• 한국게임학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.155-170
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• 2015

본 연구는 댄스게임에 내재된 유익한 가치를 살펴봄으로써 학습과 재미의 양상을 살펴보고자 하였다. 댄스센트럴2의 분석은 게임행위를 통한 교육적 의미를 고찰하는 데에 댄스게임이 가질 수 있는 교육적 기능에 초점을 두었다. 따라서 댄스게임을 통해 학습효과를 창출할 수 있는 요소와 몰입을 통해 지속적이고 자발적으로 참여할 수 있는 재미요소로 살펴보았다. 학습요소에는 신체적, 인지적, 정서적 측면에서 재미요소는 그래픽, 사운드, 동영상, 보상, 목표설정 및 난이도, 제어로 분석하였다. 댄스센트럴2의 연습 공연모드를 잘 활용한다면 플레이어의 댄스실력을 향상시킬 수 있는 요소가 내재되어 있음을 알 수 있었다. 물론 댄스게임은 플레이어의 목표와 목적에 따라 게임 참여행태와 효과측면에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 참여자의 실력과 의지 그리고 댄스게임의 활용이 지속될 때 댄스게임의 학습향상이 이루어질 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.166-169
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• 2003

Reinforcement learning if a kind of machine learning. It aims to adapt an agent to a given environment with a clue to a reward and a penalty. Q-learning [8] that is a representative reinforcement learning system treats a reward and a penalty at the same time. There is a problem how to decide an appropriate reward and penalty values. We know the Penalty Avoiding Rational Policy Making algorithm (PARP) [4] and the Penalty Avoiding Profit Sharing (PAPS) [2] as reinforcement learning systems to treat a reward and a penalty independently. though PAPS is a descendant algorithm of PARP, both PARP and PAPS tend to learn a local optimal policy. To overcome it, ion this paper, we propose the Multi Best method (MB) that is PAPS with the multi-start method[5]. MB selects the best policy in several policies that are learned by PAPS agents. By applying PS, PAPS and MB to a soccer game environment based on the SoccerBots[9], we show that MB is the best solution for the soccer game environment.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.110-113
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• 2022

Non-playable game character plays an important role in improving the concentration of the game and the interest of the user, and recently implementation of NPC with reinforcement learning has been in the spotlight. In this paper, we estimate an AI target tracking method via reinforcement learning, and implement an AI-based tracking agency of specific target object with avoiding traps through Unity ML-Agents Toolkit. The implementation is built in Unity game engine, and simulations are conducted through a number of experiments. The experimental results show that outstanding performance of the tracking target with avoiding traps is shown with good enough results.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.167-176
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• 2007

세계는 정보통신기술의 발달로 인해 지식의 양이 폭발적으로 증가하면서 정보화 사회에서 지식사회로 빠르게 변화하고 있다. 이런 상황에서 모바일 장치를 기반으로 하는 모바일 학습은 학습자들의 다양한 학습활동을 지원할 수 있는 중요한 기회를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 모바일 학습을 위한 게임형태의 콘텐츠의 개발 방향을 논의하는데 있다. 모바일 학습을 위해 모바일 장치의 단점을 보완할 수 있는 대안으로 게임형 학습콘텐츠를 개발하는 방향과 게임의 프로토타입을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2866-2879
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• 2012

Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.626-637
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• 2018

Human exchanges information not only through words, but also through body gesture or hand gesture. And they can be used to build effective interfaces in mobile, virtual reality, and augmented reality. The past 2D gesture recognition research had information loss caused by projecting 3D information in 2D. Since the recognition of the gesture in 3D is higher than 2D space in terms of recognition range, the complexity of gesture recognition increases. In this paper, we proposed a real-time gesture recognition deep learning model and application in 3D space using deep learning technique. First, in order to recognize the gesture in the 3D space, the data collection is performed using the unity game engine to construct and acquire data. Second, input vector normalization for learning 3D gesture recognition model is processed based on deep learning. Thirdly, the SELU(Scaled Exponential Linear Unit) function is applied to the neural network's active function for faster learning and better recognition performance. The proposed system is expected to be applicable to various fields such as rehabilitation cares, game applications, and virtual reality.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.397-402
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• 2013

