목적 : 본 연구는 발달 지연 아동을 대상으로 스마트폰 어플리케이션의 박자 맞추기 게임이 실행기능 향상에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 발달 지연 아동 3명을 대상으로 개별 사례 연구 방법 (Single-subject experimental research design) 중 ABA설계를 사용하였다. 독립 변인은 박자 맞추기 게임으로, 노래가 나오는 화면을 보고 화면에서 나타나는 검은색 타일을 누르는 게임이다. 박자 맞추기 게임은 주 3회기, 휴식 시간 포함 20분 동안 총 7회기 진행하였다. 종속 변인은 박자 맞추기 게임이 대상자의 실행기능 향상에 효과가 있는지 알아보기 위하여 매 회기 '시각운동속도'를 측정하였고, 중재 전·후에는 '아동 색 선로검사(Children's Color Trails Test: CCTT)'와 '토막짜기(Block design)', '숨은 그림 찾기(Finding hidden picture)'검사를 실시하였다. 결과 : 연구 결과는 3명의 대상자 모두 독립 변인인 박자 맞추기 게임의 수행도가 향상되었고, 종속 변인인 '시각운동속도', '시각 주의력', 집중력의 실행기능도 향상된 것을 확인할 수 있다. 결론 : 본 연구 결과, 박자 맞추기 게임이 발달 지연 아동의 실행기능 향상에 효과적인 중재 방법임을 확인할 수 있었다. 이를 기초로 학습에 대한 동기 부여가 어렵고 집중력이 부족한 발달 지연 아동을 대상으로 학습 및 중재에 효과적인 다양한 어플리케이션의 개발과 적용이 이루어지길 기대해 본다.
온라인게임을 중심으로 내수시장에서 생존경쟁이 치열해지고 있는 가운데 새로운 시장을 개척하는 것은 한국의 게임업계의 미래가 걸린 일이다. 최근 중국은 온라인 인프라 발달, 인터넷 속도 향상 등 여러 가지 요인으로 온라인 게임 인구가 급격히 증가하고 있고, 중국 경제 성장에 따른 구매력도 증대하여 국제 게임 시장은 중국을 주시하고 있다. 중국 온라인게임 시장은 높은 잠재력과 '대박'을 터트릴 수 있는 기회를 주는 황금알을 낳는 거대한 시장이라는 점에 이의를 제기하는 국내 게임업체들은 없다. 이런 매력 때문에 국내 많은 게임업체들은 중국진출을 시도했고, 시장진입을 위해 준비중이다. 하지만 중국실정에 대한 철저한 이해와 준비 없이 성급한 진출로 낭패를 보는 사례가 늘고 있어, 중국시장 진출이 쉽지 않다는 것을 보여준다. 이 시점에서 우리는 중국게임시장 현황을 체계적 분석이 필요하며, 철저한 준비와 장기적인 안목으로 충분한 사전조사로 단기간 수익을 생각하기보다는 미래에 대한 투자를 해야 한다.
최근 스마트폰의 보급과 네트워크의 발달이 가속화됨에 따라 모바일 애플리케이션 시장이 크게 성장하고 있다. 다양한 목적의 애플리케이션들 중 가장 주목받고 있는 콘텐츠인 게임은 스마트 기기의 다양한 특성을 차용하여 디자인됨에 따라 이전의 콘솔이나 PC 플랫폼 기반의 게임들과는 차별화되고 있다. 이러한 게임의 새로운 형태와 변화를 설명하기 위한 가장 효율적인 방법은 집단 간 비교를 통한 분류이다. 하지만 게임은 학문적으로나 산업적으로 확립된 분류법이 존재하지 않으며, 기존에 통용되어오는 분류법들은 피상적인 일부 특성을 기준으로 삼음으로써 실제적 이용에 있어서 한계점을 보이고 있다. 따라서 이 연구에서는 게임 디자인의 주축이 되는 게임 메커니즘들을 기반으로 스마트폰 게임들을 분류하는 방법을 제안한다.
최근에 출시된 포켓몬고는 위치 기반의 실시간 증강 현실을 모바일로 구현한 온라인 게임이다. 이 게임의 올바른 플레이는 사용자들이 직접 이동해가며 출현하는 포켓몬을 수집하는 것을 기본 전개로 해야 하지만, 인기가 많아짐에 따라 쉽게 플레이하기 위한 악용 사례가 생겨났다. 가장 많이 사용되는 방법은 Fake GPS와 같은 모의 위치 서비스를 제공하는 애플리케이션을 사용하는 것으로, 이러한 애플리케이션을 이용하면 실내에서 이동하지 않고도 게임을 할 수 있기 때문에 온라인 게임에서의 부정행위로 판단할 수 있다. 이와 같은 부정행위를 클라이언트 관점(모바일 기기)에서 탐지하면 시스템 자원을 많이 소모할 수 있어 게임 속도를 급격히 저하시킬 수 있다. 개발사 입장에서는 게임 사용성과 사용자 만족도에 부정적인 영향을 주는 탐지 방법은 적용시키기가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 서버 관점에서 GPS 위치 기록을 활용하여 생성한 이동경로를 분석하여 모의 위치 서비스를 온라인 게임에서 악용하는 사용자를 탐지하는 기법을 제시한다.
