게이미피케이션 기술은 차세대 박물관 경험을 위한 중요한 기술 중 하나임에도 불구하고 국내 박물관 교육과 해설 활동에 활발하게 적용되고 있지 않으며 학문적 연구의 실증적 고찰 또한 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 박물관 게이미피케이션 국내외 대표적 사례를 연구하여 박물관 게이미피케이션 기술 전략을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 해당 사례의 관람 방식, 관람경험의 개인화, 프로그램과 관람객 간의 상호작용 정도를 비교 분석하고 이를 MDA 프레임워크에 적용함으로써 디지털 기술 기반 프로그램의 특정 구조가 박물관 경험에 미치는 영향을 구체적으로 살펴보았다. 이와 같은 연구를 통해 관람객이 주체가 되어 박물관과의 상호작용을 주도하는 과정에서 게이미피케이션은 첫째, 시각적 자기 표현, 둘째, 박물관 공간 활용, 셋째, 시공간에 구애받지 않는 주도적 학습, 넷째, 타인과의 상호작용에 기여하는 방식으로 디자인되어야 그 제 기능을 다할 수 있음을 확인할 수 있었다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.59-64
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2001
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.
본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.
현재는 남녀노소 할 것 없이 많은 사람들이 스마트 폰을 이용하는 시대가 되었다. 특히 스마트 폰을 이용하여 교육용 애플리케이션을 제작하는 사례들이 늘어나고 있는 추세이다. 본 논문은 이러한 추세에 맞춰 어디서나 쉽게 유아들에게 한글을 접하고, 쉽고, 재미있게 배울 수 있는 한글 교육 기능성 게임을 설계하는 것을 목표로 한다. 특히 스마트 폰의 사용이 보편화되면서 유아들의 한글 습득과정이 과거와 달라지고 있다는 점은 주지의 사실이다. 보통 유아는 한글 공부를 일반적으로 종이책을 기반으로 학습한다. 그러나 현재는 스마트 폰을 활용해 시간과 장소에 구애받지 않고 한글을 익힐 수 있는 세상으로 변화되었으며, 주위에서 이런 모습을 어렵지 않게 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 한글 학습을 놀이의 속성을 이용해 쉽게 익힐 수 있도록 스마트 폰에서 활용할 수 있는 애플리케이션을 설계하는 방법에 대해 설명한다.
현재의 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)에서 전세계 수백만명의 사용자들은 특정 게임을 공유하며 동시에 참여할 수 있다. MMOG의 참여자들이 증가하면 게임 업계에 상당한 비용 증가와 서비스 품질에 영향을 주는 서버 증설 요구 등의 문제가 발생한다. MMOG의 확장성 문제를 해결할 수 있도록 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 P2P 하이브리드 구조를 제시한다. P2P와 클라우드 구조의 기능들은 거의 독립적이나 MMOG를 위하여 두 구조의 개념을 융합하고 최종 결합 형태의 응용 연구에 대한 가능성을 고려하였다. 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하가 배분되는 본 논문의 하이브리드 구조는 참여자의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 규모의 컴퓨팅 능력과 통신량을 경감시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 하이브리드 구조에 기반한 MMOG는 전형적인 클라이언트-서버 시스템에 기반한 MMOG보다 통신량이 감소되며 성능이 향상된 것으로 나타났다.
인터넷 기술의 발전과 함께 급진전한 디지털경제는 그 적용분야에 따라 B2B, B2C, A2B등의 많은 부류를 형성하였다. 또한, 고객의 요구사항에 맞추어 전자상거래 시스템 구축기술도 객체지향기반에서 컴포넌트기반의 개발방법으로 도입되고 있으며, 개발환경은 기존의 C/S(Client/Server)환경에서 3-Tier, 웹 기반 아키텍처등으로 변화, 도입되고 있다. 이러한 배경으로 본 논문은 전자상거래에 사용될 수 있는 좌석 예약 및 확인 시스템을 다중서버환경에서 구현하였다. 이는, 분산환경에서 효율성을 높이기 위해 해당 중요 로직은 서버 컴포넌트 모델인 EJB를 활용하였고, Main Server를 위해 Resin Server환경의 Servlet을 이용한JSP와Java를 통하여 구현하였다. 따라서, EJB를 이용한 독립 컴포넌트를 통하여 전자상거래 시스템 로직사이의 독려성을 높였으며, 분산된 EJB서버를 통하여 해당 메소드를 호출함으로써 서버의 부하를 줄이고, 각 로직자원들을 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다.
