• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.23-32
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• 2023

E-sports, a burgeoning facet of modern sports culture, has achieved global prominence. Particularly, Aeon of Strife (AOS) games, emblematic of E-sports, blend individual player prowess with team dynamics to significantly influence outcomes. This study aggregates and analyzes real user gameplay data using statistical techniques. Furthermore, it develops and tests win-loss prediction models through machine learning, leveraging a substantial dataset of 1,149,950 individual data points and 230,234 team data points. These models, employing five machine learning algorithms, demonstrate an average accuracy of 80% for individual and 95% for team predictions. The findings not only provide insights beneficial to game developers for enhancing game operations but also offer strategic guidance to general users. Notably, the team-based model outperformed the individual-based model, suggesting its superior predictive capability.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.279-285
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• 2024

This study aims to evaluate the accuracy and completeness of Korean and English closed captions for Netflix's "Squid Game" and to present implications based on the findings. To achieve this, the closed captioning guidelines of the U.S. Federal Communications Commission, DCMP, and the Korea Communications Commission were identified and analyzed. The analysis of the subtitle of the entire "Squid Game" series reveals that, while Korean closed captions accurately present slangs and titles, they present non-existent information in speaker identification. In English closed captions, speaker identification guidelines are well followed, but omissions of slangs and title mistranslations are observed. In terms of completeness, both Korean and English closed captions are found to omit certain audio parts. To address these issues, the study suggests strengthening the QA process, establishing a system to communicate original text problems during translation, and utilizing general English subtitles.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.2
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• pp.113-118
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• 2024

In this study, we designed and analyzed two main structures for effectively implementing the behavior of intelligent NPCs the Hierarchical Finite State Machine (HFSM) and the Behavior Tree, by creating experimental games. The HFSM was found to be efficient for complex interaction-centered actions where state changes and transitions are crucial, while the Behavior Tree was effective in dynamic environments where ease of modification and expansion are required for dynamic responses under various conditions. These structures were experimentally applied using the Unity engine to verify their efficiency. This study focused on the basic structure design and plans to apply these structures to an upcoming action-adventure escape game. The results of this research are expected to assist game developers in efficiently implementing intelligent NPCs, thereby contributing to the improvement of game quality and player satisfaction.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.44 no.2
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• pp.215-221
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• 2024

The government is encouraging the expansion of renewable energy facilities through national renewable energy policy. However, the installation of renewable energy generation facilities has led to local resident complaints due to landscape degradation, electromagnetic wave emission, real estate devaluation, and environmental pollution. This creates conflicts between power project developers and residents, making the progress of projects more difficult. This study applies non-cooperative game theory to analyze eight cases of renewable energy projects where conflicts between developers and residents were resolved through resident's investment participation. By accepting investments from local stakeholders, residents achieved returns ranging from a maximum of 25 % to a minimum of 4.1 %. It was found through game theory analysis that a dominant strategy involves residents agreeing to the development of the project and the developers sharing a portion of the profits with the residents. The analysis results show that the point where dominant strategy meet forms a Nash equilibrium, and at the same time becomes the Pareto optimal point, benefiting both power generation operators and residents.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.5
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• pp.69-76
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• 2024

The Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) of the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) and the relationship between behavioral patterns and occupational group elements in RPG games were explored in this paper. The preferred occupation, role, and behavioral patterns in the game were analyzed by MBTI personality type by referring to various research data, papers, and direct surveys. In particular, by paying attention to the connection between the determinants of the character occupation group and the MBTI personality type in the RPG game, we examined which factors are preferred according to the detailed personality characteristics. The study analyzed which gameplay styles and character classes are favored by different MBTI types through empirical research. The results indicated that gameplay style was not significantly influenced by MBTI types, but extroverted/introverted and judging/perceiving preferences were found to impact character class preferences.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.3
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• pp.1-9
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• 2021

