상용 게임엔진이 크게 발전하면서 일정 수준 이상의 3차원 게임 개발이 용이해 지고 있다. 그러나 게임성을 크게 좌우할 수 있는 아바타의 제작에는 여전히 3차원 디자인 및 프로그래밍 전문성이 상당히 요구되므로 비숙련 개발자가 게임 상에 다양한 종류 형태의 아바타를 생성하고 제어하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 위해 상용 게임엔진 기반의 아바타 조립 시스템을 설계하여 비숙련 개발자들이 보다 손쉽게 게임 아바타를 제어할 수 있는 근간을 제공하고자 한다. 상용 게임엔진인 유니티(Unity)를 기반으로 아바타 캐릭터의 조립과 커스터마이제이션, 관리 모듈을 설계하였고, 특히 유니티의 애셋(asset) 시스템을 이용하여 월드와이드웹(WWW)을 통한 아바타 정보 업데이트가 가능하도록 설계함으로써 게임의 최초 배포 이후에도 다양한 아바타 형태가 지속적으로 제공될 수 있는 기반을 마련하였다.
본 논문에서는 결정트리 학습 알고리즘을 활용한 축구 게임 수비 NPC 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실제 게임 사용자들의 이동 방향 패턴과 행동 패턴을 추출하여 결정트리학습 알고리즘에 적용한다. 그리고 학습된 결정트리를 바탕으로 NPC의 이동방향과 행동을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법은 결정트리 학습에 시간이 다소 걸리지만, 학습된 결정트리를 바탕으로 이동방향이나 행동을 결정하는 시간은 약 0.001-0.003 ms(밀리초)가 소요되어 실시간으로 NPC를 제어할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법은 현재 상태 정보 뿐만 아니라 이를 분석한 관계정보, 이전 상태 정보도 함께 활용하므로, 기존방법인 (Letia98)에 비해 이동방향 결정시 높은 정확도를 나타냈다.
최근 사용자의 제스처를 이용한 게임 시스템에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 사용자의 얼굴 및 손의 움직임을 이용하여 게임을 제어하기 위해서는 복잡한 배경 및 조명에 강건한 얼굴 및 손 영역의 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 조명 변화에 강건한 피부색 검출을 이용한 게임 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 다음의 두 단계로부터 얼굴 및 손 영역을 추출한다. 먼저, 피부색과 유사한 물건들을 제거하기 위해 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 전경물체를 추출한다. 그 다음, 조명에 의한 깜박임이나 잡음을 줄이기 위해서 SCT 알고리즘을 이용하여 전경물체 영역 안에서 피부색 영역만을 정확하게 검출한다. 추출된 얼굴 및 손의 움직임으로부터 얻어지는 제스처는 은닉마르코프 모델을 사용하여 인식된다. 복잡한 환경에서 실험한 결과, 제안된 시스템은 정확한 피부색 영역 검출을 제공하고 이를 통한 보다 정확한 인식률을 제공할 수 있다는 것이 증명되었다.
지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.
인터넷의 폭발적인 발전과 더불어 온라인 게임은 인터넷 산업을 주도하는 원동력이 되고 있다. 최근 온라인 게임은 유선통신망에서 무선통신망으로 사업범위를 넓혀 핸드폰이나 PDA 등의 무선단말기에서도 게임을 즐길 수 있게 되었다. 그러나, 온라인 게임의 전송프로토콜로 이용되고 있는 TCP 프로토콜은 무선통신 환경의 높은 비트 오류율로 인하여 폭주제어 알고리즘이 오동작을 일으키며 이로 인하여 전체적인 게임 서비스의 성능이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 무선 온라인 게임 네트워크에서 TCP 프로토콜의 성능을 개선시키기 위한 응답패킷 분할 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였으며, 그 결과 기존의 TCP 프로토콜에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 기존의 벽돌 깨기 게임을 OpenGL 라이브러리를 이용하여 PC 기반의 게임으로 설계 및 구현하였다. 최근 들어 스마트폰 시장이 확대되면서 빠르고 간편하게 즐길수 있는 고전게임이 스마트폰 게임 시장에서 다시 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 그래픽 라이브러리인 OpenGL 1.0을 사용하여 벽돌 깨기 시뮬레이션 게임을 구현하였다. 구현된 벽돌 깨기 게임은 간단한 물리 연산을 이용해 공의 속도 및 각도를 제어할 수 있고, 충돌 검사 및 처리 알고리즘을 적용하여 기본적인 게임 기능들을 구현하였다.