이 연구는 학습자에게 창의적인 사고 경험을 활성화하여 문제를 해결하도록 유도함으로서 디자인 교육의 효율성을 높이는 창의적디자인도출 교수학습법을 제시하고, 이를 다양한 교육과정에 적용해 봄으로써 학습자의 창의력 신장에 긍정적 영향을 미치게 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 실행연구 방법을 활용하여, 실제로 게임공학과의 게임캐릭터디자인, 뷰티케어학과의 조형예술, 시각디자인학과의 디지털그래픽스 교육과정에 적용하여 교과목 특성에 맞도록 교수자는 수업주제, 교수학습내용, 창의적 발상 도구를 정의하고 수업을 진행하는 방식을 취하였다. 그 결과, 창의적인 디자인 도출에 효과적임을 알 수 있었으며, 수업의 참여도와 학습자의 흥미를 높이는데 도움을 줄 수 있다. 하지만, 창의적 발상 도구를 적용한 결과 학습자의 역량에 따라 창의적 학습결과물에 다소 차이가 나타났다.
본 연구의 목적은 데이터 클러스터링을 활용해 기존의 플레이어 유형 이론을 비교하고 검증하는 것이다. 연구 진행을 위해 A 대학교 2016년 2학기에 진행된 초대형 강의 수강생의 결과 데이터 235개를 활용했다. 본 연구에서는 K-평균(Means)과 적절한 클러스터 수를 결정하기 위해 실루엣(Silhouette) 평가기법을 적용했다. 적용한 플레이어 유형은 바틀의 2차원, 3차원 플레이어 유형, Ferro의 5 가지 유형, 브레인헥스이다. 연구결과에 따르면, 바틀의 2차원 플레이어 유형이 데이터 클러스터링 관점에서 가장 적합한 것으로 나타났다. 각 플레이어 유형 별 특성분포도 해석했다. 본 연구결과는 게이미피케이션을 적용하거나 개발 프로세스를 연구할 때 사용되는 플레이어 분석 부분에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
이동통신 및 휴대폰 관련 사업이 급격하게 성장하고, 이를 활용한 다양한 부가서비스가 출현함에 따라 다양한 기능을 제공할 수 있는 스마트 폰은 향후 가장 주목받는 기술로 전망되고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰을 활용하여 사용자의 상황에 적합한 인터페이스를 제공하기 위한 상황인지(context-awareness) 인터페이스 플랫폼을 설계하였다. 인터페이스 플랫폼은 스마트 폰에 장착된 센서로부터 측정한 데이터를 분석하여 사용자의 정지 및 이동상황, 조도, 위치, 장소에 관한 상황을 설정함으로써 인지된 상황에 적절한 이벤트를 발생하여 효율적이고 직관적인 사용자 스마트폰 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 제안한 인터페이스 플랫폼의 효용성을 확인하기 위해 실제 슈팅 게임 시스템에 적용한 결과, 기존의 방법들보다 직관적인 인터페이스를 제공할 수 있음을 확인하였다. 제안한 플랫폼은 게임 환경이나 스마트폰 어플리케이션 환경에서의 인터페이스 구현에 응용이 가능하다.
본 논문에서는 단조롭고 일률적으로 보여주는 축제 앱의 단점을 보완하기 위하여 문화관광축제 종합 평가 보고서의 만족도 평가항목과 국내 외 학자들의 축제 품질요인을 이용하여 요인분석을 실시하였다. 요인분석 결과 탐색적 요인분석에서 KMO 값은 0.821로서 나타났다. 요인적재치가 기준 이하인 항목은 제거를 하여 축제 검색요인은 접근성, 홍보안내, 행사내용, 축제상품, 먹을거리, 편의시설을 도출하였다. 신뢰도 분석에서는 Cronbach's ${\alpha}$(Alpha)값이 0.816으로 나타났다. 확인적 요인분석에서는 카이스케어 검정결과 p값이 0.289로 나타났으며, CMIN/DF 값도 1.100로 나타났다. GFI, AGFI, CFI, NFI, IFI 모두 적합도 기준치인 0.9 이상으로 나타났고 RMSEA 역시 0.018로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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