바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.
본 논문에서는 5개 게임사를 대상으로 기업이미지를 분석해 보았다. 질문항목은 기업이미지, 게임이용 유무 및 기간, 부모와의 갈등 여부 등이었다. 기업이미지 평균은 한게임이 2.75로 가장 낮고, 넥슨, 엔씨소프트, 넷마블, 카카오 순이었다. 다만 평균 검정의 결과 한게임/넥슨<엔씨소프트/넷마블<카카오라는 세 그룹으로 분류되었다. 성별에 따른 분석은 넥슨 만이 유의했다. 넥슨은 여성이 남성보다 높았다. 또 넥슨은 이용 기간과 기업이미지가 반비례 관계에 있었다. 게임을 둘러싼 부모와의 갈등 여부와 게임사의 기업이미지와의 관계를 분석한 결과 넥슨 만이 통계적으로 유의한 부의 결과가 나왔다. 게임 이용 경험 유무와 기업이미지의 상관관계를 분석했을 때도 넥슨 만이 부의 관계로 나타났다.
로봇은 스스로 조작하고 스스로 확인하는 경험을 통해 흥미와 관심을 가지게 할 수 있어 여러 분야에서 학습의 도구로 이용되고 있다. 특히 대학에서는 로봇을 이용한 게임을 제공하여 높은 효과를 보여주었다. 이러한 로봇 활용한 교육은 대학뿐 아니라 초중등 교육에서도 많이 수행되고 있으며 높은 효과를 보여주고 있다. 그러나 초중등에서는 로봇을 조립하고 단순히 조작 해보는 수준의 내용만을 다루고 있어 로봇의 활용도가 많이 떨어진다. 이러한 이유는 대부분의 로봇 활용이 초중등에 적용하기에는 로봇 및 프로그래밍 환경이 전문적인 지식을 요구하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 초중등에서 학생들과 교사들이 로봇과 프로그래밍에 대한 전문적인 지식 없이도 쉽게 교육용 로봇 게임을 할 수 있는 로봇 게임 프레임워크를 제공하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 로봇 게임 프레임워크는 로봇, 로봇 API, 로봇 경기장 세 가지로 구성되었다 첫째, 로봇은 로봇 구조를 쉽게 이해할 수 있는 라인트레이서 형태로 개발 되었으며 둘째, 로봇 API는 다양한 프로그래밍 언어에서 로봇 프로그램을 작성할 수 있도록 바이트 코드 형태로 제공하며 셋째, 로봇 경기장은 타일을 기반으로 조합하여 다양한 로봇게임을 쉽게 생성할 수 있도록 개발하였다.
본 논문에서는 새로운 형태의 실감형 보드게임환경과 사용자에게 필요한 게임 전략을 제공하여 줄 수 있는 PGA(portable game assistant)를 제안한다. 기존의 실감형 보드게임 제작은 바둑게임 말의 위치를 인식하기 위하여 고가의 RFID 기술을 사용하고, 게임의 화면을 제공하기 위하여 증강현실이나 가상현실을 이용한다. 하지만 RFID 기술은 고가이며, 증강현실과 가상현실은 실제감을 주기는 하지만 데이터글러브, 전자펜, HMD 등의 보조 장치를 필요로 하고 이러한 장비는 고가이며, 사용 시 불편하다는 단점이 있다. 본 시스템에서는 게임 화면에 동적이고 화려한 그래픽을 지원하기 위하여 모니터를 사용하며, 바둑게임의 말을 컴퓨터 비젼 기술을 사용하여 인식한다. 또한 모바일을 사용하여 사용자의 조작에 의해 쉽게 전략을 짤 수 있는 PGA를 제공한다. PGA를 통하여 전체적인 게임 진행상황과 앞으로의 전략적인 계획을 세워줌으로써 사용자에게 게임의 습득 속도와 재미를 더욱 충족시켜 주는 것을 목적으로 한다.
