• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.17-28
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• 2005

최근 컴퓨터 게임에서 지능 캐릭터는 게이머들의 흥미를 계속 유발시킬 수 있기 때문에 더욱 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 지능 캐릭터를 구현하는 대표적인 방법으로 신경망을 사용하여 상대 캐릭터의 행동패턴과 게임 규칙을 학습하는 방법이 연구되었다. 그러나 게임의 규칙은 갑자기 변경될 수 있으며 온라인 게임과 같은 상황에서는 게이머에 따라서 행동 특성이 크게 다를 수 있다. 본 논문에서는 지능 캐릭터가 이러한 환경의 변화에 적응하는 방법으로서 개체 수준 적응 알고리즘과 개체군 수준 적응 알고리즘을 제안한다. 개체 수준 적응 알고리즘에서 각 지능 캐릭터는 자신의 게임 점수의 변화를 계속해서 관찰하면서, 최종적으로 획득한 점수들을 고려하여 환경의 변화를 판단하고, 만약 변화가 감지된 경우에는 다시 새로운 학습을 시작한다. 대용량 온라인 게임과 같이 다수의 사용자가 있는 게임에서는 지능 캐릭터들이 다양한 행동 패턴과 전략을 가지고 있는 여러 상대 캐릭터들과 대전한다. 개체군 수준 적응 알고리즘은 유전자 알고리즘을 이용하여 지능 캐릭터들의 출현을 조절하여 게임 월드내의 균형이 유지되도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경 상에서 게임 규칙과 상대 캐릭터들의 행동 패턴을 변화시키면서 실험하였다. 실험 결과 지능 캐릭터는 제안한 기법을 이용하여 환경 변화에 적응할 수 있음을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.176-183
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• 2019

Rhyme of Truce is an educational program that helps you develop the ability to cope with cyber violence rightly. we aim to produce educational contents that will last a long time in the memory of specially children. By combining the room escape game and Leap motion / VR, the program reflects the user's motion and action in real time. The Keyboard Worrier comes into contact with the user and causes violence, and the user who is attacked by the monster see several negative messages written in red and hears abuses sound. Users enter the virtual space decorated as the cyber world. They can experience cyber-violence indirectly but vividly, and if language violence, which has been overlooked and recognized only as "letters", is executed offline, it will directly wonder if cyber-violence should also be regarded as a means of violence. Users have the opportunity to cope with violence autonomously. When a user is attacked by an in-game monster, there are two ways to choose from. First, fighting against with a keyboard (which is a symbol of language violence) just like a monster. Second, report the abuser to cyber bureau police. Both methods make them to escape the room, but when they get out of the room and return to the home and read the message through the monitor, users can recognize which action was right for.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.495-502
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• 2015

청소년들의 건강한 자아정체성 형성을 목적으로 하는 "(가제) SAVE ME, LOVE ME" 라는 심리 기능성게임 시나리오의 주제는 조건 없는 사랑(무조건적인 사랑)을 자원으로 딜레마들을 해결하는 과정에 의한 내부적 승인 획득이다. 1인칭 시점 액션게임으로 청소년의 일상적인 삶의 딜레마를 다루는 이 게임의 특징은 청소년들이 받는 여러 심리적 스트레스를 치료하기 위해 종교 지혜 내러티브 중 기독교 예수의 '돌아온 탕자' 비유의 모티브를 사용한 것이다. 게임의 기획 의도는 다양한 스테이지 별로 청소년들의 건강한 자아정체성을 해치는 위협요인들의 상징을 배치, 여러 캐릭터가 제공하는 이야기들이나 몬스터를 파괴하는 등의 액션을 통해 긍정적인 자아상 확립을 돕는 것이다. 게임의 장르는 모바일 게임을, 게임 형식으로는 다양한 형식의 인터랙션이 가능한 액션 게임을 채택하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.69-80
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.140-154
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• 2011

이 글의 목적은 개봉 당시 비평과 흥행 양면에 성공한 <다크 나이트>를 통해 할리우드 슈퍼히어로를 주인공으로 한 액션 스릴러를 연출적인 관점에서 분석하고자 하는데 있다. 크리스토퍼 놀란의 <다크나이트>는 과거 슈퍼히어로 액션물의 기본적인 내러티브 원리에 충실하면서도 그 주제의 진지함과 시각적 표현력에 있어 한 단계 업그레이드된 명품 액션스릴러라고 할 수 있다. 연출 분석은 크게 내용과 형식으로 나뉜다. 내용에 있어서는, 선악의 존재론적 딜레마를 다룬 주제, 과거 배트맨 시리즈보다 깊고 강해진 캐릭터, 5막 구성, 특히 조커의 게임을 활용한 극적 구성, 그리고 다양한 아이러니와 모티프 활용이 돋보인다. 형식에 있어서는 아이맥스 카메라의 효과적인 활용, 특히 카 체이스와 격투액션 등의 액션 연출이 뛰어나다. 편집, 음악, 미술 역시 전편을 뛰어 넘는다. 이 작품이 높이 평가받을 수 있었던 가장 큰 요인은 슈퍼히어로의 액션스릴러라는 블록버스터에 철학적인 주제를 깊이 있게 담아내는데 성공했다는 점이다. 무엇보다도 오랜 역사를 거친 할리우드의 슈퍼히어로 전통과 액션 스릴러의 진화된 기술력이 정점에 이른 시점에 놀란 감독이 뛰어난 연출력이 영화적 스타일과 극적으로 조화를 이뤘기에 가능했던 것이라고 본다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권3호
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• pp.31-38
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 특정 행동 패턴을 보이는 상대 캐릭터에 적절히 적응할 수 있는 대전 액션 게임용 지능캐릭터의 구현 방법을 제안한다. 이를 위하여 현재 행동과 단계뿐 만 아니라 과거행동까지 고려하여 학습한다. 제안한 방법이 얼마나 효과가 있는지 알아보기 위하여 현재의 행동과 단계만을 적용한 실험(실험-1)과 과거 행동을 추가한 행동패턴을 적용한 실험(실험-2) 결과를 비교 분석하였다. 실험 평가는 두 캐릭터가 획득한 점수를 측정하여 그 비로써 평가하였다. 실험 결과 초기에는 실험-1에서 높은 점수비로 시작하지만 일정 세대 이후부터는 실험-2의 점수비가 좋아지며, 실험-2에서는 모두 최적해를 찾을 수 있었다. 또한 실험-2에서 지능 캐릭터는 행동이 완료되는 시점에서 최대의 점수를 얻기 위해 이동(전진,후진)이나 시간 지연 동작을 하여 스스로 진화하면서 게임 규칙을 학습함을 보았다.