• 제목/요약/키워드: Game AI

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체감형 인터페이스를 위한 게임모델 (Prototyping Game Model for Tangible Interface)

  • 고봉균;김반석;문관보;이선주;홍주희;주문원;최영미
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.412-415
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    • 2005
  • 최근 게임 타이틀이 제공하는 인터페이스는 사용자의 성격, 행동패턴, 신체조건 등에 적응적으로 최적화하여 게임의 몰입감을 높이려는 시도를 하고 있다. 체감형방식의 인터페이스를 이용한 신종 아케이드게임은 인간과 사이버월드 간의 상호작용을 다감화하여 게임의 효과를 제고하고 있음을 알 수 있다. 이 논문에서는 침체 국면에 있는 PC패키지 분야에 체감형 인터페이스의 접목을 시도하여 완전한 몰입형 인터페이스의 중간단계로서의 게임 모델을 제시하는데 있다.

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A Study on NaverZ's Metaverse Platform Scaling Strategy

  • Song, Minzheong
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제11권3호
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    • pp.132-141
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    • 2022
  • We look at the rocket life stages of NaverZ's metaverse platform scaling and investigate the ignition and scale-up stage of its metaverse platform brand, Zepeto based on the Rocket Model (RM). The results are derived as follows: Firstly, NaverZ shows the event strategy by collaborating with K-pops, the piggybacking strategy by utilizing other SNSs, and the VIP strategy by investing in game and entertainment content genres in the 'attract' function. In the second 'match' function, based on the matching rule of Zepeto, the users can generate their own characters and "World" with Zepeto Studio. However, for strengthening the matching quality, NaverZ is investing in the artificial intelligence (AI) based companies consistently. In the 'connect' function, NaverZ's maximization of the positive interaction is possible by inducing feed activities in Zepeto & other SNSs and by uploading attractive content for viral effects in the ignition. For facilitating this, NaverZ expands the scale to other continents like Southeast Asia and Middle East with the localization strategy inclusive investment. Lastly, in the 'transact' function, based on three monetization experiments like Coin & ZEM, user generated content (UGC) fee, and advertising revenue in the ignition, NaverZ starts to invest in NFT platforms and abroad blockchain companies.

Metaverse and the Evolution of Food and Retail Industry

  • CHA, Seong-Soo
    • 식품보건융합연구
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    • 제8권2호
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    • pp.1-6
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    • 2022
  • Purpose: This study aims to examine the opportunities in the food industry in the context of non-fungible tokens (NFTs) and the metaverse. The metaverse expands offline experiences into a virtual space and provides users with the advantage of overcoming the limitations of physical space. Research design, data and methodology: With the development of various contents based on advanced technology, the metaverse is becoming popular among the MZ generation (comprising millennials and Gen Zs), who are skilled at navigating digital platforms. Moreover, the previously entertainment game focused service has expanded to the business field after COVID-19; activities on the metaverse are now making space for economic value creation. I examined the recent global trends in the context of NFTs and the metaverse as well as the existing cases in Korea. Results: Globally, gaming and performance platforms such as Roblox, Fortnite etc. are still concentrated in the entertainment industry. However, as shown by ZEPETO and ifland in Korea there are many opportunities in the retail and food industries. Conclusions: We analyzed the ecosystems of the retail and food and beverage sectors, where the metaverse will be useful in the future, and have suggested the implications of the opportunities provided by the metaverse.

유니티 ML-Agents를 이용한 강화 학습 기반의 지능형 에이전트 구현 (Implementation of Intelligent Agent Based on Reinforcement Learning Using Unity ML-Agents)

  • 이영호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.205-211
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    • 2024
  • 본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

전술제대 결심수립 지원 인공지능 학습방법론 연구: 워게임 모델을 중심으로 (A Study of Artificial Intelligence Learning Model to Support Military Decision Making: Focused on the Wargame Model)

  • 김준성;김영수;박상철
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제30권3호
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    • pp.1-9
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    • 2021
  • 전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.

아쿠아포닉스 환경에서의 작물 면적 데이터 AI 분석 연구 (A Study on the AI Analysis of Crop Area Data in Aquaponics)

  • 최은영;이현섭;차주형;이임건
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권3호
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    • pp.861-866
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    • 2023
  • 화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.

