Based on visual Thinking theory, VR(virtual reality) game changes the traditional form of memory and maps the content into game elements to realize the immersive spatial memory mode. This paper analyzes the influencing factors of game design and system function construction. This paper proposes a hypothesis: with the help of visual thinking theory, VR game is helpful to improve learners' visual memory, and carries out research. The experiment sets different levels of game through empirical research and case analysis of memory flip game. For example, when judging two random cards. If the pictures are the same, it will be judged as the correct combination; if they are different, the two cards will be restored to the original state. The results are analyzed by descriptive statistical analysis and AMOS data analysis. The results show that game content using the concept of "Memory Palace", which can improve the accuracy of memory. We conclude that the use of spatial localization characteristics in flip games combining visual thinking can improve users' memory by helping users memorize and organize information in a Virtual environment, which means VR games have strong feasibility and effectiveness in improving memory.
목적: 본 연구에서는 개인용 컴퓨터로 일정 시간동안 연속적으로 게임을 할 때 안구의 주 운동방향이 조절과 관련된 시기능에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방법: 안질환 및 조절기능의 이상이 없고 교정시력이 1.0이상이 되는 20대 60명을 대상으로 40분 및 90분 동안 연속적으로 수평방향의 게임과 수직방향의 게임을 각각 시행하도록 한 후 조절력, 조절용이성, 상대조절 및 조절래그 값을 측정하였다. 동일 시간동안 게임을 시행하지 않았을 때를 대조군으로 하여 시기능 값을 비교, 분석하였다. 결과: 게임을 하지 않은 대조군의 조절관련 시기능 검사 값에 비하여 40분 동안의 컴퓨터 게임 후 최대조절력, 조절용이성, 조절래그 및 상대조절은 모두 감소하는 경향을 보였으며, 상대조절을 제외하고는 90분으로 컴퓨터 작업시간을 연장하였을 경우 더욱 감소된 값을 나타내었다. 양성상대조절은 90분 동안의 컴퓨터 게임 후 약간 증가하는 경향을 보였다. 한편, 컴퓨터 게임 시 안구의 주 운동 방향에 따른 시기능의 변화는 수직방향으로의 안구운동보다는 주로 수평방향으로의 운동에 의한 조절기능의 감소가 큼을 알 수 있었다. 결론: 컴퓨터 게임을 통한 VDT 작업의 시간이 길어짐에 따라 전반적인 조절기능의 능력이 감소하는 경향을 보였으며, 수직방향보다는 수평방향으로의 안구이동이 VDT 작업 시 조절기능의 변화에 크게 영향을 주므로 VDT 작업 시 수평방향으로의 잦은 안구이동은 안정피로의 주 원인이 될 것으로 생각할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1115-1121
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2007
In this paper, we consider cooperative games arising from integer total domination problem on graphs. We introduce two games, rigid integer total domination game and its relaxed game, and focus on their cores. We give characterizations of the cores and the relationship between them.
The proliferation of electronic commerce(EC) has led manufactureres to consider Internet based marketing as a salient candidate for strategic diversification of marketing channel. In this case, each manufacturer can build its own Web store or rent an existing special EC store. Such decision making of ‘build’ or ‘rent’ can be analyzed by a game model which derives the Nash solutions for price and profit considering degree of competition with other competitive manufacturers. In this paper, to overcome the drawbacks of the traditional linear demand function, we first propose a new linear demand function which incorporates not only the price difference between competitive products but the awareness of Web stores perceived by the consumers, then design the game models to analyze the characteristics of three typical types of marketing channel in duopoly market. Based on the Nash solutions of the game models, we analyzed the effect of the degree of competition and Web awareness in selecting the optimal marketing channel.
바둑에서의 사활문제는 컴퓨터바둑을 구현하기 위해 극복되어야 하는 기본적인 문제이다. 그것을 해결하기 위한 중요 고려 사항은 흑백 대국자 간에 누가 둘러싸고 있고 또는 둘러싸여 있는지를 파악하는 것이다. 흑백 그룹간의 경계선을 알아내기 위해 세력함수와 외곽선 추적 알고리즘을 적용하였다. 여러 외곽선 추적 알고리즘 중에서 무어의 이웃 추적을 적용하면 경계선을 생성할 수 있음을 알아냈으며, 아울러 게임트리의 탐색공간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 제시했다.
