컴퓨터 게임 배경이 정교하게 표현되면서 그리드 기반으로 표현된 게임 맵에서 $A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 찾기는 전체 게임 성능을 저해하는 요인이 되고 있다. 셀 단위의 세밀한 표현으로 상태 공간이 커져 탐색 시간이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 정규 그리드로 표현된 컴퓨터 게임 배경을 꼭지점 리스트로 된 다각형 기반 맵으로 변환하고 다각형의 꼭지점에 대한 가시성 정보를 이용하여 효율적인 경로 찾기가 가능하게 하는 방법을 제안한다. 다각형 기반 맵으로의 변환은 오프라인으로 전처리하여 실시간 쿼리에는 영향을 미치지 않도록 하며 꼭지점의 가시성 정보를 이용하는 휴리스틱을 설계함으로서 추정의 정확도를 높여 경로 탐색 시에 방문하는 노드수를 획기적으로 감소시키도록 한다. 시뮬레이션에서는 제안한 방법들이 그리드 기반 방식의 장점을 유지하면서 탐색 공간과 탐색 시간을 효율적으로 감소시킴을 확인한다.
본 연구는 중학교 체육수업에서 구성주의에 기초한 롤플레잉게임(RPG) 형식의 수업을 적용하여 교육적인 인식과 의미를 탐색하는데 그 목적이 있다. 연구방법과 관련하여 자료의 수집은 심층면담, 관찰, 관련 문서를 통해 진행하였고, 자료의 분석은 사례기록 분석과 귀납적 범주 분석방법, 그리고 사례 추출의 과정을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과 첫째, 교사의 인식 측면에서 살펴보면, 롤플레잉게임(RPG) 형식을 활용한 중학교 체육수업의 교사 인식은 긍정적인 면과 부정적인 면이 모두 존재한다. 둘째, 교육적 의미 측면에서 살펴보면, 롤플레잉게임(RPG) 형식을 활용한 중학교 체육수업의 교육적 의미는 체계적인 수업계획과 충분한 지원 체계의 필요성이 강조된다. 결론적으로 교육적 함의는 물론 체육교과에 대한 긍정적인 태도가 형성 될 수 있을 것이며 구성주의적 체육수업방식의 기본 토대와 그 기반의 마련은 무엇보다 큰 의미가 있다고 생각된다.
이 연구는 디지털 전환에 대한 이해의 필요성을 강조하며, 디지털 전환을 주제로 한 기능성 모바일 게임의 개발과정을 다룬다. 선행 연구를 통해 기존의 모바일 게임에서 미래 사회 산업과 직업의 변화를 반영하고 있지 못함을 발견하였다. 본 연구에서는 청소년들이 미래 디지털 전환으로 인한 산업 구조와 직업의 변화에 대한 디지털 리터러시능력 함양과 핵심 기술의 이해에 도움이 될 수 있는 교육용 모바일 게임을 기획하고 개발하였다. Unity 3D를 활용하고 퍼즐, 카드, 보드 게임의 장점들을 접목하였다. 교육 콘텐츠 개발 측면에 있어서 전문성의 한계가 존재할 수 있지만 학생들이 매우 선호하는 게임을 통해 직업에 대한 미래 지향적인 관점을 제시할 수 있는 콘텐츠를 제시하였다는 의의가 있다. 게임의 직·간접적 교육적 효과를 고려할 때 최근 학교 현장에 보급된 태블릿 기기를 통해 수업 시간에 직업 교육 콘텐츠로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 넷플릭스의 <오징어 게임>을 대상으로 한국어와 영어 폐쇄자막(closed caption)의 정확성과 완전성을 평가하고 이에 따른 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 미연방통신위원회(FCC), DCMP, 한국방송통신위원회의 페쇄자막 지침을 파악하고 분석 항목을 분류하였다. <오징어 게임> 전편의 자막을 추출해 비교 분석한 결과, 정확성 측면의 경우 한국어 폐쇄자막은 비속어와 호칭은 정확하게 제시하고 있으나, 화자 식별에서는 존재하지 않는 정보를 미리 제시하는 문제점이 관찰되었다. 영어 폐쇄자막의 경우 화자 식별 지침은 준수하고 있으나 비속어 생략과 호칭 오역의 문제가 있었다. 완전성 측면에서는 한국어와 영어 폐쇄자막 모두 일부가 생략되는 문제가 관찰되었다. 이러한 문제 해결을 위해서는 검수 과정을 강화하고, 번역 과정에서 발견한 원문의 문제점을 소통하는 체계를 마련하며, 영어 일반자막을 활용할 것을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제3권1호
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pp.7-10
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2014
Upbringing requires an active intervention in the process of children growing up. Convergence in technology and media makes it possible to augment nurturing by making blended infrastructures with new digital resources available in learning environments at schools. A game-based provision of educationally-valuable content within a collective, virtual environment combined with an analysis of events in the game after it has been played (blended nurture environment) may help to better communicate human values especially where old-fashioned discussion methods fail or do not fulfill the promise of effective, educational institution-based methods of bringing up. This is where life sciences, psychology, media, pedagogy and technology (need to) converge.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.683-691
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2002
In a game called red and black, you can stake any amount s in your possession. Suppose your goal is 1 and your current fortune is f, with 0 < f < 1. You win back your stake and as much more with probability p and lose your stake with probability, q = 1- p. Ahn(2000) considered optimum strategy for this game with the value of p less than $\frac{1}{2}$ where the house has the advantage over the player. The optimum strategy at any f when p < $\frac{1}{2}$ is to play boldly, which is to bet as much as you can. In this paper we perform the simulation study to show that the Bold strategy is optimum.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.475-480
