• 정보교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.363-374
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• 2019

최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법인 게임 활용 학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞춰 개발된 Kinect 게임 활용 수업을 실시한 후 성공적으로 학습에 참여한 것으로 관찰된 학생 14명을 대상으로 인터뷰를 실시하여 참여적 학습 경험을 분석하였다. 연구 결과 학생들은 경쟁과 협력 놀이 요소에서는 '목표 달성'과 '상호작용'을, 디지털 놀이 요소에서는 '다감각적 자극', '환상과 호기심', '정확한 피드백', '우연', '통제감'을, 신체활동 놀이 요소에서는 '체감된 인지', '실재감'을 경험하면서 참여적 학습을 하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 Kinect 게임 활용 수업을 참여적 학습을 위한 교수학습방법으로 도입할 기초자료로서 도움을 주고자 한다.

• International Journal of Contents
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• 제7권4호
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• pp.10-18
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• 2011

Cooperative Group Games (CGG) emphasize participation, challenges and fun by cooperation among group members rather than competition. CGGs have been proven to be an efficient education method that teaches the value of cultivating cooperation skills, discipline, and sense of public order for tackling problems together through various types of interactions. When integrated with computer game technology, the general classic CGG can be reborn with new educational and entertaining aspects. To combine the joy of physical movement of group games and the richness of computer game contents, a motion based arcade CGG has been developed in this study, based on the original ideas and structures of classic off-line CGGs. While implementing the classic game concepts in arcade environment, various design attributes have been considered and applied, which were supposed to promote cooperative game play. Overall, the process of the implementation and test results of our four CGGs suggest several design strategies for effective arcade CGGs.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.101-112
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• 2020

본 연구는 <오버워치>를 통해 고수준의 플레이어가 되는 과정에서 게임 내 협력을 위한 희생이 어떻게 수행되는가에 대해 살펴보았으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 낮은 경쟁전 점수대에서는 칭찬카드가 공격형-딜러와 지원형-힐러간에 차이가 크게 나타났으며 지원형에게 많은 칭찬카드가 부여되었다. 둘째, 플레이어의 점수가 높아질수록 힐러로부터 딜러에게로 칭찬카드가 더 많이 부여되었다. 셋째, 고점수대의 플레이어들이 힐러역할을 자발적으로 맡음으로써 '자애로운 역할'을 자임하며 팀의 규범을 선도했고 결과적으로 팀 내에서 발생할 수 있는 역할 갈등의 위험을 분산했다. 이로부터 점수대가 높을수록 협력이 강해짐을 확인하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.236-242
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• 2003

This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.4799-4818
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• 2015

In this paper, we investigate the problem of achieving global optimization for distributed carrier aggregation (CA) in small cell networks, using a game theoretic solution. To cope with the local interference and the distinct cost of intra-band and inter-band CA, we propose a non-cooperation game which is proved as an exact potential game. Furthermore, we propose a spatial adaptive play learning algorithm with heterogeneous learning parameters to converge towards NE of the game. In this algorithm, heterogeneous learning parameters are introduced to accelerate the convergence speed. It is shown that with the proposed game-theoretic approach, global optimization is achieved with local information exchange. Simulation results validate the effectivity of the proposed game-theoretic CA approach.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.43-52
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• 2011

본 연구진에서 개발 및 효과성을 연구한 '팔도강산'은 집에서 즐기는 전국명승지 구경을 컨셉으로 하는 여가활용 및 노인 복지형 게임이며 팔걸이와 발판 컨트롤러를 이용하는 사용자의 걷기행위를 통해서 진행하는 게임이다. 개발된 게임을 통해서 기대하는 효과성은 상호 협력과 경쟁을 통한 운동 체감성의 대리만족과, 노인들이 게임플레이를 통해서 얻는 활동력 및 지적기능 유지 등의 놀이치료 효과이다. 천안 노인종합복지관에서 65세 이상 노인 309명을 대상으로 테스트 실험한 결과 전체 실험자의 76.1%가 게임플레이에 전반적으로 만족한다고 답변하였고, 게임의 흥미도는 5점 만점에 평균 4.13점으로 조사되었다. 다시 게임을 플레이하겠냐는 질문에서 전체 응답자중 89.4%가 긍정적인 반응으로 설문에 응답했다. 노인들을 위한 관용성과 체감성이 살려진 기능성 게임을 개발하였음을 발견했다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.648-651
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• 1997

This paper proposes methods for the cooperative control of multiple mobile robots and constructs a robotic soccer system in which the cooperation will be implemented as a pass play of two robots. To play a soccer game, elementary actions such as shooting and moving have been designed, and Q-learning, which is one of the popular methods for reinforcement learning, is used to determine what actions to take. Through simulation, learning is successful in case of deliberate initial arrangements of ball and robots, thereby cooperative work can be accomplished.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.13-22
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• 2006

오늘날 스포츠, RTS, RPG 게임과 같이 멀티 플레이어가 한 팀을 이루는 집단형 방식의 게임은 팀 인공지능 기술이 더욱 필요하다. 기존의 독립적인 지능형 에이전트는 스스로 문제를 해결하는 자율성 향상 연구에 치중하였으나, 이는 다른 에이전트간의 협동 및 상호작용 능력이 부족하다. 이를 위해 본 논문은 다중에이전트 시스템에서 효과적인 역할 분담과 자율성을 갖는 레벨통합 접근방식을 소개한다. 복잡한 목표를 성취하기 위해 에이전트의 역할 정보를 이용하여 각자의 목표를 할당하고 각 에이전트는 맡은 역할을 동적인 환경에서 스스로 판단하고 행동한다. 팀 전체의 목표는 상호 보완된 역할 분담의 전략적인 측면에서 조정한다. 각 에이전트는 데이터보드를 이용하여 서로의 상태 정보를 공유하여 상호 협동을 유도한다. 역할이 할당된 각 에이전트는 스스로 계획기능을 갖고 있어 동적인 환경에서 적합한 행동을 취한다. 이 협동과 상호작용 과정에서 충돌의 문제점이 발생하는데 이를 제어하는 조정 에이전트의 역할을 전략적 측면에서 접근한다. 본 논문에서 제시하는 레벨통합 접근방식이 기존의 중앙 집권적 접근방식, 분권적 접근방식과 비교 실험하여 기존 방식보다 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.17-26
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• 2017

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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.19-28
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• 2014

본 논문에서는 현 스마트 폰 게임시장에서 개발사의 수익 창출 한계를 진단하고 이를 극복하기 위한 수익 창출 모델을 제안한다. 논문에서 제안하는 수익 창출 방식은 게임을 단순히 유저의 재미추구와 시간 소모가 아닌 이윤 추구 활동으로 바꾸는 것이다. 수익 창출 방식은 양방향으로 이루어진다. 첫 번째로 오프라인 기업체는 게임 제작사와 제휴를 통해 게임 내 활용이 가능한 쿠폰을 발행함으로서 오프라인 상품의 홍보 효과를 누리게 된다. 두 번째로 게임 제작사는 게임 플레이 완료시 오프라인에서 활용할 수 있는 쿠폰을 플레이어에게 제공한다. 이를 통해 게임 플레이 결과가 오프라인에서 실제 구매로 이어질 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 수익 모델을 실제 플랫폼으로 구현하였고 관련 프로세스 및 방식을 소개한다.