본 논문에서는 인공지능 오델로 게임 에이전트를 구현하기 위해 실제 프로기사들의 기보를 CNN으로 학습시키고 이를 상태의 형세 판단을 위한 근거로 삼아 최소최대탐색을 이용해 현 상태에서 최적의 수를 찾는 의사결정구조를 사용하고 이를 발전시키고자 강화학습 이론을 이용한 자가대국 학습방법을 제안하여 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 구현 방법은 기보학습의 성능 평가 차원에서 가치평가를 위한 네트워크로서 기존의 ANN을 사용한 방법과 대국을 통한 방법으로 비교하였으며, 대국 결과 흑일 때 69.7%, 백일 때 72.1%의 승률을 나타내었다. 또한 본 논문에서 제안하는 강화학습 적용 결과 네크워크의 성능을 강화학습을 적용하지 않은 ANN 및 CNN 가치평가 네트워크 기반 에이전트와 비교한 결과 각각 100%, 78% 승률을 나타내어 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 CosGauss라고 하는 코사인함수로 모듈화 된 가우시안 활성화함수가 뉴로 네트워크에서 다항식과 계단함수의 근사에 사용될 수 있음을 증명한다. CosGauss 함수는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 가우시안 활성화 함수보다 더 많은 범프(bump)를 구성 할 수 있다. 이 함수를 캐스케이드 코릴레이션 뉴로 네트워크 학습에 사용하여 벤치마크 문제인 Tic-Tac-Toe 게임과 아이리스(iris) 식물 문제와 실험하고 여기에서 얻어진 결과를 다른 활성화 함수를 사용한 결과와 비교 분석한다.
We discuss sensitivity of equilibrium points in bimatrix games depending on small variances (perturbations) of data. Applying implicit function theorem to a linear complementarity problem which is equivalent to the bimatrix game we investigate sensitivity of equi-librium points with respect to the perturbation of parameters in the game. Namely we provide the calculation of equilibrium points deriva-tives with respect to the parameters.
본 연구는 장시간 동일한 자세로 자리에 앉아 있거나 컴퓨터 작업을 오래함으로써 생긴 어깨 통증을 호소하는 이들, 몸의 움직임이 적어 신체적 이상이 온 이들을 대상으로 치료를 동반한 운동 목적의 기능성 게임 설계와 프로토타입 단계의 게임 개발이다. 선택된 음악의 비트에 맞추어 신체를 움직이는 리듬액션게임으로서, 플레이어가 도전하는 동안 불편을 가진 신체 부위의 기능 개선뿐만 아니라 환자의 색채 치료를 병행할 수도 있다. 게임 기획서에 따라 제작된 프로토타입 게임은 XNA Game Studio와 동작 인식이 가능한 키넥트 인터페이스 기술을 활용하여 개발하였다. 조작이 용이한 인터페이스 기술과의 접목, 음악의 빠르기와 공의 출현 속도로 난이도를 조절하며 신체 움직임에 따라 수준별 콘텐츠 제공을 시도해 보았다. 향후 연구는 신체 장애 정도에 따라 움직임을 조절할 수 있도록 다양한 비트의 음악과 플레이어의 다양한 행위를 추가하고, 일반 재활 효과와의 비교 검증 시스템과 현장 테스트가 요구된다.
Most of the conflict problems between 2 persons can be represented as a bi-matrix game, because player's utilities, in general, are non-zero sum and change according to the progress of game. In the bi-matrix game the equilibrium point set which satisfies the Pareto optimality can be a good bargaining or coordination solution. Under the condition of incomplete information about the risk attitudes of the players, the bargaining or coordination solution depends on additional elements, namely, the players' methods of making inferences when they reach a node in the extensive form of the game that is off the equilibrium path. So the investigation about the players' inference type and its effects on the solution is essential. In addition to that, the effect of an individual's aversion to risk on various solutions in conflict problems, as expressed in his (her) utility function, must be considered. Those kinds of incomplete information make decision maker Bayesian, since it is often impossible to get correct information for building a decision making model. In Baysian point of view, this paper represents an analytic frame for guessing and learning opponent's attitude to risk for getting better reward. As an example for that analytic frame. 2 persons'bi-matrix game is considered. This example explains that a bi-matrix game can be transformed into a kind of matrix game through the players' implicitly cooperative attitude and the need of arbitration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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