• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권1호
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• pp.59-70
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• 2022

Recently, in platforms such as YouTube and Instagram, virtual characters resembling human life become the main characters, produce various contents, breathe with the public, and create the era of virtual humans. For example, existing game characters appear as virtual characters with unique AUs, or AI characters created by reflecting the public's preferences are actively communicating with the public through advertisements and SNS activities. As the consumption of video content through smart devices increases significantly in the post-corona era, virtual influencers are being used as all-round entertainers because there is little risk of personality controversy or production cost. there is a trend In this study, we investigated the characteristics of the case of being active as an influencer among the activities of a virtual character, and how the interactive aspect of the influencer appears by identifying the current situation through major cases. Combining this, based on the analysis of the influence of virtual influencers, the parts that producers should recognize are derived, and the differentiated characteristics of interactive virtual influencers are summarized. In addition, the difficulties of virtual influencers were investigated and problems were identified, and for the development of the content industry, a more favorable method for interaction was presented and suggestions were made to secure inner sincerity.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.530-532
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• 2021

본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_1호
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• pp.257-268
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• 2024

Soccer is type of sport that carries a high risk of injury. Injury is not only cause in the unlucky soccer carrier and also team performance as well as financial effects can be worse since soccer is a team-based game. The duration of recovery from a soccer injury typically relies on its type and severity. Therefore, we conduct this research in order to predict the probability of players injury type using machine learning technologies in this paper. Furthermore, we compare different machine learning models to find the best fit model. This paper utilizes various supervised classification machine learning models, including Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), and Naive Bayes. Moreover, based on our finding the KNN and Decision models achieved the highest accuracy rates at 70%, surpassing other models. The Random Forest model followed closely with an accuracy score of 62%. Among the evaluated models, the Naive Bayes model demonstrated the lowest accuracy at 56%. We gathered information about 54 professional soccer players who are playing in the top five European leagues based on their career history. We gathered information about 54 professional soccer players who are playing in the top five European leagues based on their career history.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.23-36
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• 2024

Interest in virtual humans continues to increase due to the development of generative AI, extended reality, computer graphics technology, and the spread of a converged metaverse that goes beyond the boundaries between reality and virtuality. Despite the negative public opinion that virtual humans were just temporary form of entertainment event in the early days of their emergence, the reason they are showing continuous growth is due to the unique characteristics of virtual humans and the expansion of diverse usage from technological advancements. The production of video content using virtual humans is becoming vigorously active, but currently there is limitation and no exact process for the technology to apply virtual humans to video content for it to be produced accordingly to the characteristics or situations of virtual humans. In this study, we investigated the characteristics of virtual human production technology methods & processes, and identifying the impact of each production technology on the production environment through examples of virtual human content applied to domestic and international video contents. In conclusion, by proposing an appropriate production method for each content, we hope to develop and assist production practitioners so they can effectively use virtual humans in video content production.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.40-51
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• 2006

최근 컴퓨터 게임은 점점 복잡해지며 게임 이용자들은 컴퓨터에 의해 행동하는 NPC들이 보다 사실적이며 세련되길 원하기 때문에 게임NPC 개발자들은 인공지능 측면에서 보다 많은 노력을 기울일 필요가 있다. 이에 따라, 게임 NPC 지능 개발을 위한 플랫폼은 보다 사실적이며 반응적이고 쉬운 NPC 개발을 위해 실시간, 독립성, 유연성, 그룹 행동을 비롯한 다양한 인공지능을 지원해야 한다. 본 논문에서는 이전 플랫폼들의 문제점들을 알아보고, 해결하기 위한 게임 NPC 지능 개발 플랫폼의 구조를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 4개의 모듈로 구성되며, 부하분산을 통해 기존 플랫폼들보다 높은 성능을 보여주며, 각 모듈을 통해 다양한 인공지능 기법 지원, 효율적인 그룹 행동, 다양한 게임 환경에서 독립적인 NPC 개발과 같은 장점들을 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2836-2842
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• 2010

본 논문에서는 다양한 3D 게임 진행에서 NPC들을 속성에 따라 그룹핑하는 방법을 제시한다. 움직임이 없는 NPC는 가버필터링 결과에서 특이한 방향성 특성을 띄는 경향이 있지만 사람이나 동물과 같은 NPC는 그렇지 않다. 그룹핑을 위해 우선 NPC 객체 내부의 방향성과 주파수 영역의 특징을 분석하고 각각을 24개의 가버 필터뱅크로 구성하며 필터의 스케일과 방향에 따른 24차원 특징 벡터를 산출한다. 추출된 벡터는 특정 방향에 따른 에너지를 나타낸다. 이러한 에너지는 NPC 내부에 있는 객체 질감의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 NPC들을 그룹핑 속성으로 이용하였다. 제안한 방법은 게임진행에서 유사한 속성을 가진 NPC들이 자동으로 그룹핑되어 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.213-221
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• 2021

이 논문은 League of Legends (LOL) 게임의 승패를 예측하기 위하여 Deep Neural Network Model 시스템을 제안한다. 이 모델은 다양한 LOL 빅데이터를 활용하여 TensorFlow 의 Keras에 의하여 설계하였다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 데이터를 수집하여 그 중에서 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 이 모델은 Sigmoid, ReLu 와 Logcosh 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 15분 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 활성화, 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.8-14
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• 2023

대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.313-334
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• 2021

본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.185-194
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• 2011

본 논문은 게임과 가상현실 시스템을 위한 스테이트챠트(Statecharts) 기반의 점진적인(progressive) 행위 LOD 모델을 소개하고 있다. 시스템의 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 상황에 따라 임의의 복잡도를 가진 행위 LOD를 자유롭게 생성할 수 있는 스테이트챠트 기반의 명세 프로세스를 포함하여, 모델간 개량(refinement) 연산, 모델 간 전환(switching) 법칙, LOD 선택 정책 등을 정의하였다. 더불어, 제안된 접근방법의 가능성을 보여주기 위해, 가상 자동차가 단계적으로 설계되어가면서 점진적인 LOD 모델이 되는 예를 들고 있다.