1960년대 MIT에서 제작된 최초의 게임 Space War를 시작으로 짧은 기간 동안 게임산업은 급속도로 성장하고 방대해지면서 최근 발표된 게임들은 총합적 디자인의 결정체라고 봐도 무방하리만큼 콘텐츠를 이루는 구성요소가 무수히 많아졌다. 결국 게임을 개발함에 있어서 고려해야할 요소도 기하급수적으로 증가하여, 예산 및 인력, 시간투입 등에 대한 계획도 매우 복잡해질 수밖에 없다. 그러므로 성공적인 게임개발을 위해서는 게임을 구성하는 요소를 추출하고 각 요소별 중요도를 산출하여, 향후 개발되는 게임을 사전에 평가할 수 있는 방법이 무엇보다 절실하다. 이러한 기획은 진행과정에서 무수한 의사결정을 요구하게 되고, 의사결정 작업은 다수인자에 대한 문제, 요소들을 정량화시키기 어려운 불확실성의 문제, 결과가 지향하는 복잡한 다목적의 문제, 다수의 의사결정간의 혼선, 의사결정과정에 이르는 다단계의 우선순위 결정문제 등으로 인한 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 문제들을 총합적으로 해결하며, 불확실한 데이터를 정량화시켜 논리적이고 합리적인 대안을 제시할 수 있도록 계층화의사결정법을 제시하고자 하며, 현재 게임시장을 주도하고 있는 FPS게임을 대상으로 분석을 시도하였다. AHP분석에서 가장 중요한 것은 분석하고자 하는 대상의 요소들을 객관적으로 정확하게 분류하고 이를 계층화시키는 것과 요소간의 쌍대비교를 통한 중요도 추출이다. 본 연구는 이러한 요소추출과 요소간 중요도 산출 및 대안의 선정 2부분으로 구성되며, 그 중에서 본 논문은 델파이기법에 의한 FPS게임의 객관적 요소추출 및 계층화를 중심으로 하고 있다.
모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.
목적 : 기존의 시각 자극과 관련한 뇌기능 연구가 일반적인 이차원 시각 자극을 이용한 데 반하여 본 논문에서는 삼차원 스트레오스코픽 비젼에 의한 시각 자극을 이용한 뇌기능 영상 연구를 수행하였다. 본 연구를 통하여 삼차원 시각처리와 관련한 뇌의 기능 영역 및 특징을 이차원 시각 자극 결과와 비교 검토하였다. 대상 및 방법 Anaglyph(이차원 그림을 칼라 코딩한 후 왼쪽과 오른쪽에 서로 다른 색깔의 렌즈를 사용하여 스트레오스코픽 비젼을 구현)를 이용하여 삼차원 시각 자극을 주었으며, 이와 비교를 위하여 동일한 영상으로 이차원 시각 자극을 구현하였다. 건강한 volunteer들에 대하여 삼차원 및 이차원 시각 자극에 대한 뇌기능 영상을 3.0 Tesla MRI 시스템에서 얻었다. 결과 : 삼차원 시각 자극에 의하여 활성화된 뇌의 영역은 이차원 시각 자극과 동일하게 후두엽으로 나타났으며, 삼차원 시각 자극에 의한 활성영역이 이차원 시각 자극에 의한 영역 보다 약 $18\%$ 더 넓게 나타났다. 결론 : 사람은 양 눈을 사용하여 삼차원 물체를 인식한다. 삼차원 물체 인식은 스테레오스코픽 비젼에 기인하는데, anaglyph 를 이용하여 삼차원 시각 자극에 대한 뇌기능 영상을 3.0 Tesla MRI 시스템에서 수행하였다. 삼차원 시각 자극에 의하여 활성화된 뇌의 영역은 이차원 시각 자극과 동일하게 후두엽으로 나타났으나, 활성영역이 이차원 자극에 비하여 약 $18\%$ 더 넓게 나타났다. 이것은 삼차원 영상 처리가 이차원 영상 처리에 비하여 왼쪽 영상과 오른쪽 영상의 차이에서 거리 정보를 추출하는 삼차원 시각 처리 기능이 추가됨에 따라 뇌의 처리 영역이 넓어진 것으로 판단된다. 이러한 삼차원 시각 자극 뇌기능 영상은 가상현실이나 3-D 디스플레이, 3-D 멀티미디어 콘텐츠 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 디지털 미디어의 마케팅적 활용에 따른 소비자가 경험하는 체험에 대한 사례 연구이다. 최근 다양한 매체들의 융합으로 새로운 콘텐츠들이 가능해지고 있다. 디지털 세상에서 새로운 콘텐츠들로 소비자들에게 접근하는 것은 선택이 아닌 필수인 상황에서 다양한 디지털 미디어를 활용하여 소비자에게 새로운 영향을 주어야 한다. 최근 소비자들은 수동적으로 전달받는 것이 아닌 직접 능동적으로 참여하는 방식을 선호하고 있기에 디지털 미디어를 활용하여 소비자의 체험을 극대화할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 미디어를 마케팅적으로 활용한 소비자 체험 활용에 대한 사례들을 살펴보고 체험 마케팅적인 측면에서 사례 분석을 진행한다. 번 슈미트(Bernd H. Schmitt)가 제시한 체험 마케팅의 다섯 가지 요소들과 디지털 미디어적 요소들을 어떻게 복합적으로 이용하였는지를 확인해본다. 뷰티 브랜드에서 활용하고 있는 디지털 마케팅의 사례 중 다양한 체험 요소를 갖고 있으며 대중적으로도 잘 알려진 로레알의 Make-up Genius, 입생로랑 뷰티의 Google Glass Tutorials 그리고 버버리 뷰티박스의 Digital Runway Bar를 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 사례 표본으로 하여 번 슈미트의 전략적 체험 모듈인 감각(Sense), 감성(Feel), 인지(Think), 행동(Act), 그리고 관계(Relate)를 기준으로 유료 미디어(paid media), 자발적 확산 미디어(earned media), 기업 소유 미디어(owned media)의 3가지로 분류하였다. 사례를 통해 AR(Augmented Reality) 기술을 활용하여 사진 촬영 및 주변 공유, 제품의 구매까지 서비스들이 유기적으로 연결되어 다양한 고객 체험이 하나의 서비스를 이루도록 하거나 구글 글라스를 활용하여 기존의 일회성 이벤트에서 고객 맞춤형 콘텐츠로 서비스의 성격이 진화하는 등 디지털 미디어 기술과 디지털 미디어의 마케팅적 요소들의 복합적 활용으로 감각, 감성, 인지, 행동, 관계의 다양한 고객 체험을 이끌어 내고 있음을 확인할 수 있었다. 이처럼 각 사례들이 어떤 디지털 미디어를 활용하였고 체험 마케팅의 요소들을 어떻게 복합적으로 이용하였는지를 확인해보는 과정을 통해 현재의 디지털 마케팅을 이해하고 향후 효율적인 디지털 마케팅을 연구하기 위한 초석으로 삼을 수 있을 것이라는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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