• 가족자원경영과 정책
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• 제21권3호
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• pp.141-159
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• 2017

The main purpose of this study is to investigate factors that influence sleep duration and sleep time poverty in terms of family characteristics, child characteristics, and time use. A series of data analyses were conducted on children's time use in two-parent families based on the 2013 Korean Children and Youth Panel Survey. One major finding is that children's sleep duration and the probability of having a sleep time poverty are related to their mothers' job classifications. The factors influencing the duration of sleep time and the sleep time poverty are similar in terms of family characteristics and children's time use. The mother's job classification, family income, number of younger siblings, number of older siblings, children's private tutoring hours, computer game hours, and TV hours are statistically significant factors affecting the duration of sleep time and the probability of having a sleep time poverty. However, the factor with greatest influence on sleep time duration is private tutoring hours and the factor most affecting sleep time poverty is computer game hours. The mother's job classification is a relatively powerful determinant for predicting her children's sleep duration and sleep time poverty.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.203-224
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• 2017

오늘날 비약적인 IT산업의 발달과 문화산업의 성장으로 게임 산업이 중요한 산업으로 자리 잡고 있다. 특히 비디오 게임기 분야는 다양한 발전과 기술개발로 시장을 형성해 오고 있다. 이에 본 연구는 기술혁신 관점에서 기술특성에 따라 비디오게임의 세대구분을 하고자 한다. 본 연구에서는 ATARI, Nintendo, SONY, SEGA, MicroSoft의 제품을 사례연구 대상으로 선정하였다. ATARI 출시부터 2017년까지 출시된 비디오 게임기를 연구대상으로 조사하였고, 기술동향분석을 통하여 세대구분을 하였다. 세대별 특징으로는 1세대는 Nintendo에 의한 시장선점으로 인한 충성고객의 확보, 2세대는 기존의 카트리지 방식이 아닌 광학 디스크를 사용한 SONY의 기술적 기능과 성능의 우수성, 3세대는 SONY와 Nintendo의 획기적인 기기요소와 기능들을 추가하였으며, 가격전략 및 전반적인 높은 스펙이 주요 특징으로 나타났다. 4세대는 SONY와 MicroSoft의 높은 성능과 네트워크를 이용한 정책이 주요 특징으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 비디오 게임기 산업의 기술 전략 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.120-127
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• 2008

MMORPG 위주의 성장을 했던 우리나라 게임 시장에서 모션캡쳐 기술은 활용도가 낮았다. 하지만 댄스 게임이나 FPS, 스포츠게임 등 게임 장르가 확대되면서 모션캡쳐 기술에 대한 활용도가 늘어날 수 있는 가능성이 커지고 있다. 따라서 모션캡쳐 기술을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 필요하다. 그러한 것의 선행연구로써 사례제작을 통해 3D 게임캐릭터 애니메이션 제작파이프라인을 연구하였다. 이 제작파이프라인은 모션캡쳐와 키프레임애니메이션 작업을 동시에 진행하기 위한 작업분류, 두 번에 걸친 검수작업, Biped 포맷으로 통합되는 3가지 주요 요소를 갖고 있다. 또한 이러한 요소로 구성된 제작파이프라인은 경제성, 확장성, 체계성을 갖고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.343-349
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• 2015

이 연구는 게임 캐릭터의 패션스타일을 분석하여 게임에 적합한 유형화를 제안하고, 유형별 특성을 정의하고자 한다. 수집된 자료를 유사한 스타일로 그룹핑하여 대표성을 띤 용어로 게임 캐릭터스타일을 새롭게 명명하였으며, 명명된 스타일은 캐릭터의 의상, 헤어스타일, 액세서리를 중심으로 Creative Style, Attractive Style, Grotesque Style, Usual Style, Suit Style 등 5가지로 분류하여 분석하였다. Creative Style은 창의적인 디자인으로 일부를 제거 및 첨가한 독창적인 스타일, Attractive Style은 노출이 많은 디자인, 신체에 피트한 디자인으로 성적인 매력을 표현하는 스타일, Grotesque Style은 엽기적이고 괴기스러우며, 음침한 분위기를 나타내는 스타일, Usual Style은 평범하고 현실적인 스타일, 마지막으로 Suit Style은 전신을 둘러싼 갑옷 스타일이다. 이 연구를 통해 캐릭터 패션스타일에 대해 게이머와 개발자간의 견해 차이를 좁혀 게임디자인의 경쟁력을 높일 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.67-77
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• 2020

Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.467-472
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• 2019

국내 스마트폰 이용률이 증가함에 따라 모바일 게임의 발전 속도도 빨라지고 있지만, 시장 규모가 커짐에 따라 경쟁이 심화되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 모바일 게임 시장에서 게임을 성공시키기 위한 요소 중 하나로 UI를 제시하고 있는데, 이러한 모바일 게임 UI 설계 시 이전에 기능과 심미적 표현, 기능중심디자인과 정보 전달과 더불어 사용자의 경험을 설계하는 측면에서 접근되어야 한다는 주장이 제시되었다. 본 논문에서는 UX요소 중 경험을 이용해 효과적인 모바일 RPG의 로비 layout을 제시하였다. Ernest Adams와 Andrew Rollings의 레이아웃 분류 방법을 통해 google play 누적매출 순위 20위 내 모바일 RPG의 9개를 선정해 로비 layout을 분석한 결과 모바일 RPG장르의 첫 시장 흥행을 이끌었던 게임의 로비 layout이 이후 출시되어 흥행한 게임의 기준이 되었다는 결과가 나왔다. 이는 기존 RPG를 이용했던 경험에 의해 낮은 진입장벽과 학습이 불필요 하다는 점에서 이용자가 이전에 이용하였던 게임과 유사하게 느끼는 로비 layout이 효과적이라고 해석할 수 있다. 향후 연구에서는 RPG 이외의 다른 장르에 관한 최적의 UX를 측정할 수 있는 연구가 진행된다면 넓은 장르의 공통적인 layout을 도출해낼 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1325-1334
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• 2014

Recently game addiction of young people has become a social issue. Therefore, many studies, mostly surveys, have been conducted to diagnose game addiction. In this paper, we suggest how to distinguish levels of addiction based on EEG. To this end, we first classify four groups by the degrees of addiction to internet games (High-risk group, Vigilance group, Normal group, Good-user group) using CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) and then measure their Event Related Potential(ERP) in the Go/NoGo Task. Specifically, we measure the signals of P300, N400 and N200 from the channels of the NoGo stimulus and Go stimulus. In addition, we extract distinct features from the discrete wavelet transform of the EEG signal and use these features to distinguish the degrees of addiction to internet games. The experiments in this study show that High-risk and Vigilance group exhibit lower Go-N200 amplitude of Fz channel than Normal and Good-user groups. In Go-P300 and NoGo-P300 of Fz channel, High-risk and Vigilance groups exhibit higher amplitude than Normal and Good-user group. In Go-N400 and NoGo-N400 of Pz channel, High-risk and Vigilance group exhibit lower amplitude than Normal and Good-user group. The test after the learning study of the extracted characteristics of each frequency band from the EEG signal showed 85% classification accuracy.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.17-26
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• 2017

최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.81-93
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• 2011

온라인상에서 사용자의 개인정보를 불법적으로 취득, 악용하는 계정도용 문제는 금전적인 이득을 얻을 수 있는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Games)에서 특히 빈번하게 발생하고 있다. 많은 사람들이 게임을 이용하여 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 시급함에도 불구하고, 이를 예방하거나 탐지하는 기법에 대한 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임에서 발생했던 실제 계정도용 사례 분석을 통해 계정도용의 유형을 체계적으로 정의하고, 유형별로 계정도용을 분류하는 자동화된 탐지모델을 제안한다. 실 계정도용 사례를 분석한 결과 속전속결형, 신중형, 대담무쌍형의 3가지로 구분되었으며 이 분류 체계와 탐지모델을 국내 주요 온라인게임회사 중 한 곳에 적용하였다. 본 연구에서 제시한 유형별 탐지모델은 해킹의 유무만을 판정하던 기존의 모델보다 탐지에 있어서 향상된 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1131-1141
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• 2015

본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.