다양한 수준의 게임 난이도를 사용자에게 제공하는 것은 게임 개발 시 주요 고려 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 1인용 자동차 주행 게임에서 주어진 난이도를 갖도록 주행 트랙에 도전들을 배치하는 방법을 제안한다. 여기서 도전은 자동차 주행을 방해하는 장애물을 말하고, 게임 난이도는 트랙 한 바퀴를 도는데 필요한 예상 주행 시간으로 나타낼 수 있다. 제안된 방법에서는 도전 배치 문제를 IP(Integer Programming) 문제로 모델링한 후, LP 완화 및 시뮬레이티드 어닐링 방법으로 해를 구한다. 실험 결과, 주어진 목표 시간에 맞는 주행 시간을 갖는 도전 배치를 구할 수 있었다. 이들 도전 배치를 트랙에 적용한 후 시험 주행해 봄으로써, 실제 주행 시간은 평균적으로 해당 도전 배치의 목표 시간과 일치함을 보였다. 제안된 방법은 사용자에게 다양한 난이도의 게임 플레이를 제공함으로써, 게임의 흥미와 몰입감을 높일 것이다.
행맨, 크로스퍼즐, 매칭등과 같은 많은 영어 단어 학습용 게임들이 보드 형태 또는 컴퓨터 게임 형태로 개발되었다. 이들 컴퓨터 게임 대부분은 전략형 게임 플레이를 채택하기에 이런 스타일의 게임을 좋아하지 않는 학습자들에게는 게임의 고유 특성인 즐거움을 주는데 한계가 있다. 본 논문에서는 청소년 및 성인 대상의 1인용 자동차 주행 게임을 중심으로 새로운 영어 단어 암기를 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템의 핵심인 자동차 주행 게임에서 학습자는 차를 운전하면서, 트랙 상에 아이템처럼 나타나는 영어 단어 텍스트와 충돌하여서 점수를 획득하게 된다. 학습자는 화면상에 노출된 영어 단어를 주행 중에 지속적으로 보면서, 영어 단어를 뇌리에 새기게 된다. 우리의 실험 결과, 우리의 게임을 통한 영어 단어의 기억 효과는 만족할 수준이고, 학습 도구로서의 본 시스템에 대한 만족도도 높았다. 또한 기본 영어 단어 학습용 게임들이 이미 알고 있는 단어 대한 기억 강화에 적합하지만 우리의 게임은 새로운 단어 암기에도 사용할 수 있다.
최근 인공지능 연구가 활발하게 진행이 되면서 여러 기업에서 자율 주행연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실제 상황에서 자동차 주행 데이터를 얻기에는 여러 위험사항들과 경제적인 낭비가 있다. 그렇기 때문에 게임 상에서 데이터를 수집하고 딥러닝을 이용해 학습을 하기로 했다. 본 논문에서는 실제 세계와 유사한 환경을 가지고 있는 자동차 게임을 이용하여 자율 주행을 시도 했다. 자율 주행 시 많이 쓰이는 End to End 방법으로 데이터를 수집하면 두 가지 데이터가 저장된다. 하나는 이미지 데이터고 두 번째는 방향키 데이터다. 이러한 데이터들을 numpy 타입으로 40분간 데이터를 수집한 후 딥러닝에 많이 쓰이는 tensorflow를 사용하여 구현한 CNN을 이용하여 학습이 되는 것을 확인을 하고 91.9%의 정확도를 얻었다. 이를 기반으로 실세계에서의 사용 가능성을 확인했다.
자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.
본 논문에서는 3차원 지형 상에서 자동차의 움직임을 사실적으로 실시간에 시뮬레이션하기 위한 계산 모델을 제안한다. 자동차의 동작을 시뮬레이션하기 위해서는 자동차에 적용되는 모든 힘들과 그 힘을 받는 자동차 내의 복잡한 구조에 대한 분석이 필요하다. 자동차 역학 분야에서는 이러한 요소들을 모두 고려하는 분석 모델이 사용되고 있으나, 너무 많은 계산량 때문에 현재의 개인용 컴퓨터에서는 시뮬레이션이나 가상 현실, 게임 등의 응용 분야에서 적용시키기가 곤란하다. 본 논문에서는 자동차의 시뮬레이션에서 반드시 필요한 기본 동작들을 중심으로 비교적 사실적이면서도 계산량을 줄일 수 있는, 단순화된 자동차 동작 모델을 제안한다. 이 모델은 물리학 법칙들에 근거하였으며, 최종 구현된 시스템에서는 비교적 사실적으로 자동차의 주행, 가속, 점프, 전복 등의 동작을 표현할 수 있었다.
최근 모바일 게임에 있어서 중요한 이슈는 게임상에서 존재하는 물체들이 사실감과 생동감을 유지하면서도 프로그램의 속도 감소 문제를 발생시키지 않는 방안을 찾는 것이다. 본 논문이 제시하는 내용은 모바일 환경에서의 지능형 물리엔진 아키텍쳐에 대한 것으로 물리엔진으로 구현 한 게임 안의 환경을 인지하고 수집한 수치를 이용, 학습하여 사용자가 컨트롤하는 게임 내의 물체가 최적화 된 움직임을 보일 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 위해 모바일 환경에 적합하도록 구현된 물리엔진으로 자동차 주행 시스템 환경 내에서 속성을 추출, 인공지능 모듈에 입력하여 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크 알고리즘을 통해 분석하며 이를 평가한다.
본 논문에서는 스트레인게이지 센서와 Zigbee 무선 통신 기술을 활용하여 차량 주행 시 타이어의 변형량을 실시간으로 측정할 수 있는 무선 계측시스템을 개발하였다. 차량 타이어의 내부에 스트레인게이지 센서를 장착하고 DSP 모듈을 이용하여 차량이 주행 중 발생하는 타이어의 변형량을 취득하였다. 취득된 센서 값은 무선 통신으로 차량 내부로 전송된다. 차량내부에 장착된 무선 수신 모듈은 타이어의 변형량을 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 구현하였다. 이와 같이 취득된 타이어의 변형량은 각 타이어에 가해지는 하중 또는 타이어의 속도 측정에 이용할 수 있다. 타이어에 가해지는 하중 또는 속도는 자율주행자동차의 안정성 있는 제어를 위해서는 반드시 필요한 파라메타들이다.
Deep Drive 플랫폼 개발 기술인 HILS(Hardware In the Loop Simulation)는 시스템 모델에 근간을 둔 실시간 시뮬레이션 기법과 H/W를 접목시킨 실시간 해석 기법으로, 플랫폼 개발으로 현재는 난해성이 있는 자율 주행 자동차 실차의 테스트 베드를 구현하여, 여러 가지 실험을 통해 실제 차의 운행에 대한 피드백을 제공, 운전자로부터 안전을 보장하기 위한 기술 보장, 기술의 상용화, 양산화 연구에 도움을 줄수 있음.
최근 자동차 관련 연구 분야 중 안전사고 예방에 대한 관심이 높아짐에 따라 안전지능형 기술들의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 졸음운전과 같이 운전자의 의지와 상관없는 무의식적인 차선 이탈은 중앙선 침범으로 이어져 대형 사고를 유발할 가능성이 크다. 이와 같은 요인들은 의식적인 상황에서의 차량의 통제를 방해하고 결국 예기치 않은 차선 이탈로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차선 이탈 여부를 미리 판단하여 주행차선을 이탈하기 전에 운전자게에 알려줌으로써 운전자의 안전을 향상 시켜주며 자동차 안전사고 예방기술에 관련하여 차선검출과 차선이탈경고시스템 알고리즘을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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