Commander and staffs on the battlefield are aware of the situation and, based on the results, they perform military activities through their military decisions. Recently, with the development of information technology, the demand for artificial intelligence to support military decisions has increased. It is essential to identify, collect, and pre-process the data set for reinforcement learning to utilize artificial intelligence. However, data on enemies lacking in terms of accuracy, timeliness, and abundance is not suitable for use as AI learning data, so a training model is needed to collect AI learning data. In this paper, a methodology for learning artificial intelligence was presented using the constructive wargame model exercise data. First, the role and scope of artificial intelligence to support the commander and staff in the military decision-making process were specified, and to train artificial intelligence according to the role, learning data was identified in the Chang-Jo 21 model exercise data and the learning results were simulated. The simulation data set was created as imaginary sample data, and the doctrine of ROK Army, which is restricted to disclosure, was utilized with US Army's doctrine that can be collected on the Internet.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.1-11
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• 2012

아바타(avatar)는 온라인 게임이나 채팅, 가상 공간 등에서 사용자의 역할을 대신하는 애니메이션 캐릭터를 뜻하는 말로 1990년대 인터넷 보급과 더불어 활발히 도입되기 시작하였으며 2000년대에 실제 사람의 사실성보다는 3D 그래픽 캐릭터의 관점에서 세컨드라이프(Second Life)나 리니지 등의 서비스에서 활용되었다. 또한 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인해 보다 사실적인 인체 표현이 가능한 아바타 기술이 영화나 CF를 중심으로 활발히 활용이 되었다. 최근 컴퓨터 그래픽 기술과 컴퓨터 비전 기술의 결합으로 인한 시너지 효과 및 센서 기술과 컴퓨팅 하드웨어의 발전으로 인해 실제 사용자의 외형이나 움직임을 사실적으로 표현할 수 있는 실사 인체 아바타에 대한 연구와 산업으로의 응용이 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 실사 인체 아바타의 생성 기술과 아바타를 응용한 활용 기술에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.83-85
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• 2017

본 연구의 목적은 스마트 교육을 위한 수해양 전공학생과 일반고 학생의 스마트폰 활용 행태를 비교하고 그 차이를 살펴보았다. 이를 위해 일반고 학생과 수해양 관련 전공 계열의 학생 총 2,725명을 연구대상으로 선정하였다. 연구결과 스마트폰 활용 행태에서 수해양 전공 학생들은 음악듣기, 동영상 감상, 시간보기, SNS, 학습 이외 정보검색 등의 순으로 나타났다. 일반고 학생들은 음악듣기, 동영상감상, 학습 이외 정보검색, 시간보기, SNS 등의 순으로 나타났다. 스마트폰 활용 행태 차이의 상위 세 항목은 게임, 19세 이상사이트 이용, 웹툰에서 비교적 큰 평균차이가 나타났다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.799-806
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• 2001

정보화 사회에서는 자기 학습력 신장이 강조되고 있다. 초등사회과 교육에서 자기 학습력을 신장시키기 위해서는 다양한 학습자료의 제공을 통해 개개인의 특성에 맞게 탐구할 수 있는 탐구능력의 육성이 중요하다. 본 논문은 웹 기반 코스웨어를 개발 제작하고 이를 수업에 활용함으로써 개별학습이나 탐구학습에서 바람직한 효과를 거두는데 그 목적이 있다. 본 시스템은 단순히 텍스트와 정지된 그림만을 보여주는 기존의 웹을 활용한 학습과는 달리 Flash를 이용하여 학습자와 상호작용하여 많이 일어나도록 게임학습 위주로 구현하였으며, ASP를 이용하여 자료실, 게시판을 만들어 학습자 상호간에 적극적인 인터페이스가 이루어지도록 하였다. 연구대상은 초등학교 4학년 학생이며, 웹 기반 코스에서 활용 집단과 전통적인 방식의 학습 집단으로 구분하여 연구하였다. T검정과 분산분석을 통해 성적의 변화패턴에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 이는 '문화재와 박물관' 단원을 학습하는데 있어 웹 기반 코스웨어를 활용한 학습자의 흥미와 호기심을 유발시켜 학습의욕과 교수 학습 방법을 개선하는데 기여하리라 기대되며, 전통적인 방식의 학습보다 효과적이라는 결론이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.399-400
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• 2018

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.