• 한국지구과학회지
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• 제30권2호
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• pp.257-264
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• 2009

본 연구는 8학년 '지구의 역사와 지각변동' 단원에서 수업 방법 개선을 위한 전략의 하나인 게임 활용 수업이 학습자들의 과학 태도 변화에 미치는 효과를 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구 대상은 광역시 소재 D중학교 2학년 120명이다. 게임 활용 학습을 실시하기 전에 동질성을 가진 학급을 선택하기 위하여 학기 초 진단평가 결과와 4월말에 실시된 중간고사의 성적을 이용하였으며 진단평가와 중간고사 성적이 비슷한 남학생 4개 학급을 선정하여 두 학급을 실험집단으로, 남은 두 학급을 통제집단으로 구분하였다. 또한 중간고사 성적 상위 20% 학습자를 상위집단으로, 하위 20% 학습자를 하위집단으로 분류하여 비교하였다. 통제집단은 전통적인 수업이 이루어졌으며 실험집단을 대상으로 수업의 적용 및 정리 단계에 게임을 투입하여 10차시의 게임 활용 수업이 진행되었다. 이에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 과학에 관련된 태도 검사를 사전사후 실시한 결과 실험집단이 통제집단에 비해 수업처치 후 과학 태도 변화에서 유의미한 향상이 나타났다. 또한 실험집단내의 상위집단에 비해 하위집단에서 과학 태도면에서 유의미한 향상이 나타났다. 게임 활용 수업은 학습자들의 흥미를 유발하여 학습 참여도를 높여 주었다. 이렇듯 게임 활용 학습은 학습자들의 능동적 참여 유도를 위한 새로운 교수학습 자료로서 그 시사점이 크다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.267-277
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• 2024

This paper explores the use of machine learning in game production to create goal-oriented, realistic animations for skeleton monsters. The purpose of this research is to enhance realism by implementing intelligent movements in monsters within game development. To achieve this, we designed and implemented a learning model for skeleton monsters using reinforcement learning algorithms. During the machine learning process, various reward conditions were established, including the monster's speed, direction, leg movements, and goal contact. The use of configurable joints introduced physical constraints. The experimental method validated performance through seven statistical graphs generated using machine learning methods. The results demonstrated that the developed model allows skeleton monsters to move to their target points efficiently and with natural animation. This paper has implemented a method for creating game monster animations using machine learning, which can be applied in various gaming environments in the future. The year 2024 is expected to bring expanded innovation in the gaming industry. Currently, advancements in technology such as virtual reality, AI, and cloud computing are redefining the sector, providing new experiences and various opportunities. Innovative content optimized for this period is needed to offer new gaming experiences. A high level of interaction and realism, along with the immersion and fun it induces, must be established as the foundation for the environment in which these can be implemented. Recent advancements in AI technology are significantly impacting the gaming industry. By applying many elements necessary for game development, AI can efficiently optimize the game production environment. Through this research, We demonstrate that the application of machine learning to Unity and game engines in game development can contribute to creating more dynamic and realistic game environments. To ensure that VR gaming does not end as a mere craze, we propose new methods in this study to enhance realism and immersion, thereby increasing enjoyment for continuous user engagement.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.217-228
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• 2022

The study aimed to build an electronic strategy in innovative learning situations for the role of education in combating intellectual currents. A total of 525 Saudi university faculty members and general education teachers were surveyed using two electronic questionnaires. Arithmetic averages and standard deviations, One-way ANOVA, Scheffé's test, Pearson's correlation coefficient, and Cronbach's alpha stability coefficient were used as statistical methods. The study statistically identifies the differences between the study sample at the level of significance (0.05). and the design of a digital application for individual learning to combat deviant intellectual currents to activate them in light of Saudi Vision 2030 by combining the theoretical academic material and turning it into a learning e-game called (crosswords). The game is equipped with hyper media that supports education with entertainment to direct ideas towards the promotion of identity, the development of values towards moderation and the consolidation of intellectual security. Additionally, the learning e-game represents awareness messages in three short films to activate the role of curricula and intellectual awareness centers to apply realistically, innovatively, and effectively.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.551-561
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• 2013