Faster R-CNN을 이용한 갓길 차로 위반 차량 검출 (Detecting Vehicles That Are Illegally Driving on Road Shoulders Using Faster R-CNN)

  • 고명진;박민주;여지호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.105-122
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    • 2022
  • 최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

동물의 세력 투쟁 행동을 이용한 게임 인공 지능 구현 (Implementation of NPC Artificial Intelligence Using Agonistic Behavior of Animals)

  • 이면재
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권1호
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    • pp.555-561
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    • 2014
  • 게임에서 인공 지능은 주로 NPC(Non Player Character)와 적의 행동 패턴을 결정하거나 길 찾기에 사용된다. 이러한 인공 지능을 구현하는 경우에 FSM(Finite State Machine)과 플로킹(Flocking) 방법이 사용된다. FSM 방법에서는 상태 개수에 따라 NPC의 행동 개수에도 제한을 받는다. 상태 개수가 너무 적은 경우 플레이어들이 쉽게 NPC의 행동 패턴을 알 수 있으며 너무 많은 경우에는 구현이 복잡하게 된다. Flocking 방법에서는 리더의 결정에 따라 NPC들의 행동이 결정되기 때문에 NPC들의 이동 패턴이나 공격 방향을 쉽게 플레이어들이 알 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위하여 동물의 세력 투쟁 행동(공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종)들을 NPC에 적용하는 것을 제안하고 이를 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 이 논문은 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 도움을 줄 수 있다.

메트로폴리탄 박물관의 18세기 복식전시가 현대 패션에 미친 영향 연구 (A Study on the Influence of 18th Century Costumes in Contemporary Fashion)

  • 윤은재;박형애
    • 대한가정학회지
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    • 제44권1호
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    • pp.25-35
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    • 2006
  • This study investigated the scheme for correctly making Korean fashion design known to the world. It attempted to increase the influence of the Eighteenth Century Costume in contemporary fashion. During the 18th century, France had an almost complete monopoly of fashion. Growing out the fairyland atmosphere of the French Court and often conceived of as ennui by personal vanity, this fashion was a product of an age which sought at any price to live life with supreme grace. Most of the special costume exhibitions in the Metropolitan Museum of Art are planned and directed by Polaire Weissman, Diana Vreeland, Richard Martin, Harold Koda. The Costume Institute has held exhibitions of the Eighteenth Century Costume several times such as "Museum Period Rooms Re-Occupied in Style," "the Eighteenth Century Women," "the Ceaseless Century," "Dangerous Liaisons," etc. Especially, the exhibition of "Dangerous Liaisons" is organized in ten parts such as the Portrait, the Levee, the Music Lesson, the Withdrawing Room, the Broken Vase, the Favorite, the Masked Beauty, the Card Game, the Late Supper, and the Shop. Using the eighteenth century as its touchstone, The Ceaseless Century proceeds differently, not seeking the short distance between a discrete present and the multiple past but rather showing the complicated navigation that comes of revivalism swing to and fro on the timeline of history and sensibility. The designers featured include Karl Lagerfeld, Gianni Versace, Vivienne Westwood, Jean Paul Gaultier, Christian Dior, Cristobal Balencicga, Christian Lacroix, Stella McCartney forChloe, Olivier Theyskens, Alexander McQueen, etc. Therefore, Korean designers should refrain from (Ed-confirm) the foreign collection without a clear purpose and should devote their effort to create with an active attitude.

효율적인 경로 선택을 위한 Q-Learning 정책 및 보상 설계 (Q-Learning Policy and Reward Design for Efficient Path Selection)

  • 용성중;박효경;유연휘;문일영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.72-77
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    • 2022
  • 강화학습의 기법 중 Q-Learning은 주어진 상태에서 행동을 수행하면서 미래의 효율적인 기댓값을 예측하는 Q 함수를 학습하면서 최적의 정책을 학습하는 것이다. Q-Learning은 강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 활용하고 있다. 본 논문에서는 Q-Learning을 바탕으로 정책과 보상을 설계하여 효율적인 경로를 선택하고 학습하는 효용성에 대하여 연구하였다. 또한 Frozen Lake 게임의 8x8 그리드 환경에 동일한 학습 횟수를 적용하여 기존 알고리즘 및 처벌 보상 정책과 제시한 처벌강화 정책의 결과를 비교하였다. 해당 비교를 통해 본 논문에서 제시한 Q-Learning의 처벌강화 정책이 통상적인 알고리즘의 적용보다 학습 속도를 상당히 높일 수 있는 것으로 분석되었다.