본 논문은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 활용한 게임 개발을 통해 집중력 부족 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. BCI 기술은 사용자의 뇌파 신호를 분석하여 게임에 적용할 수 있으며, 그에 따라 뇌파 신호를 활용한 집중력 향상을 도모해 볼 수 있는 게임을 설계하였다. Unity 게임 개발 환경과 Emotiv Insight 장비를 사용하여 게임을 구현하였으며, 사용자는 뇌파 신호를 통해 플레이어를 제어하여 게임을 즐길 수 있다. 연구 결과는 뇌파 기반 게임이 사용자의 집중력 향상에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 보여준다.
일반적으로 제어시스템은 독립된 기능을 갖는 전자제어모듈들로 구성되고, 제어시스템의 보수에 있어서 최소 교체단위가 전자제어모듈이기 때문에 제어시스템의 신뢰성을 평가하는 것은 전자제어모듈의 신뢰성을 평가하는 것으로부턴 출발한다. 전자모듈의 신뢰성을 평가할 때 주로 사용하는 평가척도는 MTBF이고, 제조업체에서는 일반적으로 MIL-HDBK-217의 수명예측방법을 이용하여 산출한 MTBF를 제시하고 있다. 하지만 현장의 구매자들은 물론 전자모듈을 개발하는 엔지니어도 MIL-HDBK-217 데이터를 이용한 계산만으로 산출한 MTBF가 실제 사용할 때와 큰 차이가 없는지 확인하기를 원한다. 본 논문에서는 이러한 요구에 따라서 MIL-HDBK-217의 수명예측 방법을 이용하여 예측한 수명을 가속수명시험을 통하여 보증하는 방법을 제시하고, 제시한 방법을 실제 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 적용한 사례를 기술하였다. 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 대하여 본 논문에서 제시한 보증시험방법에 따라서 시험한 결과 신뢰수준 60%에서 예측 수명을 보증할 수 있었고, 보증시험 후에 수명을 추정하기 위하여 추가적으로 장시간 시험하여 수명을 추정한 결과 추정된 수명이 MIL-HDBK-217을 이용하여 예측된 수명에 비하여 2.86∼3.40배길게 나타났다.
This paper proposes a practical gain-scheduling control law considering robust stability and performance of Linear Parameter Varying(LPV) systems in the presence of nonlinearities and uncertainties. The proposed method introduces LMI-based pole placement synthesis and also associates with a recently developed fuzzy control system based on Takagei-Sugenos fuzzy model. The sufficient conditions for robust controller design of linearized local dynamics and robust stabilization of fuzzy control systems are reduced to a finite set of Linear Matrix inequalities(LMIs) and solved by using co-evolutionary algorithms. The proposed method is applied to the longitudinal acceleration control of high performance aircraft with linear and nonlinear simulations.
본 논문에서는 CITE를 포함한 2차 반복 학습제어 방법이 수렴 성능의 향상과 외란에 대한 강인성 향상에 덧붙여 초기 오차가 있음에도 불구하고 이를 극복할 뿐만 아니라 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴 능력이 있음을 확인한다. 또한 불안정한 결과를 낳는 높은 학습 게인의 경우에도 CITE를 추가한 본 학습제어 방법에 의해 안정화됨으로써, 빠른 수렴 특성과 강인성 향상을 가져올 수 있음을 보인다. 그리고 본 알고리즘을 선형 시변 시스템에 대해 적용한 시뮬레이션 결과를 통해 초기 오차의 극복 능력이 뛰어남을 확인하고, 아울러 각 학습 게인들이 수렴 속도와 안정성에 미치는 영향을 상세히 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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