온라인 게임에서 동영상은 게임을 홍보하는 중요한 수단이며, 게임 진행에 많은 도움을 준다. 이 경우에 동영상은 저장 공간의 효율적인 사용과 네트워크 자원의 효율성을 위해 가변 비트율 형태로 압축된다. 적응형 대역폭 할당은 게임 동영상에 대한 전송 계획을 세우고 이 계획에 의한 전송률이 가용 전송률보다 큰 경우에 가용 전송률을 만족시킬 때까지 일부 프레임을 폐기시켜서 전송하는 방법이다. 이때, 적응형 대역폭 할당 방법에서의 평가 요소들은 전송률을 설정하는데 크게 영향을 준 프레임들의 폐기 순서에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이를 살펴보기 위하여 전송 계획에 사용되는 CBA, MCBA, MVBA, [6]], [7]의 알고리즘들을 적응형 대역폭 할당 방법의 전송 계획으로 각각 적용하여 다양한 프레임 폐기 방법들로 성능을 평가한다.
웹을 기반으로 한 전략 시뮬레이션은 클라이언트 기반의 일반 온라인 게임과 변별되는 특징들을 갖고 있다. 첫째, 웹 기반 MMORTS는 게임 과정이 그래픽적 표현과 텍스트적 표현의 복합으로 재현된다. 둘째, 게임의 주체는 플레이어, 전략 거점으로서의 마을 캐릭터라는 시차적 주체로서 존재한다. 본고는 이러한 요소들을 중심으로 웹 기반 MMORTS의 스토리텔링을 분석하는 것을 목적으로 하며 이노게임즈(Innogames)사의 <부족전쟁(Tribal War)>을 연구대상으로 선택하였다. 분석결과, 웹기반 MMORTS <부족전쟁>의 플레이어는 로그아웃 된 동안에 벌어진 수동적 AI 캐릭터의 경험까지도 로그인 후 시차를 두고 받아들임으로써 고유의 사용자 서사를 경험하게 됨을 알 수 있었다. 본 연구는 일상적인 업무와 병치가 가능하고 여타 플랫폼과 연계될 수 있는 웹 기반 가상세계가 갖는 잠재력을 논했다는 점에서 의의를 갖는다.
과학관 타겟층 확대를 위하여 유청소년들이 좋아하는 테마파크, 게임, 영화 등 다양한 엔터테인먼트 산업과의 차별화 전략을 통하여 단순한 놀이가 아닌 에듀테인먼트로서의 과학관 위상 확립을 도모 하여야 한다. ICT융합 콘텐츠 전시를 이용하여 과학의 원리에 대한 관람객의 이해도를 높이고, 과학교육이라는 교육적인 측면 이외에도 대중적인 과학 문화공간으로 흥미로운 여가공간의 기능을 부여함으로써 과학관의 효용성을 높이는 방안을 강구해야한다. 과학교육의 장으로서의 과학관이 아닌 지역사회와 함께 하는 문화공간으로서의 과학관 역할이 필요하며, 대 국민 과학교육의 메카로서 교육적인 내용들을 어떻게 효율적으로 대중에게 전달할 것인가에 대한 고민이 필요하다. 본 연구는 과학관이 단순한 체험과 교육에서 벗어나 현대사회에서 과학교육의 메카로서 과학관이 나아가야 할 방향에 대하여 외적 환경 분석을 바탕으로 제시하였다.
본 논문에서는 디지털 게임 기반 학습(DGBL) 방법을 사용하여 대학 신입생들이 학과의 강사들 정보와 지도 교과목들에 대해 학습할 수 있는 대화형 강사 소개 게임을 구현한 결과를 제시한다. 이 게임은 강사의 이름, 사진, 지도 교과목 등의 정보들을 퀴즈 게임 형식으로 제공하며, 개발 환경으로는 유니티(Unity)와 PHP를 사용하였다. 게임과 통합 콘텐츠 관리 시스템(CMS, Content Management System) 그리고 데이터베이스 간의 통신은 REST API를 사용하여 이루어지며, CMS는 게임의 내용을 관리하고 각 레벨에 대한 점수와 질문 수, 게임 사용자의 암호, 성능 임계값과 같은 게임의 여러 파라미터들로 구성된다. 개발한 대화형 게임은 통합 CMS를 사용하고 있어 상황 변화에 따라 동적으로 컨텐츠 업데이트가 가능하므로 학과의 변경의 대해 쉽게 적용할 수 있으며, 아울러 다양한 교육용 게임 개발에도 활용할 수가 있다.
