학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.
The purpose of this study is to understand consumer needs through emotion on character T-shirts. Study results suggest the basis for planning effective designs of character T-shirts. The results were summarized as follows: Emotion factors such as complex and arousal occupied 64.0% of the total. The types of the character T-shirts were clustered as four groups. The four types showed significant differences in all emotion factors. Complex emotion indicated its highest and lowest scores in types 4 and 2, respectively; and arousal emotion in types 2 and 3, respectively. As for the relation of consumption sensibility to emotions, three consumption sensibilities were related to all eight emotional adjectives. In the demographical aspect of emotions and consumption sensibilities, significant differences were found in age, gender, job and education. Therefore, the results of this study can be used as criteria improving emotions and consumption sensibility of character T-shirts. Especially, enhanced comsumption sensibility can be expected by the elimination of texts and the use of preferred character actions and vivid warm colors.
Online games, by a massive influx of many players, it has diverse situations in which emotion is generated. Emotion plays an important role that helps players to interact and immerse in game. In the previous games, simple structures are used to express emotion. By increasing the user's needs of emotion in the game, it is necessary to structure a various type of emotion. In this paper, the game components were classified as background, object, and character in order to analyze emotion structurally in game. We defined how to use the rule of emotion, and applied to League of legend, Cyphers and World of Warcraft which belong to the AOS genre. The AOS game is well-suited for analyzing emotion structure, because a various emotional changes and situations can arise in the game. Through this paper, it was discovered similarities emotion to be used in online games. It is expected to generalize the emotion in the game by analyzing the emotional structure of more games in future.
본 논문에서는 플레이어의 감정 이입을 위한 게임 캐릭터 디자인 방법으로 RPG 장르의 능력치 변화량에 따라 인간의 감정 요소가 적용된 게임 캐릭터 걷기 동작을 구현하였다. 인간의 얼굴 표정에서 나타나는 기본적인 감정 요소와 캐릭터 애니메이션에서 감정 요소가 적용된 걷기 동작을 분석해 보고, RPG 장르의 능력치 요소와의 상관관계를 통해 인간의 감정 요소가 적용된 걷기 동작을 8가지 형태로 분류하였다. 이것을 RPG 게임 캐릭터 중 인간의 외형적인 특징과 가장 유사한 기사 캐릭터에 적용시켜 능력치 변화량에 따라 달라지는 걷기 동작을 구현하였다. 인간의 감정 요소가 적용된 게임 캐릭터를 플레이어가 직접 제어함으로써 플레이어의 게임 캐릭터에 대한 감정 이입 효과가 높아질 것이고 게임에 대한 몰입도가 증가할 것으로 예상된다.
감정은 사용자의 상호작용을 도와주는 게임요소 중 하나이다. 그동안 게임에서 캐릭터들의 성격이나 감정을 표현하는 방식은 그래픽과 특정행동에 대한 반응 정도로 고려되었다. 하지만 최근 감정연구에 대한 관심이 높아지면서 게임에서도 감정을 다양하게 활용하기 위한 구조화가 필요해졌다. 자율성 에이전트 분야에서는 감정의 활용가능성 연구를 통해 12가지 감정규칙을 정의했다. 본 논문에서는 감정규칙을 게임에 사용되는 용어로 정의하고 확장시켜 게임 감정규칙을 만들었다. 그리고 게임 감정규칙을 사용해 실제 게임 속 캐릭터의 감정을 분석했다. 그 결과 비슷한 장르의 게임에도 각자 다른 게임 감정규칙이 사용되는 것을 볼 수 있었다.
본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.
최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려해야할 구조적인 틀을 제안한다.
본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.
The advancements in scientific technology and information network in the 21st century allow us to easily acquire a desired knowledge. In the midst of today's informatization, globalization, and cultural diversification, adolescents experience emotional confusion while accommodating diverse cultures and information. This study aimed at examining three aspects of character suggested by the Ministry of Education, which are ethics, sociality, and emotion, and the actual sub-factors required for character education. To that end, a survey was conducted with adolescents who were at a character-building age, and social network analysis (SNA) was performed to determine the effect of character education on the sub-factors. The statistics program SPSS was used to investigate the general traits of the subjects and the validity of the research variables. The 2-mode data that were finally selected were converted to 2-mode data using NetMinder 4, which is a network analysis tool. Furthermore, a data network was established based on a quasi-network that represents the relationships between ethics, sociality, and emotion. The results of this study showed that the subjects considered honesty and justice to be the sub-domains of the ethics domain. In addition, they identified sympathy, communication, consideration for others, and cooperation as the sub-domains of the sociality domain. Finally, they believed that self-understanding and self-control were the sub-domains of the emotion domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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