• 농촌계획
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• 제19권4호
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• pp.177-189
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• 2013

3D modeling and rendering technologies are getting more attention from landscape planners and architects because the virtual reality based on 3D graphic technology could give more realistic experience to landscape simulation users and boost promotional effects. The 3D landscape simulation, however, not only requires a lot of cost and time in production, but also demands efforts to distribute to consumers due to various computing environment of them. The purpose of this study is to suggest a process for developing an interactive 3D landscape simulator with low-cost, which can support multi-platform functionality in high quality through reviewing related current software and web services. We select GIMP for 2D image texturing, SketchUpfor 3D modeling, Unity for real-time rendering, and Google Earth for terrain modeling considering price and workability and apply the developed process for Windows, Web, and Android versions to test the applicability for Sangji-ri, Gosam-myeon, Gyeonggi-do, Korea.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.439-440
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• 2018

본 논문에서는 제작한 가상현실 게임의 소개와 적용기술에 대해여 논한다. HTC VIVE를 이용하여 강력한 주요 게임 개발엔진 중 하나인 Unreal engine4를 이용하여 쉽게 접근 할 수 있는 VR 리듬게임 구현을 목적으로 한다. 플랫폼의 한계의 벗어나 HUD로 좀 더 현실감과 몰입을 요구하는 게임개발을 목표로 리듬감 증진 혹은 운동효과도 기대할 수 있다. 사운드 플러그를 이용하여 주파수별 스펙트럼을 시각화하여 재생되는 음원중 스펙트럼 값이 조건을 만족하면, 노트가 자동으로 생성되고 일정 시간이 경과한 후 사라지거나, 플레이어가 타격하여 점수를 획득 하는 방식으로 진행되며, 플레이어가 노트를 맞을 경우 체력값이 단계별로 낮아져 게임이 종료된다. 더 많은 곡과 맵을 추가하여 흥미소요를 늘릴 수 있으며, 단순타격이 아닌 조건이나 임무를 부여 다양성과 복잡함을 추가해 낮은 접근성과 높은 정복성을 가질 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.127-136
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• 2014

게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.38-43
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• 2021

증강현실기술을 사용하는 증강현실 게임이 늘어남에 따라 사용자들의 요구도 많아지고 있다. 증강현실 게임에서 사용되는 게임 기술에는 MARKER, MARKERLESS, GPS등을 활용한 게임이 주를 이루고 있다. 이러한 기술을 활용한 게임은 배경과 다른 오브젝트를 증강할 수가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 증강현실의 중요한 요소인 배경에서 객체를 분석하여 증강현실 게임을 개발하는데 도움을 주고자 한다. 증강현실 게임에서 배경을 분석하기 위해 UNITY엔진에서 TensorFlow Lite를 활용하여 딥러닝 모델을 적용하여 배경 객체를 분석하였다. 이 결과를 활용하여 배경에서 분석된 객체의 종류에 맞춰 게임에 증강되는 오브젝트를 배치 할 수 있다는 결과를 얻었다. 이 연구를 활용하여 배경에 맞는 오브젝트를 증강하여 향상된 증강현실 게임을 개발 할 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-6
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• 2021

매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.283-297
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• 2014

미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.23-32
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• 2022

3D 프로그램을 활용한 방식의 영상 제작과정은 3D 데이터를 시각화하는 렌더링이라는 과정을 거친다. 이 과정은 제작 시간과 작업비용의 부담이 커서 제작자로서는 렌더 비용을 줄이는 것이 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구는 실시간렌더엔진인 게임엔진의 렌더링을 영상 제작에 접목해 렌더 시간을 줄여 기존의 제작 시간을 단축하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 렌더링 실험을 위해 로봇과 실내 모델링을 3D 제작 프로그램인 마야(Maya)와 게임엔진인 유니티(Unity)로 렌더링을 비교 분석했다. 분석 결과, 유니티는 실시간으로 렌더 되어 렌더 비용을 줄일 수 있고, 렌더된 이미지의 퀄러티 또한 마야에서 렌더된 이미지와 유사한 결과를 나타냈다. 이번 실험을 통해 유니티의 렌더링을 마야와 비교해 분석해 봄으로써 기존의 제작 시간을 단축하는 방법을 제시하고 사용자가 실시간렌더엔진에 접근할 수 있는 가이드를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.496-509
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• 2020

본 연구는 최근 엔터테인먼트 산업의 핵심 분야로 각광받으며 향후 국가 경제의 새로운 성장 동력으로 주목을 받고 있는 게임산업 중 온라인 및 모바일 게임 기업 25곳을 대상으로 2014년부터 2018년까지 5년간의 효율성 분석을 진행하였다. 정태적 효율성 분석을 위해 DEA를, 동태적 효율성 분석을 위해 DEA-Window를 사용하였다. 투입 변수로 자산, 종업원 수, 비용을 선정하였으며 산출 변수로 영업이익과 매출을 선정하였다. 연구의 주요 결과로는 규모 효율성은 2014년을 제외하고 전체 평균이 0.85를 넘는 준수한 결과를 보였으나, 기술 효율성은 전체 기간 중 0.80을 넘은 연도가 없었다. 또한 기업 규모의 관점에서 상위 기업과 하위 기업의 효율성 차이가 큰 것으로 나타났으며, 효율성 평균의 추이는 2014년부터 2016년까지 상승하다가 2017년부터 하락하는 결과를 나타냈다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.75-81
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• 2024

본 논문에서는 1인칭 3D 게임을 개발하여 액션 카메라의 특징을 활용한 현실적인 카메라 연출을 통해 플레이어에게 극한의 공포를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 새로운 카메라 연출 기법으로 광각 렌즈를 사용한 시점 왜곡과 이동 시 카메라 흔들림을 도입하여 기존 게임보다 더 높은 몰입도를 제공하고자 한다. 게임의 주제느 공포 방 탈출이며, 플레이어는 총기를 소지하고 시작한다. 그러나 총기 사용으로 인한 게임의 난도가 낮다는 우려를 극복하기 위해 몬스터 추격과 탄창 수 감소 등의 부담감을 부여하여 플레이어에게 총기 사용을 조절하도록 하였다. 본 논문은 사실적인 연출을 통해 플레이어들의 공포 효과를 극대화 한 새로운 방식의 3D게임을 개발하였다는 데 그 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.626-637
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• 2018

Human exchanges information not only through words, but also through body gesture or hand gesture. And they can be used to build effective interfaces in mobile, virtual reality, and augmented reality. The past 2D gesture recognition research had information loss caused by projecting 3D information in 2D. Since the recognition of the gesture in 3D is higher than 2D space in terms of recognition range, the complexity of gesture recognition increases. In this paper, we proposed a real-time gesture recognition deep learning model and application in 3D space using deep learning technique. First, in order to recognize the gesture in the 3D space, the data collection is performed using the unity game engine to construct and acquire data. Second, input vector normalization for learning 3D gesture recognition model is processed based on deep learning. Thirdly, the SELU(Scaled Exponential Linear Unit) function is applied to the neural network's active function for faster learning and better recognition performance. The proposed system is expected to be applicable to various fields such as rehabilitation cares, game applications, and virtual reality.