동물이나 곤충, 혹은 사람 같은 군중이 등장하는 장면을 영화나 게임 등에서 종종 볼 수 있다. 이러한 대규모의 군중을 제어하기 위해서는 일반적인 에이전트별 제어 방식이 아닌 군중적인 움직임을 보일 수 있는 특별한 군중 제어가 필요하다. 자연스러운 군중의 제어를 위해선 지능적인 행동을 보여야하며 움직임은 자연스러워야한다. 또한 게임 등의 실시간 환경을 위해선 연산의 속도도 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 조종 행동을 이용한 실시간 대규모 군중 제어 기법을 제안한다.
본 논문은 많은 수의 rigid body 물체들을 물리학에 기반하여 실시간으로 애니메이션하는 방법을 제안한다 rigid body 물체들의 움직임을 생성해내는 과정은 상당한 시간이 소요되며 또한 물체의 수가 증가함에 따라 계산시간이 급증한다. 본 논문에서는 Timewarp rigid body 시뮬레이션 알고리즘을 실시간 애니메이션에 적용하기 위해 시간당 생성되는 프레임 수에 따른 다단계 롤백 범위 적용을 하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 시뮬레이tus 시스템의 효율성을 보인다.
최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.
디지털 방송 환경의 메타데이타 서비스 중에서도 가장 혁신적인 것이 하이라이트(highlight)메타데이타 서비스이다. 하이라이트 메타데이타를 생성하기 위해서 시각율동을 이용한 샷경계 검출 알고리즘을 사용해 스포츠 경기의 하이라이트 시간구간을 결정하고, 하이라이트 표시기에서 하이라이트를 설명하는 간단한 주제어를 부가한다. 그리고 하이라이트 템플릿을 이용해 계층구조를 생성하고 하이라이트에 부가된 하이라이트 주제어에 따라 계층 구조의 적절한 위치에 삽입하고. 하이라이트 계층구조는 MPEG-7 표준 스키마에 따라 xml로 서술한다 하이라이트 메타데이타 서비스를 받는 시청자들은 매우 짧은 시간에 이미 방영된 스포츠 경기의 중요 장면들을 모두 볼 수 있다.
기존의 비디오 게임이나 오락실 게임은 PC상에서 다양한 에뮬레이터 상에서 실행되고 있으며 단일 사용자 게임으로 진행되고 있다. 그러나 통신기술이 발전되고 게임 기술이 발전하면서 많은 부분에 변화가 일어났다. 이러한 변화는 곧 많은 게임 개발자와 게임 개발 회사들의 관심을 단일 사용자 게임에서 다중 사용자 게임으로 옮기게 되었다. 본 논문에서는 비디오 게임을 지원하는 에뮬레이터 게임에 네트워크 모듈을 지원함으로써 네트워크 게임을 할 수 있는 플랫폼을 구성하고자 하며, 서버의 부하를 분산시키기 위하여 분산 로비시스템을 도입한 Peer to peer 방식의 네트워크 게임을 실행 할 수 있는 메카니즘 및 실시간 게임을 위한 동기화 방안을 제안한다.
주문형 게임 서비스는 서버에서 실행하는 게임을 동영상 부호화하여 클라이언트에 전송하고, 클라이언트에서 비디오 복호화를 통해 게임을 즐길 수 있게 해 준다. 다수의 사용자가 네트워크상에서 실시간 게임 서비스를 즐기기 위해서는 초고속 게임 인코더가 필요하다. 본 논문에서 제안한 방법은 장면 기술자를 정의하고, 이를 게임 영상을 부호화하는 부호화기에 부가적인 정보로 입력함으로써 움직임 예측, 율 왜곡 최적화와 같은 복잡도가 높은 부호화 과정을 생략하여 부호화기를 고속화한다. 장면 기술자를 움직임 벡터로 사용하고, 장면 기술자를 이용하여 매크로블록 모드를 결정해 부호화기를 고속화한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 오픈 소프트웨어인 x264와 비교한 결과, x264에 어셈블리 코드가 포함되지 않은 경우에 대해서 약 192%의 부호화 속도 향상을 확인하였고, x264에서 일부 모듈에 대해서 어셈블리 최적화를 반영한 결과에 대해서는 86%의 부호화 속도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 부호화기의 고속화 결과 60 FPS의 부호화 속도를 넘어 주문형 게임을 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.
Objectives: The aims of this study were to determine the indoor level of environmental tobacco smoke (ETS) and to assess the implementation rate of smoke-free laws at hospitality venues around a university campus by measuring particulate matter smaller than $2.5{\mu}m$ ($PM_{2.5}$) as an indicator of ETS. Materials and Methods: We measured indoor $PM_{2.5}$ concentrations at 20 PC game rooms, 20 pubs, and 20 billiards halls using Sidepak AM510, a direct reading portable real time monitor, from October to December 2015. Results: Smoking was observed in 65% of the PC game rooms, 10% of pubs, and 85% of billiards halls. The average $PM_{2.5}$ concentrations were $98.2{\mu}g/m^3$, $29.0{\mu}g/m^3$, and $134.2{\mu}g/m^3$ at PC game rooms, pubs, and billiards halls, respectively. $PM_{2.5}$ concentrations in PC game rooms and billiards halls were 2 to 2.7 times higher than the 24-hour exposure standard for outdoor $PM_{2.5}$ ($50{\mu}g/m^3$) by the Ministry of Environment. Conclusions: Although a smoking ban has been implemented for PC rooms and pubs, smoking is still taking place in many of these places. More stringent legal action is required for successfully protecting patrons and workers from secondhand smoke exposure. A ban on smoking in billiards halls should be introduced as quickly as possible.
최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.
기능성 게임은 사용자에게 재미와 함께 특정한 학습 목표를 달성하기 위한 훈련 또는 교육의 경험을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 몰입형 메타버스 플랫폼에서 여러 훈련생과 감독자 들이 서로 실시간 동기화된 자신들의 아바타들 간 협업을 통해 화재 탈출 훈련을 제공하는 기능성 게임을 제안하고 구현하였다. 제작된 시스템 아키텍처는 착용형 동작 센서와 헤드 마운트 디스플레이로 구성되어 메타버스 사이버 공간에서 각 사용자의 의도된 행동을 사용자의 아바타의 동작과 동기화시킨다. 개인화된 착용형 시스템은 사이버 체험 기반의 화재 대피 훈련 시스템에 편리한 사용자 인터페이스와 몰입형 환경을 저렴한 구성 비용으로 제공할 수 있도록 한다. 본 연구의 기능성 게임은 건물의 화재 현장에 대해서만 구현되었으나 제안하는 플랫폼은 공공의 안전을 위한 다양한 재난 상황에 대해 구성을 확장할 수 있다. 본 시스템의 실험 결과를 통하여 제작된 시스템이 화재 탈출에 필요한 능력을 향상시키는 훈련 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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