최근 프로그래밍 교육에 대한 요구가 그 어느때보다 높아지고 있다. 특히 프로그래밍교육이 초등학교때부터 의무화되는 2018년을 맞이하여, 수많은 프로그래밍 교육을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 트라이코딩은 게임을 사용하여 학생 스스로가 프로그래밍 및 알고리즘을 학습할 수 있다. 트라이코딩은 기존의 블록기반 및 그림 기반의 프로그래밍 교육을 거친 학생 또는 처음 접하는 학생도 쉽게 게임을 통하여 프로그래밍에 대한 지식을 습득할 수 있게 설계를 하였다. 프로그래밍 언어는 기본적으로 영어를 기반으로 하고 있기 때문에 기초 영어에 대한 이해도가 없이는 이 게임을 진행하기는 힘들어, 추후 게임내에서 사용되는 기초영어 정도는 이 게임에서 학습할 수 있게 하는 시스템이 필요하다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.417-423
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2021
Recently, in the Game industries, they are increasing to use of game engines to reduce the development cost of 3D content and software. In particular, Unreal Engine provides a blueprint visual scripting function that enables software production without programming (coding). Although High-end video content can be produced, the problem is that content development is complicated and requires advanced manpower. To solve this problem, we propose an optimized VR game context process. This is because 1) a Blueprint visual script is used, 2) VR games with various interactions can be produced, 3) Non-majors in the software field (or groups) can develop advanced content. In various related industries such as defense, medical care, manufacturing, and construction, we may easily develop any game content without programming with our refined VR rhythm action game development process. We expect to reduce the development cost with the process advantages in the game industries.
스마트 로봇게임은 근래 코딩교육 수업을 통해 시장을 확장하고 있는 새로운 형태의 하나로 기존 게임과 달리 로봇을 사용하면서도 스마트폰으로 디지털 게임을 조작한다. 특히 현실세계의 로봇과 가상세계의 게임이 동일한 룰을 통해 서로의 데이터를 주고받으며 진행되는 특징을 보인다. 본 연구는 스마트 로봇의 매체적인 특징과 놀이적 특징을 분석하고, 그 특성을 개발 요소로 활용한 스마트 로봇 보드게임 개발 사례를 제시함으로써 스마트 로봇게임 개발에서 고려해야 할 사항을 제안한다.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.
본 연구에서는 현재 운영 중인 코딩교육 플랫폼인 코딩퍼즐 시스템에서 학습자들이 직접 손으로 조작할 수 있는 탠저블 블록형태로 제작된 코딩퍼즐 입력용 명령어들의 배치를 증강현실 환경에서 제한 시간 안에 안정적으로 다수의 블록을 인식할 수 있는 인식시스템의 설계 및 배치 인식 성능 측정 결과를 제시한다. 그 결과, 5초 이내로 30개 이상의 탠저블 블록 형태의 명령어들의 배치를 안정적으로 인식할 수 있었다. 본 인식시스템을 기존 코딩퍼즐 모바일 앱에 성공적으로 이식하였으며, 블루투스에 연동되는 모바일 앱을 통해 IoT 로봇을 구동할 수 있다.
본 논문에서는 증강현실 게임을 위하여 마커 영역을 이진화 할 수 있는 경계선 기반 마커 이진화 방법을 제안한다. 먼저, 경계선을 검출하기 위해 원 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환한 뒤 경계선을 검출하고 마커영역의 경계선을 폐구간으로 만들기 위해 모든 경계선 화소에 대해서 4방향 확장 연산을 수행한다. 그리고 검출된 모든 경계선에 대해서 좌 우 화소의 명도를 비교하여 낮은 쪽에 검은색, 높은 쪽에 흰색을 할당하여 씨앗 영역 확장 기법을 통해 내부 영역을 채우면 마커영역의 이진화가 완료된다. 제안된 방법은 조명의 영향에 민감하지 않은 경계선 정보를 이용하여, 기존 단일 임계값을 사용한 이진화 방법에 비해 단계적 조명이나 그림자의 영향을 받은 영상에서도 마커 인식이 가능한 이진화 결과를 보였으며, VGA급 영상을 대상으로 평균 51fps의 처리속도를 보여 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 적극적인 저작권교육을 위해 초등학생들이 자주 접하는 디지털 저작물을 만드는 과정을 통한 교수방법을 설계하였다. 학습자가 창작자가 되어 게임을 소재로 한 프로그래밍을 통해 알고리즘과 순서도, 코딩을 통하여 창작의 노력을 깨닫게 하고 자신의 노력이 소중함을 표현하는 저작자 표시와 저작의 가치를 비용으로 책정하도록 하여 동료평가를 통해 그 가치를 평가받는 교수방법을 설계하였다. 또한, 현장에 적용하여 학생들의 내면의 변화를 관찰하여 그 효과를 분석하였다.
본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.
최근에는 사용자들이 좀 더 정교하고 복잡한 게임 인공지능을 기대하기 때문에, 많은 연구자나 개발자들은 인공지능 LOD 기법에 더 많은 관심을 갖게 되었다. 하지만, 전통적인 기하 LOD와는 달리, 기존의 인공지능 LOD 기법은 제한된 범위밖에 활용되지 못한다. 이에 본 논문에서는 게임 객체를 제어하기 위한 수단으로 계층적 상태 기계와 Lua 스크립트 언어를 사용하는 인공지능 LOD 기법을 제안하고 있다. 제안된 접근 방식을 이용하면, LOD를 위한 다단계의 인공지능 모델을 쉽게 도출할 수 있으며 상태기계를 직접 하드 코딩하지 않고 다양한 객체를 설계할 수 있다. 더불어, 제안된 기법의 효용성을 보여주기 위해, 프로토타입 엔진을 이용하여 수행한 성능 시험 결과도 보여 주고 있다.
주문형 게임 서비스는 서버에서 실행하는 게임을 동영상 부호화하여 클라이언트에 전송하고, 클라이언트에서 비디오 복호화를 통해 게임을 즐길 수 있게 해 준다. 다수의 사용자가 네트워크상에서 실시간 게임 서비스를 즐기기 위해서는 초고속 게임 인코더가 필요하다. 본 논문에서 제안한 방법은 장면 기술자를 정의하고, 이를 게임 영상을 부호화하는 부호화기에 부가적인 정보로 입력함으로써 움직임 예측, 율 왜곡 최적화와 같은 복잡도가 높은 부호화 과정을 생략하여 부호화기를 고속화한다. 장면 기술자를 움직임 벡터로 사용하고, 장면 기술자를 이용하여 매크로블록 모드를 결정해 부호화기를 고속화한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 오픈 소프트웨어인 x264와 비교한 결과, x264에 어셈블리 코드가 포함되지 않은 경우에 대해서 약 192%의 부호화 속도 향상을 확인하였고, x264에서 일부 모듈에 대해서 어셈블리 최적화를 반영한 결과에 대해서는 86%의 부호화 속도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 부호화기의 고속화 결과 60 FPS의 부호화 속도를 넘어 주문형 게임을 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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