제시되는 개발 사례는 창의성 개발을 위한 스마트 교육 콘텐츠 개발내용으로서 학습자의 성향에 맞는 상호작용이 가능한 G-러닝 기반 교육교재 소프트웨어의 디자인 접근 및 개발내용을 제시하였다. 무엇보다도 게임의 특성인 상호작용을 극대화 할 수 있도록 디자인 접근방식에 초점을 두어 학습자의 성향에 따른 교육 수준 레벨별 몰입이 가능한 교육 콘텐츠를 개발한 것으로서 레벨 디자인 설계에 따른 난이도 기반 콘텐츠 구성이 가능한 콘텐츠이다. 또한, 시각적 측면에서 출현하는 오브젝트 및 캐릭터의 비주얼 커스터마이징(Customizing) 기능을 구현하여 학습자의 성향에 따라서 몰입할 수 있는 비주얼 환경을 설정하여 효과적인 교육이 가능하도록 구현한 사례이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-15
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• 2010

교육이란 사회적 변화를 예측하고 우리 사회가 필요로 하는 인재를 길러내야 할 책무성을 띠고 있으며, 이러한 사회적 변화에 따라 교육은 능동적으로 변해야 한다. 이러한 국내 교육변화에 대한 관심은 지난 1995년 교육과학기술부 교육개혁위원회의 '5 31 교육개혁안'을 통해 구체화된 바 있다. 따라서 본 논문은 교육정보화 정책의 3단계 방향과 교육정보화의 핵심 기술인 이러닝과 유러닝 기술을 검토할 것이다. 또한 이러닝은 콘텐츠 전달 매체에 따라 엠러닝(m-learning), 티러닝(t-learning), 유러닝(u-learning), 알러닝(r-learning), game-based learning 등으로 나눌 수 있다. 본 논문은 이 중 새로운 콘텐츠 전달 방법인 알러닝의 개념을 소개하고 유러닝과의 차이점을 비교하여 검토한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.55-62
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• 2011

G러닝은 온라인게임 네트워크와 가상세계 속 활동, 유저 간 커뮤니티를 기반으로 몰입과 재미를 느끼며 공부할 수 있는 학습방법으로 기존 학습방법과 차별화된 새로운 시도로 평가 되고 있다. 본 논문은 이러한 G러닝을 실제 초등학교 수학 정규 교과 과정에 적용함으로써 G러닝의 실제 활용에 대한 사례를 마련하고 아울러 G러닝을 통한 학습자들의 학습 효과를 분석하는데 그 목적을 두었다. 이를 위해 본 논문은 서울 소재의 초등학교 4, 5, 6학년 학생들을 대상으로 G러닝을 실제 적용하여 수업을 진행하였으며 학습자들의 학습 효과를 성취도 변화 값의 형태로 측정하였다. 이러한 연구 과정의 결과로 초등학교 학생들을 대상으로 하는 G러닝의 실제 적용 사례가 본 논문을 통해 정리 되었으며 학습자의 학습 효과에 대한 측정과 분석 결과 연구반이 일반반에 비교하여 성취도 변화에서 긍정적인 결과가 나타남으로써 G러닝이 학습자의 성취도에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.83-88
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• 2007

본 연구는 중학교 컴퓨터교과에 있어서 게임기반학습이 학업성취도에 미치는 영향을 살펴보고자 하는데 목적이 있다. 이 목적을 위해 먼저, 1차시 분량의 교과내용이 담긴 교육용 게임을 개발하고, 이것의 교육적 효과성을 확인하고자 중학생 1학년 2개 학급을 각각 실험집단(37명)과 통제집단(37명)으로 나누어 실험을 수행했다. 사전 학업성취도 분석결과 두 집단의 동질성이 확인되었다. 사후 학업성취도 분석결과, 교육용 컴퓨터게임으로 수업을 한 집단의 평균점수(69.86)가 면대면 수업 집단 평균(61.61) 보다 높은 것으로 나타났으며, 두 집단 간의 평균 차이가 유의수준.05에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t=2.08, p=.04). 이러한 결과는 게임기반 학습이 전통적 면대면 학습방법보다 학업성취도를 향상시키는데 있어서 더 효과적임을 설명해 준다. 또한 게임이라는 교수전략을 교수설계에 적극적으로 반영할 필요가 있음을 시사해 준다.