• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.274-289
• /
• 2010

MMORPG은 국내 게임시장의 25.9%를 차지하는 게임 장르로 최근에 다양한 게임이 출시되어 업체 간 경쟁이 치열해 지고 있는 산업이다. 이에 따라 게임업체에서는 충성도 높은 게임이용자 확보를 위해 다각도로 노력을 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 MMORPG 게임 장르의 특성과 부합되는 MMORPG에 대한 이용자 충성도의 결정요인을 도출하고, 이러한 결정요인 간 구조적 관계가 이용자 충성도에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 온라인 게임 및 인터넷 서비스 이용에 관한 선행연구를 검토하여 상호작용성, 공동체의식, 보상, 재미를 이용자 충성도의 결정요인으로 도출하였으며, 이들 연구변수 간 구조적 관계를 실증연구를 통해 검증하였다. 연구결과, 상호작용성, 공동체의식 및 보상이 재미에 유의미한 수준에서 긍정적인 영향을 미쳤으며, 재미는 이용자 충성도와 매우 강한 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 상호작용성과 보상은 공동체의식에 영향을 주었으며, 공동체의식을 매개로 재미에도 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.199-201
• /
• 2013

골프존과 같이 스포츠가 가지는 활동성과 게임의 흥미요소를 결합한 '스포테인먼트'는 시간과 지리적 제약이 비교적 작다는 점에서 앞으로 새로운 비즈니스 아이템으로 많은 발전가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 센서 기술을 활용하여 야구 시뮬레이션 게임 개발을 목표로 1차적으로 투구분석과 타자의 스윙분석을 할 수 있는 시스템 개발을 위한 설계를 제안하고자 한다. 주요 기능으로는 스피드건을 통한 구속의 측정이 아닌 센서의 작동 시간을 통해 구속을 측정하고 투구의 궤적을 추적하는 기능을 그래픽으로 재구현하고, 이와 유사한 방법을 통해서 타자의 스윙 및 타구의 추적 기능을 제안하고자 한다. 이 야구시뮬레이션 게임은 성공적인 비즈니스 아이템으로 성장한 골프존과 같이 스포츠와 게임을 결합한 "실내 스포테인먼트"의 하나로 발전할 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.535-540
• /
• 2014

최근 스포츠의 인기에 힘입어 IT 기술을 스포츠에 접목시킨 비즈니스 아이템들이 많이 등장하고 있다. 스포츠가 가지는 활동성과 게임의 흥미요소를 결합한 '스포테인먼트'는 시간과 지리적 제약이 비교적 작다는 점에서 앞으로 새로운 비즈니스 아이템으로 많은 발전가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 국내 대표적인 인기스포츠인 야구를 실내스포츠화 하기위한 설계를 제안하기 위하여, 기존의 야구 연습장에서 활용되는 기술과 현황을 살펴보고, 나아가 다양한 센서기술들을 활용한 실내 야구 시뮬레이션 게임의 가능성을 제시하고자 한다. 이 야구시뮬레이션 게임은 성공적인 비즈니스 아이템으로 성장한 골프존과 같이 스포츠와 게임을 결합한 "실내 스포테인먼트"의 하나로 발전할 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.41-48
• /
• 2018

가상 환경에서 몰입감을 높이고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 가장 자연스러운 방법은 사용자의 손을 이용한 제스처 인터페이스를 제공하는 것이다. 그러나 손 제스처 인식에 관한 기존의 연구들은 특화된 센서나 장비를 요구하거나 낮은 인식률을 보이는 단점이 있다. 본 논문은 손 제스처 입력을 위한 RGB 카메라 이외 별도 센서나 장비 없이 손 제스처 인식이 가능한 3차원 DenseNet 합성곱 신경망 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 가상현실 게임을 소개한다. 4개의 정적 손 제스처와 6개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 평균 50ms의 속도로 94.2%의 인식률을 보여 가상현실 게임의 실시간 사용자 인터페이스로 사용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 게임 뿐 아니라 교육, 의료, 쇼핑 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38C권1호
• /
• pp.118-130
• /
• 2013

