본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
아동들의 주의력 결핍으로 인한 여러 가지 사회적 문제가 야기되고 있다. 주의력 결핍이 심각한 아동들을 위한 아동 친화적인 주의력 향상 방법이 제공될 필요성이 있다. 최근 아동들은 3D 게임을 매우 좋아하며 자발적인 참여를 하고 있다. 그러므로 아동들이 좋아하는 3D 게임을 이용하여 아동들의 주의력을 향상시키고자 3D 게임을 통한 주의력을 측정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기존 의학계에서 사용하는 주의력 측정 방법들을 고찰하고 게임내에서 주의력을 측정할 수 있는 변수들을 설정하였다. 누락 오류, 오경보 오류, 정반응 시간 평균, 정반응 시간 표준편차가 설정된 변수들인데, 일반아동과 주의력이 부족한 아동간에 대하여 시각 주의력에 대한 실험을 통해, 이들 변수들 간에 값의 차이가 있음을 알 수 있었다.
현재 많은 PC용 게임들은 게임 엔진을 통해 개발되고 있다. 이러한 게임 엔진은 많은 기능을 제공하고 있지만 엔진 고유의 제약과 개발 비용의 부담요소가 발생한다. 이렇기 때문에 상대적으로 개발 도구 고유의 제약이 적고 개발 비용이 적게 들어가는 저수준 게임개발도구인 DirectX는 현재에도 많은 장점이 있는 개발 도구이다. 본 논문에서는 저수준 게임개발도구를 이용하여 공성 대전액션장르(Aeon Of Strife)게임을 설계한다.
본 연구는 사용자 본인과 동일한 실사 캐릭터의 사용과 제3의 애니메이션 캐릭터의 사용이 흡연 시뮬레이션 게임에서 공간적 실재감, 사회적 실재감, 몰입, 감정이입, 불안, 인지된 위험과 같은 요인들에 어떠한 차이를 보이는가를 검증하기 위해 플레이테스트 실험 방법론을 수행하였다. 실험연구를 위해 '한림대학교 헬스커뮤니케이션연구소'에서 저자들이 개발한 흡연 시뮬레이션 게임인 'Smoking Sims'을 사용하여 남자 흡연자 60명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구의 결과 공간적 실재감, 사회적 실재감, 몰입, 감정이입과 함께 흡연에 대한 인지된 위험이 사용자 실사 캐릭터로 구성된 시뮬레이션에서 더 높은 것으로 나타났다. 이 연구는 흡연예방과 같은 기능적 설득게임에서 사용자 본인과 동일한 캐릭터의 사용이 게임의 사용자경험은 물론 기능적 효과인 흡연위험에 대한 인식효과도 높은 것으로 나타나 기능성게임 디자인에서 캐릭터 동일시의 중요성을 제안하고 있다.
매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
NPC, 특히 적 캐릭터들의 인공지능은 게임의 설계 단계에 있어 난이도를 조절하기 위해 핵심적인 요소이다. 지능적인 적들은 게임을 보다 도전적으로 만들 뿐 아니라, 동일한 게임 환경에서도 유저들에게 다양한 경험을 제공할 수 있다. 오늘날 대부분의 게임 유저들은 다수의 적들과 상호작용을 하기 때문에, 적 캐릭터들의 협업을 제어하는 것은 이전 어느 때보다 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 본 연구는 팩맨 게임의 적 인공지능에 구현될 수 있는 A* 알고리즘 기반의 협력전술을 제안한다. 17명의 피실험자로부터 얻은 설문 결과는 제안된 협력전술을 따르는 적으로 구성된 레벨이, 기존 팩맨게임에서의 적들 또는 비협력적인 적들로 구성된 레벨들보다 더 어렵고 흥미로웠음을 보여준다.
스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다.
상용 게임엔진이 크게 발전하면서 일정 수준 이상의 3차원 게임 개발이 용이해 지고 있다. 그러나 게임성을 크게 좌우할 수 있는 아바타의 제작에는 여전히 3차원 디자인 및 프로그래밍 전문성이 상당히 요구되므로 비숙련 개발자가 게임 상에 다양한 종류 형태의 아바타를 생성하고 제어하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 위해 상용 게임엔진 기반의 아바타 조립 시스템을 설계하여 비숙련 개발자들이 보다 손쉽게 게임 아바타를 제어할 수 있는 근간을 제공하고자 한다. 상용 게임엔진인 유니티(Unity)를 기반으로 아바타 캐릭터의 조립과 커스터마이제이션, 관리 모듈을 설계하였고, 특히 유니티의 애셋(asset) 시스템을 이용하여 월드와이드웹(WWW)을 통한 아바타 정보 업데이트가 가능하도록 설계함으로써 게임의 최초 배포 이후에도 다양한 아바타 형태가 지속적으로 제공될 수 있는 기반을 마련하였다.
Objective : Recently many kinds of food therapies have sprung up to prevent or manage disease and to promote health. Seeing Korean history, the Korean medical doctors have been applying food therapy based on the thought that the dietary sources were as important as the medicine. Therefore, in this study, we designed a mobile edutainment game prototype with the goal of providing education about healthy food knowledge for users who belongs to different constitutional types. Materials and Method : We adopted the Sasang Constitutional Medicine as the medical background knowledge for our edutainment game design. Based on the user study, we developed the process of edutainment system which is composed of 'My game', 'My constitution', and 'My food'. Among the whole process, we developed a prototype for the core module - the 'My game' part. This prototype used a jumping game for mobile devices that is composed of training, level 1 and level 2 stages. Results : From the target user evaluation, it was proved that 1) in terms of the learning effect of healthy diet, the edutainment game we developed has a significant advantage over the conventional learning media. 2) after playing the edutainment game, the good and bad food identification accuracy based on picture and text format were increased by 44% and 42% respectively, and 3) target users perceived enjoyment while using this prototype, as well as showed positive intention to use this game as edutainment tool in the future. Conclusion : We designed and developed mobile edutainment game prototype to educate healthy food knowledge based on Sasang Constitutional Medicine. Through user evaluation, we proved that our prototype enhanced healthy food knowledge and that user accepted the prototype as a beneficial edutainment tool.
본 연구의 목적은 게임을 활용한 학습이 교육현장에서 교수-학습을 지원하는 방법으로 활용되기 위해 교사들의 인식을 조사하여 분석하는데 있다. 이는 게임기반학습의 확산을 위한 중요한 지표로 활용할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과를 종합해보면, 첫째, 교사들이 게임을 사용하는데 있어 교육과정과 관련된 학습주제와 내용을 지닌 게임을 찾는데 어려움이 있다는 것이다. 둘째, 학습자의 다양한 수준에 따른 게임 활용 수업을 준비하는데 많은 시간이 소요된다는 것이다. 셋째, 교사가 게임을 수업에 활용하기 위해 관련기관에서 다양한 정보와 지침을 제공해야할 필요가 있다는 것이다. 마지막으로, 행-재정적인 지원이 체계적으로 이루어져야할 필요가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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