KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1426-1447
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2021
The payoff game between task publishers and users in the mobile crowdsensing environment is a hot topic of research. A optimal payoff selection model based on stochastic evolutionary game is proposed. Firstly, the process of payoff optimization selection is modeled as a task publisher-user stochastic evolutionary game model. Secondly, the low-quality data is identified by the data quality evaluation algorithm, which improves the fitness of perceptual task matching target users, so that task publishers and users can obtain the optimal payoff at the current moment. Finally, by solving the stability strategy and analyzing the stability of the model, the optimal payoff strategy is obtained under different intensity of random interference and different initial state. The simulation results show that, in the aspect of data quality evaluation, compared with BP detection method and SVM detection method, the accuracy of anomaly data detection of the proposed model is improved by 8.1% and 0.5% respectively, and the accuracy of data classification is improved by 59.2% and 32.2% respectively. In the aspect of the optimal payoff strategy selection, it is verified that the proposed model can reasonably select the payoff strategy.
Objective: The purpose of this study is to select a cognitive training game that can evaluate five cognitive domains and to study their validity with existing cognitive evaluation tools. Design: Methods: Delphi survey was conducted through the 2nd questionnaire for 30 experts to select games suitable for training 5 cognitive domains. Five cognitive training games and Mini Mental State Examination - Korea(MMSE-K), and cognitive impairment screening test(CIST) were conducted for 82 elderly in the community. Pearson correlation analysis was performed to find out the correlation of the three tests. The ROC curve was used to calculate the selection criteria for the game results for the screening evaluation of the presence or absence of mild cognitive impairment. Results: The coefficient of variation to evaluate the stability of the Delphi survey was less than 0.50 in most game items. The 'correct answers' and 'level' of the five final selected game items showed a statistically significant positive correlation with the CIST and MMSE-K scores. CIST score and 'time' of all game items except 'number making_time' showed a statistically significant negative correlation. Conclusions: The validity of the cognitive training program using smart devices was evaluated, and the criteria for classifying the cognitive domain and distinguishing the presence or absence of cognitive impairment were confirmed.
Objective: The aim of this study is to propose the contactless gesture-based interface on smart mobile devices for especially rhythm action games. Background: Most existing approaches about interactions of smart mobile games are tab on the touch screen. However that way is such undesirable for someone or for sometimes, because of the disabled person, or the inconvenience that users need to touch/tab specific devices. Moreover more importantly, new interaction can derive new possibilities from stranded game genre. Method: In this paper, I present a smart mobile game with contactless gesture-based interaction and the interfaces using computer vision technology. Discovering the gestures which are easy to recognize and research of interaction system that fits to game on smart mobile device are conducted as previous studies. A combination between augmented reality technique and contactless gesture interaction is also tried. Results: The rhythm game allows a user to interact with smart mobile devices using hand gestures, without touching or tabbing the screen. Moreover users can feel fun in the game as other games. Conclusion: Evaluation results show that users make low failure numbers, and the game is able to recognize gestures with quite high precision in real time. Therefore the contactless gesture-based interaction has potentials to smart mobile game. Application: The results are applied to the commercial game application.
유럽을 중심으로 게임을 활용하는 다양한 교육 방안이 수업에 적용되고 있음에도 불구하고 국내에서 게임기반 학습(GBL) 비율은 아직 낮은 수준에 머물러 있다. 이 연구는 역사교육 GBL의 실천적 활용을 고취하기 위한 학제연구로 사례분석과 유형분류를 통하여 설계 요구사항과 학습준거, 수업모형을 도출한 후 수업에 적용하기 위한 실행 프로토타입을 개발하였다. 핵심적인 차별화 형식요소는 수업목표에 따라 교육자가 직접 지정할 수 있는 씬 관리와 역사적 전환점에 종속되도록 게임 흐름을 통제하는 개념이다. 교육자와 학습자, 교육게임 개발운용책임자로 구성된 평가단에 의한 반복적 타당성 평가를 통하여 프로토타입을 확정하였다.
부모-자식 인터랙티브 게임 가구에 기초한 설계지표의 연구는 설계사들이 관련 상품의 설계의 장단점을 정량적으로 분석할 수 있게 하여 설계의 질을 관리하고 향상하는데 긍정적인 도움이 된다. 본 연구에서는 AHP와 TOPSIS를 결합하여 3가지 설계기준과 26가지 설계지수의 평가모델을 제안하였다. 각 지표에 대한 전문가들의 채점, 계산 및 일관성 테스트를 거쳐 각 설계지표의 가중치를 얻어낸 다음 각 지표의 중요정도에 따라 지표분류를 진행하였다. 분류결과 설계지표들을 8개의 중요지표와 11개의 보조지표, 7개의 일반지표로 분류하였다. 사례 연구에서는 TOPIS를 이용하였다. 세 종의 부모-자식 등반 게임 가구의 디자인 표본을 분석해 본 결과 세 표본의 상대 근접도는 최종적으로 각각 0.505, 0281 및 0.640 이였다. 연구를 통하여 AHP-TOPSIS 방법이 설계방안의 장단점을 과학적으로 효과적으로 분류 및 선별하고 관련 제품의 연구 및 개발에 참고를 제공할 수 있는 아주 유용한 방법이라는 것이 밝혀졌다.