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2000
In a game called red and black, you can stake any amount is in your possession. Suppose your goal is 1 and your current fortune is $f$, with 0$p$ and lose your stake with probability, $q$=1-$p$. In this paper, we consider optimum strategies for this game with the value of $p$ less than $^1/_2$ where the house has the advantage over the player, and with the value of $p$ greater than $^1/_2$ where the player has the advantage over the house. The optimum strategy at any $f$ when $p$<$^1/_2$ is to play boldly, which is to bet as much as you can. The optimum strategy when $p$>$^1/_2$ is to bet $f\cdot\alpha$with $\alpha$, a sufficiently small number between 0 and 1.
A competitive coevolutionary algorithm is a probabilistic search method that imitates coevolution process through evolutionary arms race. The algorithm has been used to solve adversarial problems. In the algorithms, the selection of competitors is needed to evaluate the fitness of an individual. The goal of this study is to compare and analyze several competition strategies in terms of solution quality, convergence speed, balance between competitive coevolving species, population diversity, etc. With two types of test-bed problems, game problems and solution-test problems, extensive experiments are carried out. In the game problems, sampling strategies based on fitness have a risk of providing bad solutions due to evolutionary unbalance between species. On the other hand, in the solution-test problems, evolutionary unbalance does not appear in any strategies and the strategies using information about competition results are efficient in solution quality. The experimental results indicate that the tournament competition can progress an evolutionary arms race and then is successful from the viewpoint of evolutionary computation.
본 연구에서는 온라인 환경과 모바일 환경이 가지는 각 플랫폼의 약점은 서로 보완하고 각각이 가진 강점을 최대한 활용할 수 있는 방법으로 유무선 연동을 이용한 게임을 제안한다. 이를 위해 유무선 연동방식익 게임 구성방법과 이러한 게임구성에 있어 게임 플레이어가 몰입할 수 있는 요인들에 대해 고찰하였다. 본 연구는 게임의 구성요소를 코어메카닉(Core Mechanic)과 코어 메카닉의 변화(Core Mechanic Variation), 캐릭터(Character)로 구분하고 이러한 구성요소들을 물리적, 사회적 시뮬레이션(Simulation)이라는 방법으로 구성하여 이를 실제 유무선 연동방식 구현 사례 게임 <똘끼>를 통해 설명한다. 또한, 게임을 디자인하는데 있어 게임 플레이어가 몰입할 수 있는 3가지 변인으로서 통제감, 숙련도와 도전감, 사회적 상호작용을 제안하고, 이들 변인들을 게임 플레이어에게 제공하는 방법들을 적용 사례 <똘끼>를 통해 설명한다. 본 연구는 하나의 플랫폼에서만 플레이할 수 있었던 기존의 게임과는 차별화되는 유무선 연동을 이용한 게임을 통해 게임의 구성방법과 게임플레이어에게 게임에 대한 몰입감을 제공하는 방법에 대하여 연구함으로써 게임디자인에 있어서 새로운 구성방향을 제시했다는 점에서 의의를 가진다.
Genetic algorithms find the optimal solution by mimicking the evolution of natural organisms. In this study, the genetic algorithm was used to enable Pac-Man's reinforcement learning, and a simulator to observe the evolutionary process was implemented. The purpose of this paper is to reinforce the learning of the Pacman AI of the simulator, and utilize genetic algorithm and artificial neural network as the method. In particular, by building a low-power artificial neural network and applying it to a genetic algorithm, it was intended to increase the possibility of implementation in a low-power embedded system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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