다양한 문화 콘텐츠가 MZ 세대를 위주로 발전된 만큼, 게임 또한 새로운 방향성들을 제시하고 있다. 그중 하나가 바로 '대체 현실 게임(ARG)'이다. ARG는 그 자체가 게임이 될 수도 있고, 세부적인 요인으로 작용될 수 있는 매력적인 장르이다. 하지만 리얼 타임과 배경을 고려한 만큼 게임의 주제가 시대적 혹은 트렌드에 뒤쳐졌을 경우 지속적으로 운영을 할 수 없게 되는 딜레마에 빠지게 된다. 본 논문에서는 '현실'과 '가상'의 상황이 적절하게 타협하여 지속성을 강화할 방법을 모색한다.
2D 게임의 이미지들은 2D 스프라이트(Sprite) 조각들을 같은 평면에 겹쳐 그리는 방식으로 표현한다. 탑다운 뷰(Top-Down View) 2D 게임 시점은 평면의 그림에 입체적인 묘사를 함으로써 캐릭터나 오브젝트가 수직으로 일어서 있는듯한 3D 느낌을 전달한다. 그러나 실제로는 2D 평면이므로 3D 그림자 맵(Shadow Map) 방식을 사용할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 2D 스프라이트 오브젝트의 그림자를 3D 그림자맵으로 생성하는 방법과 동반되는 이슈들을 제시한다.
본 논문에서는 발달장애 아동의 교육 및 치료에 있어서 감각, 인지훈련을 효과적으로 할 수 있는 에듀테인먼트 플랫폼을 제시한다. 이를 위해 임베디드 하드웨어를 개발하고 여기서 재생할 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구, 학습 결과를 확인할 수 있는 관리도구, 학습 상황을 실시간으로 모니터링하는 도구를 개발하였다. 발달장애 아동의 특성을 관찰 분석하여 개발한 하드웨어는 주의집중을 위한 감각훈련을 집중적으로 할 수 있도록 시각, 청각, 촉각 등의 자극을 제공한다. 이와 함께 개발한 소프트웨어는 특수교사 이외의 비전문가도 쉽게 교육용 콘텐츠를 만들고 학습 현장이외에서도 학습상황을 볼 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 또한, 학습한 결과를 다음 학습단계로 적용할 수 있도록 이를 보관하고 살펴 볼 수 있는 기능도 제공한다. 이를 통해 시간, 장소의 제한 없이 효과적으로 반복 학습을 수행이 가능하다. 개발한 플랫폼을 직접 교육현장에 적용해봄으로써 주의집중과 학습 능력을 높이는데 효과가 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 복잡하고 거대한 도시장면의 빠른 렌더링을 위한 기여도 컬링에 대한 새로운 방법을 제안한다. 시각 절두체 컬링 기술은 복잡한 장면의 빠른 렌더링에 사용된다. LOD를 지원하기 위해 영상 영역을 분할하고 가중치 쿼드트리를 생성한다. 현재 카메라 위치에서 보이는 객체들만 현재 쿼드트리의 요소가 되고 가중치는 쿼드트리의 각 객체에 할당된다. 가중치는 투사된 객체의 영상 영역에 비례하기 때문에 카메라로부터 먼 거리에 있는 큰 구조물들은 가까운 거리에 있는 작은 구조물들보다 컬링될 확률이 적다. 렌더링 시간은 보이는 객체들의 수에 독립적으로 거의 일정하다. 제안된 방법을 현재 개발 중인 새로운 대도시 구역에 적용했다. 제안된 방법은 기존의 방법과 같은 렌더링 질을 보장하며 다각형의 수를 약 9% 감소시킴을 확인하였다. 제안된 렌더링 방법은 복잡하고 거대한 장면의 고품질 실간 렌더링을 위한 응용 시스템에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
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.
현재의 PC 게임은 인터넷을 이용한 온라인 게임이 주를 이루고 있다. 하지만 모바일 분야에서는 네트워크를 활용한 게임이 전무한 실정이다. 이는 무선 인터넷 환경에서 모바일 네트워크의 낮은 속도 및 모바일 기기의 저사양이 가장 큰 문제로 분석되고 있다. 하지만 3.5세대의 HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 방식의 서비스가 상용화 되고 단말기의 성능이 향상되면서 이러한 문제는 해결되어가고 있다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 환경에서 모바일 네트워크의 활용을 위한 모바일 온라인 실시간 게임을 구현하였다.
RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.17-26
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2022
Sensor Nodes play a major role to monitor and sense the variations in physical space in various real-time application scenarios. These nodes are powered by limited battery resources and replacing those resource is highly tedious task along with this it increases implementation cost. Thus, maintaining a good network lifespan is amongst the utmost important challenge in this field of WSN. Currently, energy efficient routing techniques are considered as promising solution to prolong the network lifespan where multi-hop communications are performed by identifying the most energy efficient path. However, the existing scheme suffer from performance related issues. To solve the issues of existing techniques, a novel hybrid technique by merging particle swarm optimization and game theory model is presented. The PSO helps to obtain the efficient number of cluster and Cluster Head selection whereas game theory aids in finding the best optimized path from source to destination by utilizing a path selection probability approach. This probability is obtained by using conditional probability to compute payoff for agents. When compared to current strategies, the experimental study demonstrates that the proposed GTPSO strategy outperforms them.
모바일 게임의 매크로(자동사냥)는 PC 온라인 게임의 게임봇과 같이 정해놓은 규칙에 의해 화면을 터치하는 프로그램으로서 안드로이드 애플리케이션과 Windows 응용프로그램 등 다양한 형태로 만들어져 사용된다. 이는 정직한 사용자에게 박탈감을 주고 흥미를 잃게 하여 게임을 떠나게 만들고 게임 수명을 단축시킨다. 비록 PC 온라인 게임에서 이러한 부정행위를 막기 위해 다양한 연구가 진행되었으나 모바일 게임은 네트워크 사용이 제한적이고 디바이스의 성능이 PC와 다르기 때문에 동일한 방법을 적용시키기 무리가 있다. 본 논문에서는 터치 이벤트 정보를 이용한 매크로 탐지 프레임워크를 제안한다. 모바일 게임에서 터치 이벤트는 게임을 진행하기 위한 필수적인 제어 명령이다. 매크로는 동일한 패턴으로 화면을 터치하기 때문에 정상적인 사용자들의 패턴과 차이가 있다. 캐쥬얼 게임이 대부분인 모바일 게임에서 터치이벤트는 짧은 시간 동안 매크로와 정상적인 사용자를 구별할 수 있는 가장 좋은 특징이다. 제안한 프레임워크를 활용하여 실제 모바일 게임에서 사용되는 매크로들을 탐지한 결과 100%의 정확도와 0%의 오탐률을 보였다.
Recent performance improvement in computer and graphics hardware makes it possible to simulate a physical phenomenon in real time. VR department at ETRI has implemented a fast and robust physically based motion engine (PBM) for their general-purpose 3D online game engine. 'Dream 3D'. This paper shows the underlying algorithms of the PBM and introduces the structure and implementation results of it briefly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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