게임의 문화적 위상에 관한 논의는 언제나 다양한 예술 영역들과 비교되고 있으며, 게임의 등장 이후부터 현재까지 지속하고 있다. 같은 기간 동안 게임의 문화적 영향력은 점차 증가한 것에 비해, 대중적 인식은 게임의 예술적 가치를 상당히 저평가하고 있다. 그러나 지속해서 게임이 문화적 영향력을 유지하고 우리 사회에 긍정적인 영향력을 제공하기 위해서는 이러한 평가의 변화가 필요하다. 따라서 게임의 관점에서 자신만의 미적 가치를 증명하는 연구가 요구되며, 이에 대한 사회적 동의를 끌어내야 한다. 본 논문은 게임과 예술의 관계와 다양한 유사성에 관한 논의를 통해 게임의 새로운 미학적 잠재성을 탐구한다. 게임아트와 아트게임의 현황 분석을 통해 예술적 관점에서 게임에 대한 견해를 살펴본다. 그리고 이 견해와 견주어 게임적 관점에서 게임의 미학적 대상과 그 가치를 알아본다. 마지막으로 정보미학과 생성미학의 특성을 기반으로 게임미학에 대한 이해를 돕는다.
게임은 높은 상호작용성과 더불어 소비과정에서 이용자에게 부여되는 권한이 가장 높은 문화상품이라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 권한부여를 바탕으로 한 이용자 혁신을 연구함에 있어서, 게임의 높은 상호작용성이 이에 적용되고, 이를 변화시킬 수 있는 가능성에 착안하였다. 특히 원래 출시된 게임에 유저 차원에서 변형을 가하는 게임 모드(game modification)는 게임의 상호작용성 및 변화 가능성이 극대화된 예이다. 하지만 게임 산업에서의 경쟁과 전략을 관찰하는 틀을 정립할 때 이러한 속성들은 고려되지 않았다. 따라서 게임 모드 행위 과정에서 발생하는 권한부여 행위를 기준으로 활용하여, 차별화와 원가우위전략과 같은 고전적인 측면보다는, 이용자 혁신과 이용자의 평가가 측면에서 전략집단군 지도의 차원을 재구성하여 경쟁구도를 제시하였다.
Recently, research has been actively conducted to create artificial intelligence agents that learn games through reinforcement learning. There are several factors that determine performance when the agent learns a game, but using any of the activation functions is also an important factor. This paper compares and evaluates which activation function gets the best results if the agent learns the game through reinforcement learning in the 2D racing game environment. We built the agent using a reinforcement learning algorithm and a neural network. We evaluated the activation functions in the network by switching them together. We measured the reward, the output of the advantage function, and the output of the loss function while training and testing. As a result of performance evaluation, we found out the best activation function for the agent to learn the game. The difference between the best and the worst was 35.4%.
기능성 게임의 교육적 잠재력에 대한 합의가 있는 반면, 설계뿐만 아니라 분석과 평가를 지원하기 위한 방법론과 도구의 부족이 아직 존재한다. 본 논문은 기능성 게임에 요구되는 교육학 관련 연구의 분석을 통해 필요한 요소들을 알아내어 새로운 방법론 또는 설계 방향을 모색하려는 의도를 가진다. 이를 위해 4DF(Four Dimensional Framework), GOM(Game Object Model), LM(Learning Mechanics)-GM(Game Mechanics), 교사용 프레임워크에 대한 분석을 하였다. 교육적 게임이 직면한 가장 큰 쟁점 중의 하나는 교육과 게임 원리의 부적절한 통합에 있다. 이것은 게임 설계자와 교육 전문가가 공통적인 어휘나 업무영역의 관점을 공유하지 않는다는 사실을 포함하여 다양한 요인에 기인한다.
바둑에서의 형세 판단은 현재 대국 중인 흑백 대국자 간의 유불리를 판단하는 척도가 되며, 이를 통해 곧바로 적절한 전술과 전략을 구사하게 된다. 본 논문에서는 거리에 따라 반감하는 세력 함수를 활용하여 알파고 간의 50개 대국의 형세 판단을 하고자 했다. 실험 결과에 따르면 단지 세력 함수만을 사용하여 형세 판단을 하게 되면 정확한 판단을 함에 한계가 있음이 밝혀졌다. 이를 극복하기 위해 사석 처리를 위한 사활문제 해결이 필요하며, 이를 보강하게 되면 바둑에서의 정밀한 형세 판단을 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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