본 연구의 목적은 현재 사용되는 유아 언어학습용 단어게임 애플리케이션의 내용 및 수준을 평가하고, 한글과 영어 단어 게임 애플리케이션 간의 차이가 어떠한지를 파악하는 것이다. 분석대상은 스마트폰, 태블릿 PC 애플리케이션 다운로드 센터에서 제공하는 유아 언어학습용 단어게임 애플리케이션으로 영어단어게임 애플리케이션, 한글단어게임 애플리케이션 각 30개씩이다. 분석도구는 CTR(Children's Technology Review)에서 개발한 소프트웨어 평가 도구(Children's Software Evaluation Instrument), 박희숙, 이영주(2007)의 멀티미디어 콘텐츠 평가 준거, 최수의(2003)의 모바일 콘텐츠 평가 준거를 참고로 유아의 발달적 특성을 고려하여 수정 보완한 평가 준거를 사용하였다. 연구 결과, 전체 단어게임 애플리케이션의 분석결과는 평가영역별 중 교육적 가치에서 가장 높은 점수를 받았으나, 디자인의 특성에서는 가장 낮은 점수를 받았다. 한글 영어 단어게임 애플리케이션 간의 비교에서는 영어단어게임 애플리케이션이 한글단어게임 애플리케이션보다 전체적으로 모든 영역의 점수가 높았다. 본 연구의 결과는 유아를 위한, 발달적으로 적합한 게임 애플리케이션의 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.113-121
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• 2010

본 연구에서는 기존 교육용 시스템의 단방향성, 학습자 수준의 고려 부족 등의 단점에 대한 대안으로 휴대 인터넷 환경에 적합한 교육용 게임 시스템을 제안하였다. 기존 이러닝 콘텐츠와 플랫폼에 대해 분석해 보았으며 재사용성과 학습자 맞춤형 서비스에 부합되는 형태로 시스템을 설계하였다. 애니메이션 및 게임으로 구성되는 학습 콘텐츠는 학습자의 수준에 맞추어 가변적으로 제공되도록 할 수 있으며 학습자는 정해진 패턴이 아닌 변형된 요소들로 구성된 게임을 사용하여 교육효과가 증대될 수 있다. 본 시스템의 효용성을 보이기 위해, 영어 발음 학습법인 파닉스 교육법을 적용한 교육 게임을 예제로 제작하여 소개하였다. 그 결과 기존 이러닝의 단점을 보안할 수 있었으며 휴대 인터넷 환경의 장점인 쌍방향성을 활용하여 더욱 효과적인 교육용 게임 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.137-148
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• 2017

Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.626-637
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• 2018

Human exchanges information not only through words, but also through body gesture or hand gesture. And they can be used to build effective interfaces in mobile, virtual reality, and augmented reality. The past 2D gesture recognition research had information loss caused by projecting 3D information in 2D. Since the recognition of the gesture in 3D is higher than 2D space in terms of recognition range, the complexity of gesture recognition increases. In this paper, we proposed a real-time gesture recognition deep learning model and application in 3D space using deep learning technique. First, in order to recognize the gesture in the 3D space, the data collection is performed using the unity game engine to construct and acquire data. Second, input vector normalization for learning 3D gesture recognition model is processed based on deep learning. Thirdly, the SELU(Scaled Exponential Linear Unit) function is applied to the neural network's active function for faster learning and better recognition performance. The proposed system is expected to be applicable to various fields such as rehabilitation cares, game applications, and virtual reality.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.327-330
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• 2016

본 논문에서는 Unity 엔진을 이용한 학습용 게임개발의 구현 내용을 소개하였다. Unity 엔진을 이용하면 필드의 제작, 캐릭터 애니메이션 세팅, 스크립트 작성, Asset 관리, 레벨 디자인 등 많은 작업을 하나의 통합 환경에서 수행할 수 있다. 또한 컴파일 과정을 거치지 않아도 게임을 제작하는 도중 언제라도 실행해 볼 수 있기 때문에 개발에 걸리는 시간을 단축 할 수 있다. 본 연구의 과정은 게임 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 게임 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.171-176
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• 2020

강화 학습은 인공지능 에이전트가 비디오 게임을 학습할 때 가장 효과적으로 사용되는 방법이다. 강화 학습을 위해 여지껏 많은 알고리즘들이 제시되어 왔지만 알고리즘마다 적용되는 분야에 따라 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 최근 강화 학습에서 주로 사용되는 알고리즘들의 성능이 2D 레이싱 게임에서 어떻게 달라지는지 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 알고리즘에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 ACER (Actor Critic with Experience Replay)를 사용할 경우 게임의 보상이 다른 알고리즘보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 보상 값이 가장 낮은 알고리즘과의 차이는 157%였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.110-113
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• 2022

Non-playable game character plays an important role in improving the concentration of the game and the interest of the user, and recently implementation of NPC with reinforcement learning has been in the spotlight. In this paper, we estimate an AI target tracking method via reinforcement learning, and implement an AI-based tracking agency of specific target object with avoiding traps through Unity ML-Agents Toolkit. The implementation is built in Unity game engine, and simulations are conducted through a number of experiments. The experimental results show that outstanding performance of the tracking target with avoiding traps is shown with good enough results.