분석해보도록 하겠다.
본 논문에서는 게임 맵에 대한 공간 분석을 통하여 정량적인 공간 분석 수치를 제공함으로써기획자들로 하여금 게임 객체를 배치하는데 있어서의 합리성을 제공할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 기본 목적이다. 본 연구의 의의로는 Space Syntax을 이용한 게임 플레이어들의 행태 분석에 국한된 기존 연구의 한계를 벗어나, 게임 개발 단계인 레벨 디자인에서 Space Syntax를 활용하여 효율적인 게임 객체의 배치가 가능할 수 있도록 한 것이다. 본 논문의 산업적인 가치로는 합리적인 게임 객체의 배치에 따라 기존의 레벨 디자인 단계에서 발생할 수 있는 반복적인 작업들을 줄여 게임 개발 기간 및 개발 기대 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
우수한 능력의 인공지능 개체로 구성된 게임은 그렇지 못한 게임에 비해 더 나은 흥미를 사용자에게 제공할 수 있다. 미국 Valve사의 Half-Life, Counter-Strike 및 한국 Dragonfly사의 Special-Force와 같은 실시간 FPS 전투게임에서 상대편에 대한 검색 및 목표 화하는(Targeting) 기법은 인공개체의 전투력에 중요한 하나의 요소이다. 하지만 이 같은 경우의Targeting은 정적인 대상에 대한 것이 아니라 동적인 대상에 대한 것이므로 단순한 산술 계산으로는 실용적인 효과를 내기 힘들다. 본 논문에서는 Neural Network를 이용한 학습기법을 사용하여 동적인 개체에 대한 효과적인 Targeting기법을 제안한다. 제안한 기법은 매 순간 변화하는 상황정보와 Virtual bullet이라는 가상 미사일 개념을 활용하여 학습 Data를 모델링한 후 Neural Network로 학습시켜 효과적인 Targeting이 가능하도록 구현하였다. 제안한 기법은 Java기반의 탱크전투 시뮬레이션 Framework인 Robocode에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법으로 제작된 Robot(Crystal 1.0)은 ‘2006 Robocode Korea Cup에서 우승을 차지하였다.
본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(First Person Shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다음과 같은 3부분으로 이루어져 있다. 첫 번째는 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하는 부분, 두번째는 HMD 모니터상의 임의 지점을 쳐다볼 때 추출된 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 지점사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션 부분, 그리고 마지막은 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하고 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰 방향을 조정하는 부분으로 구성되어 있다. 실험 결과 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시킬 수 있는 결과를 얻음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 HMD(head mounted display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(first Person shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다음과 같이 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하는 부분, 두 번째는 HMD 모니터상의 임의 지점을 쳐다볼 때 추출된 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 위치 사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션 부분, 그리고 마지막은 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하고, 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰(view) 방향을 조정하는 부분으로 구성된다. 실험 결과, 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시키는 결과를 얻을 수 있었다.
게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.
적절한 촉각자극과 결합된 효과음은 실감성을 향상시킨다고 알려져 있다. 예를 들어, 영화나 게임의 총소리 효과음에 진동자극이 결합되면 훨씬 몰입감이 증진된다. 영화의 경우, 미디어 파일 내에 진동효과 관련한 정보를 부가하는 연구가 진행되기도 하였으나 대중화되지는 못했다. 게임의 경우, 진동을 유발시키도록 프로그래밍하는 방식을 사용하기도 한다. 하지만 진동을 고려하여 개발하는 게임은 전체 10% 미만일 정도로 일반화되어 있지 않다. 따라서 효과음향을 실시간으로 감지하여 진동을 발생시키는 시스템이 바람직하다. 본 논문에서는 이러한 시스템에서 특정 효과음을 실시간으로 감지하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 감지하고자 하는 효과음의 주파수 분포를 미리 분석해서 저장해 놓는다. 입력되는 효과음에 대해 실시간으로 주파수를 분석하여 저장된 값과의 차이를 비교하여 특정 효과음을 감지하게 된다. 실시간 주파수 분포에는 sliding fast Fourier transform (SFFT)를 사용한다. 이는 특정 효과음의 시작순간을 명확히 알 수 없기 때문이다. 제안 알고리즘을 First Person Shooting (FPS) 게임에 적용하여 성능분석을 하였다. 소음이 없을 경우, 감지율은 $80{\sim}90%$였으나, 소음 정도가 커질수록 감지율이 선형적으로 반비례하였다. 또한 감지에 걸리는 시간은 효과음 발생순간부터 0.45초 이내였다.
Unreal Engine 5의 Level Streaming 기능은 플레이어가 플레이 도중 메모리에 Map을 로드/언 로드하는 등의 작업을 처리하는 기능이다. 이때 Level Streaming은 커다란 Map의 당장 필요한 부분에만 메모리에 로드하고, 렌더링하여 특히 Seamless Open world 장르에서 많이 사용된다. 본 논문에서 제안하는 방식은 이 Level Streaming 기능을 이용하여 현재 개발 진행 중인 Rogue-Like 장르 게임에서 비동기 방식의 로딩 화면과 Stage 전환을 통해 좀 더 부드러운, 즉 더 높은 Frames per Second(fps)를 플레이어에게 제공하기 위한 새로운 스테이지 시스템의 구현방식을 연구한다.
본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하지 않고 손 포즈나 동작으로 직관적인 사용자 인터 페이스를 제공하기 위한 실시간 손 포즈 인식 방법을 제안한다. 먼저 깊이 카메라 입력영상에서 왼손과 오른손의 영역을 분할 및 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 회전각과 손 중심점을 계산한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격으로 원을 확장해 나가면서 손 경계 교차점의 중간 지점을 구해 손가락 관절점과 끝점을 검출한다. 마지막으로 앞서 구한 손 정보와 이전 프레임의 손 모델간의 매칭을 수행하여 손 포즈를 인식한 후 다음 프레임을 위하여 손 모델을 갱신한다. 본 방법은 연속된 프레임간의 시간 일관성을 이용하여 이전 프레임의 손 모델 정보를 통하여 은닉된 손가락의 예측이 가능하다. 양손을 사용하여 은닉된 손가락을 가진 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과 제안 방법은 평균 95% 이상의 정확도로 32 fps 이상의 성능을 보였다. 제안 방법은 프리젠테이션, 광고, 교육, 게임 등의 응용분야에서 비접촉식 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬레이션 속도를 크게 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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