본 연구는 환경교육용 보드게임 디자인 활동을 개발하고, 이 활동이 고등학생들의 환경 개념적 지식, 환경 소양 및 창의 공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 조사한 것이다. 환경동아리에 소속된 25명의 고등학고 1, 2 학년 학생들이 연구에 참여 하였다. 보드게임 디자인 활동은 총 10차시 수업으로 공학적 설계에 기반하여 개발되었다. 연구의 주요 데이터는 환경 주제(기후온난화와 생태계 파괴)에 관한 학생들의 지식을 측정하기 위해 실시된 사전-사후 개념도와 환경 소양 측정지 및 창의적 공학적 문제해결성향 측정지이다. 연구 결과 환경교육용 보드게임 디자인 활동을 수행한 후 학생들이 제시한 개념도의 환경관련 단어의 개수가 지식 영역에서 증가한 것을 알 수 있었다. 또한 환경 소양측정지와 창의공학적 문제해결성향 측정지의 평균도 사전에 비해 사후에 유의미하게 증가하였다. 이러한 결과를 통해 보드게임을 활용한 수업 방법이 학생들이 다양한 역량을 기를 수 있도록 돕는다는 것을 알 수 있다. 이와 같이 보드게임과 중등 교육을 접목한 연구는 활성화되어야 하며 이를 현장에 적용하기 위해 현직 교사들의 새로운 교육 방식에 대한 교육과 지원이 필요하다.
최근 들어 스마트폰의 보급과 활용이 급증함에 따라 스마트폰관련 연구는 IT분야의 중요한 연구과제중 하나가 되었다. 게임을 비롯한 수많은 어플리케이션이 개발되고 있으며, 지속적으로 많은 어플리게이션이 개발될 것이다. 기존의 많은 어플리케이션이 개발되었으나 우리나라의 전통놀이를 소재로 한 어플리케이션은 많지 않다. 본 연구에서는 우리나라의 전통놀이중 하나인 고누를 안드로이드 환경에서 개발하였다. 고누는 연령에 상관없이 즐길 수 있는 보드게임중 하나이다. 고누와 같은 전통문화와 관련된 어플리게이션이 개발되어 스마트폰환경에서도 우리나라 문화를 알릴 수 있는 계기가 되기를 기대한다.
여러 가지 게임의 유형 중 가장 오랜 역사를 가지고 있는 보드게임은 그 시대의 유행하는 시대적 상황에 민감하게 반응하여 왔으며 게임의 내용과 형식 속에서 사회적 문화적 특성을 내포하고 있다. 유아에서부터 성인에 이르기까지 다양한 연령층이 선호하는 게임 유형으로 온라인 게임이 지니고 있는 부정적 영향을 극복할 수 있는 대안적 여가 활동으로 제시되고 있다. 가족 중심의 놀이문화 형성, 사회성 발달, 인간관계 개선 등 긍정적인 영향을 발휘하며 다양한 용도로 활용되고 있다. 본 논문에서는 지역의 인물, 관광지, 특산물 등 고유 콘텐츠를 활용하여 보드게임을 도시마케팅 용도로 제작하였다. 지역의 역사적 인물을 이용한 카드형 게임과 관광지와 특산물을 이용한 보드형 게임을 개발하여 게임을 즐기면서 자연스럽게 도시를 홍보할 수 있는 시도를 하였다. 지역의 고유 문화콘텐츠를 활용한 보드게임은 교육 및 홍보 등 다양한 목적으로 사용할 수 있다.
보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누의 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 강화학습을 이용한 말과 제안한 개선된 강화학습을 이용한 말을 비교하기 위해 줄고누게임을 제작하였다. 그래서 일방적으로 공격을 하는 말과 승부를 하게 하였다. 개선된 말은 거리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선된 강화학습을 이용한 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.187-192
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2017
Autonomous driving vehicle research demands complex road and lane understanding such as lane departure warning, adaptive cruise control, lane keeping and centering, lane change and turn assist, and driving under complex road conditions. A fast and robust road lane detection subsystem is a basic but important building block for this type of research. In this paper, we propose a method that performs road lane detection from black box input. The proposed system applies Random Sample Consensus to find the best model of road lanes passing through divided regions of the input image under HSV color model. HSV color model is chosen since it explicitly separates chromaticity and luminosity and the narrower hue distribution greatly assists in later segmentation of the frames by limiting color saturation. The implemented method was successful in lane detection on real world on-board testing, exhibiting 86.21% accuracy with 4.3% standard deviation in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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