고속 모바일 네트워크 및 고성능 모바일 디바이스 기반의 새로운 컨텐츠 서비스 제공환경의 도래로, 사용자들은 실생활공간에서 개인화된 정보를 좀 더 효율적으로 제공해 주는 서비스, 즉 엠비언트 서비스를 요구하고 있다. 이와 같은 지속가능한 형태의 엠비언트 서비스를 구현하여 제공하기 위해서는 보편타당한 서비스 구현 및 제공모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 실생활 공간에서 사용자에게 효과적으로 엠비언트 서비스를 제공하기 위하여 실생활 공간을 개인화하는 모델을 제안한다. 제안된 개인화 모델은 Public Info-space, Universal Info-space, Private Info-space의 3계층으로 구성되어있으며, 각 정보공간을 현재의 활용 가능한 기술로 구축하는 방법론에 대해서 논의한다. 제안 모델의 구현 가능성을 확보하기 위해 Wireless Mesh Network와 RTLS로 구성된 테스트베드 인프라를 대학 캠퍼스 내에 구축하고 그것을 활용한 엠비언트 서비스 구현 사례로써 길거리 게임에 대해서 설명한다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.399-406
• /
• 2020

In this paper, we propose a time-varying proportional navigation guidance law that determines the proportional navigation gain in real-time according to the operating situation. When intercepting a target, an unidentified evasion strategy causes a loss of optimality. To compensate for this problem, proper proportional navigation gain is derived at every time step by solving an optimal control problem with the inferred evader's strategy. Recently, deep reinforcement learning algorithms are introduced to deal with complex optimal control problem efficiently. We adapt the actor-critic method to build a proportional navigation gain network and the network is trained by the Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm to learn an evasion strategy of the target. Numerical experiments show the effectiveness and optimality of the proposed method.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제37권8호
• /
• pp.932-938
• /
• 2013

최근 WLAN을 이용한 실내 위치인식 방법 중 하나인 Fingerprint 기법은 신호의 반사 및 굴절에 의한 페이딩 현상에 강인하여 많이 연구되고 있다. 그러나 이 방법은 신호의 수집과 데이터베이스와 측정된 신호의 비교 연산의 과정에서 요구되는 시간과 연산량이 많다. 본 논문에서는 연산량을 줄이기 위하여 제안한 변형된 데이터베이스를 기반으로 실시간으로 수집되는 신호의 선택적 연산을 이용한 WLAN 실내 위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 신호의 세기에 따른 선형보간과 문턱치를 통하여 데이터베이스의 구성 시간 및 크기를 줄이고, 실시간으로 측정되는 신호의 선택적 연산을 통해 연산량은 감소시키면서 위치정확도를 유지하였다. 실험결과 제안한 알고리즘은 실내 복도 환경에서 기존의 Fingerprint 기법 대비 정확도를 17.8% 향상시켰으며 연산량은 평균 46% 감소되는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권9호
• /
• pp.1026-1033
• /
• 2016

그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.64-69
• /
• 2016

본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기를 소개하고, 전략을 제시하고자 한다. 인간을 모방하는 휴머노이드 로봇이 인간에게 협조할 수 있는 능력을 가지기 위해서는 운용시간, 안전성 및 주변 환경인식 기술들이 요구된다. 이에 대한 적합한 연구 모델로 인간의 마라톤 경기를 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 인간의 마라톤 경기를 이해하고 그와 유사한 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기에 대해 연구한다. 휴머노이드 로봇 관련 대회 중 HuroCup의 마라톤 경기는 인간의 마라톤과 가장 유사한 경기이다. 충분한 운용시간을 갖도록 설계 및 개발한 휴머노이드 로봇으로 마라톤 경기를 수행하고자 한다. 컴퓨터 비전을 통해 마라톤 트랙을 인식하여 보행하기 위한 전략을 세우고 휴머노이드 로봇에 적용한다. 실험 결과를 분석하여 휴머노이드 로봇의 마라톤 경기가 가능하도록 적용한 실제 경기 사례를 소개하고자 한다.