본 논문은 SOM을 이용하여 비행슈팅게임을 하는 게이머의 긴장과 이완상태를 학습한다. 학습된 SOM을 이용해 게이머의 새로운 심박데이터가 입력되었을 때 긴장과 이완 상태에서 플레이하는 게이머의 인식을 제안한다. 게이머들은 비행슈팅게임을 플레이하면서 게임 환경들의 패턴들에 익숙해진다. 게이머들은 반복하면서 지루해지면서 자연스럽게 긴장감도 떨어지게 된다. 만약 긴장이완 정도를 알 수 있다면 게이머의 상태에 맞게 게임환경을 조절하여 긴장감을 유지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 비행슈팅게임을 하는 게이머의 심박신호를 이용하여 게이머의 긴장이완상태를 신경망 SOM으로 분류한다. SOM은 주어진 입력패턴에 정확한 답을 정해주지 않고 자기 스스로 학습하여 해답을 찾는 신경망중의 하나이다. 따라서 게이머의 심박신호는 SOM 학습을 통해 게이머의 긴장과 이완상태들을 군집화 할 수 있다. 비행슈팅게임을 20회 반복 플레이하여 SOM으로 게이머의 심박신호를 입력해 본 결과 긴장이완상태를 인식 할 수 있었다.
하나포스의 센게임에서 서비스하는 Astro-N은 Full 3D RPG 비행 슈팅 게임이라는 조금은 생소한 장르의 온라인 게임이다. 한국게임산업개발원 주관으로 선정되는 8월 이달의 우수게임에 선정되기도 한 Astro-N은 기존의 아케이드 비행슈팅게임이 가지고 있는 스릴감과 기체의 성장과 무기의 개조라는 RPG적 요소가 합체된 퓨전 온라인 게임이라 할 수 있다.
슈팅게임은 플레이어에게 두 가지 목표를 제시한다. 하나는 겉으로 드러난 목적으로 게임의 보스를 처치하여 엔딩을 보는 것이며 다른 하나는 플레이어에게 도전하고자 하는 심리를 자극하는 것으로 게임의 패턴을 파악하고 적응하여 최단시간 내에 클리어하는 것이다. 하지만 플레이어의 게임에 대한 흥미는 슈팅게임의 이동 패턴에 적응하는 순간부터 감소하게 되고 또 다른 패턴을 찾아 다른 게임으로 떠나게 된다. 본 연구는 사용자에게 주어지는 패턴을 유전자 알고리즘을 이용해 다양화하는 방법을 새로이 제안한다. 제안된 시스템을 통하여 게임 디자이너는 적은 양의 디자인으로 다양한 패턴을 쉽게 얻을 수 있다. 이는 최적의 패턴을 위한 밸런스 테스트 기간을 단축시키며, 플레이어에게 다양한 패턴을 제공하여 게임의 수명을 연장하는데 도움이 될 수 있다.
최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.
게임 개발엔진인 Unity3D를 활용한 3인칭 슈팅 게임으로 쉬는 시간 등의 자투리 시간에 즐길 수 있는 짧은 플레이타임을 가지고 복잡한 3D 슈팅 게임과 달리 쉽고 간단한 조작법을 가진 게임이다. 적 객체를 공격하거나 회피하며 각 스테이지당 5분을 생존하면 클리어되며 스코어에 기반한 재화를 지급하는 방식으로 진행된다. 게임 내 그래픽은 Unity Asset Store를 통해 그래픽 Asset을 구매하여 게임 내 사용되는 비행선, 물 효과, 탄환에 활용하였으며 일부 비행선은 기존 Asset을 재조립하여 만들었다.
현재 게임 역사를 보면 조이스틱의 인기가 눈에 띄게 떨어졌음을 알 수 있다. 비행 시뮬레이션 장르의 게임의 수가 적어지고 있기 때문이다. 조이스틱들은 일인용 슈팅 게임을 지원하지만 마우스나 컴퓨터 키보드에 견주어 보면 정확성이 떨어진다. 최근에 나온 소수의 게임들은 콘솔 PC와 연계가 되지만 PC 사용자들에게 자동 발사 기능을 사용할 것을 요구함으로써 사용자들에게 불편을 주었다. 본 연구는 기존의 게임 컨트롤러 구성요소를 분석하고, 아동의 조작능력과 신체발달과의 상호관계를 통해 아동의 놀이 발달기별 특징에 적합한 게임 컨트롤러를 개발한다는 것을 목적으로 한다.
미아방지는 아이를 가진 부모들이 고민해야 되는 사회적 문제가 되고 있다. 이러한 공공부문의 문제들은 조속히 개선해야 할 필요가 있으며, 국외에서도 미아 문제는 관심이 높아지고 있는 분야로서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존에는 주로 장비에 의존하여 아이의 위치정보를 모니터링 하는 방법이 주로 시도되었다. 이러한 방법과 함께 지역정보를 인지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 플레이어의 위치 정보와 지역 정보를 기반으로 하는 비행슈팅 게임 "Save the village"를 제안하고자 한다. 이 게임은 이용자의 위치정보를 오브젝트로 활용하여 현실정보를 기반으로 설계하여 지형정보에 친숙해지는 것을 고려하였다. 실험을 통하여 게임성과 효과성에 대한 의미있는 결과를 확인하였으며, 이 게임을 통하여 자연스럽게 지역 정보를 익히는 것이 가능할 것으로 예상하며, 낮선 곳에서 당황하거나 혼란스러움이 줄어들 것으로 기대한다.
I Previous scrolling-shooter games cannot represent various emotions of characters as a personality and situations, so it can only represent simple and momentary emotions. This paper purpose to develop and applying an artificial emotion which gives emotional responses and actions to character as a personality and situations of a character. So we proposed an artificial emotion that receives emotional stimulus, analyzes what emotion will be generated, controls various emotions by a personality and time, and exports a current emotion. To visualize and to test an artificial emotion, We made a scrolling shooter game which has two characters who have a different personality each other. And we applied an artificial emotion to that game, modified it to be able to change status as emotions. To estimate a satisfaction of a artificial emotion for a scrolling-shooter game, we made up a question to two groups-one has people who likes a scrolling shooter game, the other has people who doesn't.
인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.
본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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