PC, SNS, IoT의 대중화로 수많은 데이터가 생성되고 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 거대한 양의 데이터를 활용하는 방법으로 인공신경망 학습은 최근 많은 분야에서 주목받는 주제이다. 인공신경망 학습은 음성인식, 이미지 인식에서 엄청난 잠재력을 보였으며 더 나아가 의료진단, 인공지능 게임 및 얼굴인식 등 다양하고 복잡한 곳에 광범위하게 적용된다. 인공신경망의 결과는 실제 인간을 능가할 정도로 정확성을 보이고 있다. 이러한 많은 이점에도 불구하고 인공신경망 학습에는 여전히 프라이버시 문제가 존재한다. 인공신경망 학습을 위한 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 포함되어 악의적인 공격자로 인해 프라이버시가 노출될 수 있다. 공격자가 학습하는 도중 개입하여 학습이 저하되거나 학습이 완료된 모델을 공격할 때 발생하는 프라이버시 위험이 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 신경망 모델의 공격 기법과 그에 따른 프라이버시 보호 방법을 분석한다.
RPG 게임에서 게임 플레이어에게 리얼리티를 준다는 측면에서 게임캐릭터의 개성 표현은 디자인 행위의 핵심의 하나라고 할 수 있다. 독특한 캐릭터의 개성이 플레이어의 관심과 몰입감을 높여 다양한 체험을 할 수 있도록 한다. 이론적 연구와 사례 분석을 통해 RPG게임 캐릭터 디자인에서의 개성 있는 표현 방식을 분석해봤다. RPG 게임에서 캐릭터의 개성을 표현하는 방식은 우선 게임의 시공간적 배경과 줄거리, 미션에 따라 캐릭터의 대략적인 성별, 인종, 직업, 기능 등 기본적인 정보를 제시한다. 그리고 캐릭터의 응용과 활용에 맞춰 구체적이고 풍성하게 캐릭터를 성장시키면서 체형, 움직임, 색채, 의상, 무기류 등을 더욱 정교하게 그려낸다. 이 연구는 감성적 디자인 이론의 관점에서 RPG게임 캐릭터의 개성 설계에 영향을 미치는 주요 요소를 획득하는 데 목적이 있다. 이에 의해 감성적인 디자인의 RPG게임 캐릭터 개성 디자인 방법을 제안한다.
취학 전 아동에게 시각은 중요한 역할을 하며 모든 것은 배우고 인지하는 것은 사물에 색채로부터 시작된다. 게임의 인터페이스(UI)는 아동들의 게임에 대한 첫인상으로 합리적인 색채 디자인이 필요하다. 본 논문에서는 취학 전 아동을 위한 모바일 교육용 게임을 선정하여 게임 인터페이스와 작동 아이콘에서 주요 색채를 포토샵(Photoshop)에 적용함으로 UI 색채의 세 가지 요소인 색상, 명도, 채도를 분석하고자 한다. 연구결과로 아동 교육용 게임 UI 색채 디자인에 대해 3가지 개선점을 제시한다. 첫째, 디자인할 때 현실과 비슷한 색채를 선택함이 우월하다. 둘째, 아동들의 취향에 따라 따뜻한 색을 선택함이 우월하다. 셋째, 아동의 시력 보호하기 위해 대비색 적용을 선택할 때 색채의 명도나 순도를 낮춘다. 연구결과가 취학 전 아동(3~6세)을 위해 개발된 교육용 게임 색채 디자인의 참고 자료로 활용되기를 바란다.
This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.
게임 그래픽은 플레이어들에게 몰입감을 제공하여 능동적인 참여를 이끌어낸다. 본 논문은 신화를 모티브로 하는 게임의 서사와 세계관을 재현하고 있는 게임 스킬 비주얼 이펙트의 상징적 디자인을 위한 신화적 의미 분석을 목적으로 하고 있다. 연구방법은 비주얼 이펙트 이미지를 보편적인 원형의 재현인 형태의 상징과 게임 내의 서사를 표현하는 색채의 상징으로 분류하고 롤랑 바르트의 의미작용모델을 적용하여 분석했다. 본 연구를 통해, 게임의 서사를 상징하는 함축적 의미와 보편적으로 공감할 수 있는 신화적 의미로서 비주얼 이펙트의 의미를 분석할 수 있었다. 신화가 반영된 게임의 서사를 재현하고 있는 비주얼 이펙트의 상징적 표현은 플레이어들의 몰입과 참여를 유도할 수 있으며, 게임 그래픽 제작에 있어 비주얼 이펙트가 게임의 신화적 세계관을 반영하는 고유한 상징성을 가질 수 있도록 디자인 방향을 제시하고자 했다.
게임의 멀티미디어 데이터는 그 품질에 따라 게임의 몰입에 영향을 준다. 예술적인 품질은 평가기준을 설계하기가 어렵지만 기술적인 관점에서 평가할 수 있는 부분에 대해서는 평가기준을 설계하는 것이 품질의 신뢰성과 객관성을 확보할 수 있다. 그러나 게임의 멀티미디어 데이터에 대한 품질평가 기준은 아직 설계된 것이 없다. 따라서 본 연구에서는 게임의 멀티미디어 데이터에 대한 품질평가 요소를 추출하고, 추출 요소에 대한 신뢰성을 검증하였다. 그리고 각 요소에 대한세부평가내용을 정의하고, 평가지표를 개발하였다. 본 연구의 결과는 고품질의게임 개발에 가이드 역할을 하며 게임산업의 성장에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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