• 정보교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.167-176
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• 2007

세계는 정보통신기술의 발달로 인해 지식의 양이 폭발적으로 증가하면서 정보화 사회에서 지식사회로 빠르게 변화하고 있다. 이런 상황에서 모바일 장치를 기반으로 하는 모바일 학습은 학습자들의 다양한 학습활동을 지원할 수 있는 중요한 기회를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 모바일 학습을 위한 게임형태의 콘텐츠의 개발 방향을 논의하는데 있다. 모바일 학습을 위해 모바일 장치의 단점을 보완할 수 있는 대안으로 게임형 학습콘텐츠를 개발하는 방향과 게임의 프로토타입을 제시하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.35-48
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• 2010

본 연구는 모바일의 장점이 영어어휘 학습에 새로운 환경을 제공해 줄 수 있을 것으로 보고 초등영어학습자들을 위한 모바일 게임용 영어어휘 학습 목록과 함께 그 적용 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서, 첫째, 영어교육 과정의 초등 필수 어휘목록, 초등 영어교과서 어휘, 그리고 초등 영어단어집으로부터 초등학교 5, 6학년 학습자들의 어휘학습에 적합한 기본 어휘목록을 선정하였다. 둘째, 기존에 상용화 중인 모바일 게임을 분석하여 영어어휘 학습용 게임으로 적합한 것을 선정하였다. 마지막으로, 선정된 게임에 구축된 어휘목록을 적용해 개발하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.17-26
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• 2009

최근 모바일 기기의 확산과 초고속 인터넷의 확장에 따라 모바일 게임시장은 사용자들의 많은 관심 대상이 되어 가고 있다. 특히, 모바일 학습을 위한 게임의 경우, 언제 어디서나 이용할 수 있고, 짧은 시간에 흥미와 학습효과를 상승시킬 수 있다는 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 게임과 학습을 결합한 새로운 모바일 게임 콘텐츠인 V-Killer를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 V-Killer 게임은 영어 단어 맞추기 게임과 검색기능, 랭킹보기를 동시에 할 수 있는 모바일 게임이다. V-Killer는 레벨 별로 단어가 나뉘어져 있어서 난이도에 맞는 게임을 선택할 수 있고, 검색 기능과 랭킹 시스템을 도입하여 피드백 학습이 가능하다. 또한, 조작법이 쉽고 구성이 간단하여 남녀노소 누구나 쉽게 접할 수 있고, 사용자도 게임에 직접 문제를 출제함으로써 사용자와 게임의 상호작용을 유발시킬 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 게임을 모바일 상에서 실제 구현하여 이를 보인다.

• Asia Marketing Journal
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• 제21권4호
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• pp.77-89
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• 2020

Population-level learning has traditionally been used to provide an explanation for the underlying mechanism of industry change. But it has yet to examine the impact on strategic decisions such as market entry. This conceptual paper aims to provide an insight into how population-level learning affects entry likelihood by acting as a tool for interpreting population-level changes. We study this in the context of the fast-paced mobile gaming industry where population-level information is salient and develop a set of propositions with regard to the likelihood of entry.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3413-3430
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• 2017

With the fast increasing popularity of mobile services, ubiquitous mobile devices with enhanced sensing capabilities collect and share local information towards a common goal. The recent Mobile Crowd Sensing (MCS) paradigm enables a broad range of mobile applications and undoubtedly revolutionizes many sectors of our life. A critical challenge for the MCS paradigm is to induce mobile devices to be workers providing sensing services. In this study, we examine the problem of sensing task assignment to maximize the overall performance in MCS system while ensuring reciprocal advantages among mobile devices. Based on the overlapping coalition game model, we propose a novel workload determination scheme for each individual device. The proposed scheme can effectively decompose the complex optimization problem and obtains an effective solution using the interactive learning process. Finally, we have conducted extensive simulations, and the results demonstrate that the proposed scheme achieves a fair tradeoff solution between the MCS performance and the profit of individual devices.

• International Journal of Contents
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• 제16권2호
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• pp.78-91
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• 2020

In this study, an investigation was conducted into the influencing factors for the learning motivation of players in the game, including experience, vicarious experience, the need of achievement, the need of power, and mastery motivation. Then, a discussion was conducted regarding the role played by learning motivation, learning performance, and satisfaction with continuous use. A survey was conducted with 519 players, most at the intermediate gaming level in . As demonstrated by the results of this study, experience, vicarious experience, the need of power, and the mastery of motivation have significant positive association with the players' motivation of learning the game. Learning performance and satisfaction have a positive impact on the continuity of use. Additionally, the correlation between the need of achievement and learning motivation is insignificant. Overall, the research results confirm the significance of the social-cognitive theory relative to the learning motivation. Players began to transform, satisfied with their achievements in the game, as well as gradually evolving toward self-improvement to achieve satisfaction. It offers a new explanation and crucial reference for mastering the gaming trend among the contemporary players.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.95-104
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• 2014

본 연구에서는 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습이 수학 학습부진아의 연산 유창성과 수학 학습동기에 미치는 영향을 알아보았다. 수학 유창성이란 수학적 질문에 빠르고 정확하게 대답하는 학생의 능력을 말한다. 초등학교 4학년에 재학 중인 수학 학습부진아동 24명을 대상으로 실험집단에는 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습을, 비교집단에는 연산학습지를 활용한 연산학습을 실시하였다. 연구 결과 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습은 수학 학습부진아의 연산유창성 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 수학 유창성 면에서 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습은 학습지를 활용한 연산학습보다 수학 유창성 향상에 더 효과적이었다. 또한 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습은 수학 학습부진아의 수학 학습동기에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.108-114
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• 2019

본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권2호
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• pp.219-228
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• 2022

본 연구는 학습자의 자발적인 참여를 유도하고 학습성과를 높이기 위해 철근공사 교육에 게임적 요소를 활용한 모바일 앱을 개발하고 적용 효과를 분석하였다. 게임 개발 모델인 4F 프로세스를 활용하여 스마트 폰 사용에 익숙한 대학생의 특성을 고려한 스마트폰 앱을 개발하였으며, 학습미션과 포인트 등의 게임 메커닉스와 낱말 맞추기나 퍼즐 게임과 같은 친숙한 게임 유형을 활용하여, 학습자의 흥미를 자극하고 학습 동기를 높일 수 있는 방식으로 앱을 개발하였다. 적용 결과 인터페이스 스타일, 지각된 유용성, 지각된 활용의 용이성, 지각된 즐거움, 활용 태도, 활용 의도 측면에서 긍정적으로 평가되었다. 따라서 철근 교육용 게임 앱을 도입하여 수업에 활용하는 것은 다양한 측면에서 교육적 성과를 낼 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.