인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
현재 인터넷에서 서비스되고 있는 실시간 네트워크 게임을 개발하는 경우, 개발 인원과 시간이 많이 투입되는 프로젝트이기 때문에, 게임 제작시 기존에 작성되어 있는 코드를 재사용이 가능하도록 설계하는 것은 중요한 일이다. 코드의 재사용을 극대화하기 위해서 연구되고 있는 분야가 디자인 패턴과 관련한 분야인데, 보다 효율적인 게임 제작을 위해 잘 정의된 디자인 패턴을 이용한 다양한 설계기법과 그 적용 예가 개발자에게 제공된다면, 보다 나은 게임 API(Application Programming Interface)를 개발할 수 있고, 또한 API를 바탕으로 한 게임 개발 전용 프레임워크의 개발이 가능하다. 본 논문에서는 2종류의 네트워크 턴 게임 설계와 구현에 있어서, GoF(Gang of Four)가 제안한 디자인 패턴들을 적용하였다. 이를 통해서 네트워크 턴 게임 제작에 있어서 기존에 개발된 게임 API를 효과적으로 재사용하는 효율적인 설계 기법을 제안한다.
Recently, development of robot technology has been actively investigated that industrial robots are used in various other fields. However, the interface of the industrial robot is limited to the planned and manipulated path according to the target point and reaching time of the robot arm. Thus, it is not easy to create or change the various paths of the robot arm in other applications, and it is not easy to control the robot so that the robot arm passes the specific point precisely at the desired time during the course of the path. In order to overcome these limitations, this paper proposes a new-media content management platform that can manipulate 6 DOF industrial robot arm using 3D game engine. In this platform, the user can directly generate the motion of the robot arm in the UI based on the 3D game engine, and can drive the robot in real time with the generated motion. The proposed platform was verified using 3D game engine Unity3D and KUKA KR-120 robot.
초고속 인터넷의 광범위한 보급으로 가능해진 클라우드 컴퓨팅 기반 게임 서비스는 클라우드 노드에서 게임을 실행하고 게임의 영상을 원격 사용자의 단말기에 영상 스트림으로 전송함으로써 게임 서비스가 이루어진다. 사용자 입력은 게임에 즉각적으로 전송되고 반영된다. 이러한 서비스가 가능한 이유는 사용자 입력이 반영되고 게임 영상이 사용자에게 전달되는데 걸리는 시간이 최소화되어. 컴퓨터 게임에서 요구되는 반응성을 일반적으로 만족시킬 수 있었기 때문이다. 하지만 이러한 서비스는 고품질 3D 게임을 서비스하는 경우, 서버 구축에 많은 비용이 소요될 수 있다. 클라우드 노드가 탑재하고 있는 일반적인 그래픽 시스템은 동시에 하나의 3D 어플리케이션을 지원하도록 설계되어 있기 때문이다. 하나의 클라우드 노드에서 다수의 3D 게임을 실행하기 위해서는 그 실행에 필요한 실시간 다중 렌더링 기술이 필수적이다. 본 논문은 다수의 컴퓨터 게임을 하나의 클라우드 노드에서 실행시키고 다른 노드에서 각 게임 영상을 획득할 수 있는 이중 서버 구조를 제안한다. 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 알아본다.
본 연구에서는 교육용 게임의 본질을 분석하고자, 기호학적 분석 방법을 도입하여 연구를 수행하였다. 교육용 게임에서 기호가 어떤 방식으로 나타나는지를 분석하였으며, 교육에 대한 개념을 기호와 기호작용이라는 관점으로 설명한 퍼스의 기호학을 이용하여 교육적으로 활용하는 게임인 롤러코스터 타이쿤2를 분석하였다. 분석결과 표상체, 대상체, 해석체의 기호와 함께, 일차성, 이차성, 삼차성의 기호를 모두 가지고 있었다. 특히 롤러코스터 타이쿤2에서는 2차성과 3차성의 기호가 많은 부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 2차성의 기호는 논리적이고 창의적인 사고를 하는데 도움을 주는 기호이며 3차성 기호는 학습자의 창의력 신장에 도움을 주는 기호이다. 이 기호가 교육용 게임에서 많이 등장하는 것은 논리적인 전략을 세워서 문제를 해결해야하는 상황이 중심이 되는 것으로 해석할 수 있다.
Developers of network games have used several prediction techniques for hiding transmission delay to support the realtime requirement of network games. Nowadays many researches that are related with network game are in progress to solve delay problems more radically, such as to propose new routers architecture and transport protocols suitable to characteristics of network game traffic. So for these advanced researches the tasks to grasp the traffic characteristics of a network game are needed. In this paper we aimed to capture the traffic of MMORPG and present the statistical analysis of measured data. The measurement and the analysis were accomplished with the server of 'Lineage' that regarded as the most successful MMORPG. Next, we have implemented a traffic generator that reflects the characteristics of MMORPG and shown that the trace generated by MMORPG traffic generator had identical characteristics with actual traffic using statistical testing method. We expect that this traffic generator can be used in many researches related with a network game.
최근 게임 기술은 모의 수술 시뮬레이션이나 사이버 모델하우스 구축 등의 여러 응용 분야에까지 적용되어지고 있다. 이러한 응용 분야에서 꼭 필요하고 중요한 기술 중 하나는 3D 모델을 실시간으로 절단하는 것이다. 실시간 모의 절단 기술은 자동차나 건축물의 실시간 해체 시뮬레이션 구축에 꼭 필요하며, 다양한 융복합 산업 분야에서 응용이 가능하다. 기존의 BSP-Tree를 이용한 절단 기법에서는 무한 평면을 기준으로 3D 모델을 두 부분으로 절단시키기 때문에 일반적인 절단 작업에 유용하게 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 유한한 영역 내에서 3D 모델을 절단하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 절단 경로면을 유한하게 정의할 수 있도록 하였으며, 절단 범위 이내에서만 3D 모델을 분열시키도록 하여, 다양한 산업 분야에서 유용하게 사용할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 부분 절단 기법의 유용성을 보이기 위해 원자로 3D 모델의 해체 작업 과정을 모의 시뮬레이션 하는 과정에 적용해 보았다.
A simulation game represented the real world and situation as a video games, In the first time, this simulation game primarily applied to military practice areas and then it's applied areas were extended to strategy, flighting, racing, life areas. In this paper, we developed the driving simulator that operate the 3-axis sensor attached driver's handle which could forward/backward moving, control of direction, and transmit of gear in the virtual space. For more the realities of the situation and accuracy of the location and speed, we adopted the 3-axis sensing informations, Unreal engine4' and Blueprint.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.75-80
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2024
Research on the visual narrative impact of Unreal Engine's Lumen lighting system in games aims to delve into how Lumen's lighting technology plays a crucial role in game design and gameplay experience, thereby enhancing the visual storytelling of games. Lumen, Unreal Engine's dynamic global illumination solution, calculates lighting and shadows in real-time during gameplay, creating a more realistic and immersive environment. Analysis indicates that Lumen technology not only provides visually realistic and dynamic lighting effects but also significantly enriches the expressiveness and immersion of the game narrative through its changes in light and shadow.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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