인공지능 스스로가 자신을 발전시켜 최적의 문제 해결 방법을 찾는 강화학습은 여러 분야에서 활용 가치가 높은 기술이다. 특히 게임 분야는 강화학습 인공지능에 문제 해결을 위한 가상환경을 제공할 수 있다는 장점이 있으며 강화학습 에이전트는 주어진 환경에 대한 정보인 관측변수를 사용하여 자신의 상황과 환경에 대한 정보를 파악하여 환경에 대한 문제를 해결한다. 본 실험에서는 롤플레잉 게임의 인스턴트 던전 환경을 간략화하여 제작하고 에이전트에게 관측변수 중 시야에 관련된 관측변수를 다양하게 설정하였다. 실험 결과 각 설정된 변수들이 학습속도에 얼마나 영향을 주는지를 파악할 수 있었고, 이러한 결과는 롤플레잉 게임 강화학습 연구에 참고할 수 있다.
In this paper, we propose a table tennis posture classification system using a cooperative robot to develop a table tennis robot that can be trained like a real game. The most ideal table tennis robot would be a robot with a high joint driving speed and a high degree of freedom. Therefore, in this paper, we intend to use a cooperative robot with sufficient degrees of freedom to develop a robot that can be trained like a real game. However, cooperative robots have the disadvantage of slow joint driving speed. These shortcomings are expected to be overcome through quick recognition. Therefore, in this paper, we try to quickly classify the opponent's posture to overcome the slow joint driving speed. To this end, learning about dynamic postures was conducted using image data as input, and finally, three classification models were created and comparative experiments and evaluations were performed on the designated dynamic postures. In conclusion, comparative experimental data demonstrate the highest classification accuracy and fastest classification speed in classification models using MLP (Multi-Layer Perceptron), and thus demonstrate the validity of the proposed algorithm.
볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
This paper shows the application of P-N Learning [4] method in the soccer ball detection and improvement for increasing the speed of processing. In the P-N learning, the learning process is guided by positive (P) and negative (N) constraints which restrict the labeling of the unlabeled data, identify examples that have been classified in contradiction with structural constraints and augment the training set with the corrected samples in an iterative process. But for the long-view in the soccer game, P-N learning will produce so many ferns that more time is spent than other methods. We propose that color histogram of each frame is constructed to delete the unnecessary details in order to decreasing the number of feature points. We use the mask to eliminate the gallery region and Line Hough Transform to remove the line and adjust the P-N learning's parameters to optimize accurate and speed.
Wave propagation with high transverse deflection could affect the stability of the ball in its trajectory. For low stiffness balls similar to soccer and volleyball balls, the waves are more noticeable in comparison to other balls like ping-pong ball. On the other hand, the soccer balls are under heavy impact loads from shoots and contacting different objects in the field. The maximum recorded speed of a soccer ball after kicking is the 211 km/hr and the average maximum speed is around 112 km/hr. Therefore, in such speeds the aerodynamic forces become important which are directly related to geometrical shape of the ball. In this regard, the wave propagation in soccer ball is examined in the current study using large deformation shear deformable formulations. Classical relations of stress-strain components are taken into consideration along with minimum total energy principle. The final derived relations were solved by using harmonic differential quadrature method. The results are generally presented ion term of phase velocity as function of different influencing parameters of the materials, geometry and mass of the ball.
본 논문에서는 스크린 골프 콘텐츠에 적용을 위한 골프공 비행 데이터 추출 카메라 시스템을 제안한다. 기존에 존재하는 스크린 골프 콘텐츠에 적용된 골프공의 비행데이터 추출 시스템의 경우 좌우 타석이 나눠져 있다. 따라서 본 연구에서는 카메라 시스템을 골프공이 지나가는 영역을 볼 수 있도록 천정에 설치하여 타석에서 왼손잡이와 왼손잡이의 제한이 없도록 하고, 비행하는 골프공의 촬영이 가능한 고속 CCD 카메라를 이용하여 골프공의 초기 비행 속도와 날아가는 방향, 떠오르는 각도를 추출하는 시스템을 스크린 골프 콘텐츠에 적용한다. 본 시스템은 향후 야구, 축구, 테니스 등 구형 물체를 이용한 스포츠형 콘텐츠에서 인식 디바이스로써 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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