• 한국게임학회 논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.91-101
• /
• 2010

본 연구의 목적은 게임을 활용한 학습이 교육현장에서 교수-학습을 지원하는 방법으로 활용되기 위해 교사들의 인식을 조사하여 분석하는데 있다. 이는 게임기반학습의 확산을 위한 중요한 지표로 활용할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과를 종합해보면, 첫째, 교사들이 게임을 사용하는데 있어 교육과정과 관련된 학습주제와 내용을 지닌 게임을 찾는데 어려움이 있다는 것이다. 둘째, 학습자의 다양한 수준에 따른 게임 활용 수업을 준비하는데 많은 시간이 소요된다는 것이다. 셋째, 교사가 게임을 수업에 활용하기 위해 관련기관에서 다양한 정보와 지침을 제공해야할 필요가 있다는 것이다. 마지막으로, 행-재정적인 지원이 체계적으로 이루어져야할 필요가 있는 것으로 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.23-30
• /
• 2020

게임에서는 많은 경우의 수들을 가지고 있다. 그래서 학습을 많이 하여야 한다. 본 논문은 학습속도를 개선하기 위하여 강화학습을 이용했다. 그러나 강화학습은 많은 경우의 수들을 가지므로 학습 초기에 속도가 느려진다. 그래서 미니맥스 알고리즘을 이용하여 학습의 속도를 향상하였다. 개선된 성능을 비교하기 위해 고누게임을 제작하여 실험하였다. 실험결과는 승률은 높았지만, 동점의 결과가 발생하게 되었다. 점진적인 심화를 이용하여 게임트리를 더 탐색하여 동점인 경우를 줄이고 승률이 약 75% 향상되었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.99-106
• /
• 2018

보드게임에서는 많은 경우의 수의 말들과 많은 상태공간들을 가지고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 본 논문에서는 Q러닝 알고리즘을 이용했다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습을 하는 동안에 같은 최선의 값이 있을 때, 게임트리를 고려한 문제영역의 지식을 활용한 휴리스틱을 사용하여 학습의 속도향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선하여 구현된 말을 비교하기 위하여 보드게임을 제작했다. 그래서 일방적으로 공격하는 말과 승부를 겨루게 하였다. 개선된 말은 게임트리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선하여 구현된 말이 학습속도적인 면에서 향상됨 것을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.65-75
• /
• 2007

e-러닝 콘텐츠 및 시스템을 효과적으로 개발할 수 있게 하기 위한 기술 표준안으로서 개발 중인 SCORM은 전세계적으로 가장 많은 e-러닝 관련 업체에서 폭 넓게 수용하고 있는 구현 참조 모델이다. 최근들어 게임을 학습에 활용하고자 하는 노력에 대한 관심이 고조되고 있는 상황에서 SCORM을 개발한 ADL에서는 게임 기반 학습에 대한 기초 연구를 수행하고 있는 실정이다. 그러나 ADL은 SCORM 명세에 대한 연구와 게임 기반 학습에 대한 연구를 분리하여 따로 진행하고 있고 대부분의 SCORM 콘텐츠에 대한 연구는 고전적 훈련 및 교육 방법에 대한 웹 기반 온라인화에 초점을 두고 있으므로, 게임 데이터 요소를 적용한 SCORM 콘텐츠를 개발하기 위하여 SCORM 명세의 구체적인 어떠한 부분을 어떻게 활용할 것인가에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 게임 데이터 요소를 SCORM 데이터 모델에 적용하는 구체적 방안에 대한 연구를 수행하고 이를 바탕으로 SCORM을 게임 기반 학습 콘텐츠 개발에 적용하는 실제 사례를 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.91-97
• /
• 2007

과거에는 게임프로그램 제작이 단순히 3D, 온라인게임, 엔진프로그래밍 또는 게임프로그래밍으로 분류하여 제작하였다. 그러나 이제는 게임프로그래밍의 종류가 세분화되었고, 기존에 없던 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여, 보상 값을 받아 게임캐릭터가 학습하여 지능적인 움직임을 나타나게 하였다. 구현된 게임캐릭터가 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기 위해, 슈팅게임을 제작하여 적 캐릭터와 전투를 하게 하였다. 실험결과 임의로 움직이는 캐릭터보다 월등히 방어함을 알 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제16권2호
• /
• pp.267-277
• /
• 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
• /
• 제22권9호
• /
• pp.1-6
• /
• 2022

Teaching and learning are one of the major issues during this pandemic (COVID-19). Since the pandemic started, there are many changes in teaching and learning styles as everything related to studies started online. Game-Based Learning has got remarkable importance in the educational system and pedagogy as an effective way of increasing student inspiration and engagement. In this field, most of the work has been carried out in digital games. This research uses an Animated Game-Based Learning design in enhancing student engagement and perception of learning. In teaching Computer Science (CS) concepts in higher education, to enhance the pedagogy activities in CS concepts, more specifically the concepts of "Data Structures (DS)" i.e., Array, Stack, and Queue concepts are focused. This study aims to observe the difference in students' learning with the use of different learning methods i.e., the traditional learning (TL) method and the Animated Game-Based Learning (AGBL) Method. The experimental results show that learning DS concepts has been improved by the AGBL method as compared to the TL method.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.3-8
• /
• 2011

게임세대를 위한 효과적인 교육방법으로 게임을 통한 학습이 주목을 받고 있다. 교육용 게임은 학습 스토리 전달을 위해, 게임화면에서 객관적 시점인 전지적인 뷰가 추가적으로 필요하다. 이 전지적인 뷰는 우수한 실시간 가독성과 학습내용에 대한 전체적이고 자세한 정보들을 체계적으로 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 학습스토리텔링을 위해 필요한 전지적인 뷰로서 학습맵을 제안하였다. 제안하는 학습맵은 학습내용을 전지적으로 보여주기 위해, 지역별 학습맵, 주제별 학습맵, 그리고 진행별 학습맵으로 구성되어 있다. 우수한 실시간 가독성을 위하여, 제안하는 학습맵은 비주얼 다이어그램들로 표시된다. 제안한 학습맵은 게임미니맵을 사용하는 모든 교육용게임에 적용할 수 있다.

• 전기학회논문지
• /
• 제67권12호
• /
• pp.1657-1664
• /
• 2018

This paper proposes a decision making scheme for choosing the best move at each state of game in order to implement an artificial intelligence othello game player. The proposed decision making scheme predicts the various possible states of the game when the game has progressed from the current state, evaluates the degree of possibility of winning or losing the game at the states, and searches the best move based on the evaluation. In this paper, we generate learning data by decomposing the records of professional players' real game into states, matching and accumulating winning points to the states, and using the Artificial Neural Network that learned them, we evaluated the value of each predicted state and applied the Minimax search to determine the best move. We implemented an artificial intelligence player of the Othello game by applying the proposed scheme and evaluated the performance of the game player through games with three different artificial intelligence players.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.313-322
• /
• 2016

초등학생을 대상으로 샌드박스형 게임인 마인크래프트 에듀를 활용한 게임기반학습을 적용하여 창의적 문제해결력과 학습몰입도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 기존의 전통적인 강의식 교수법보다 샌드박스형 게임을 활용한 게임기반학습을 적용했을 때 창의적 문제해결력과 학습몰입도에서 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 창의적 문제해결력은 모든 하위요소에서 유의미한 차이가 나타났으며 학습몰입도는 통제감, 시간 감각의 왜곡을 제외한 하위요소에서 유의미한 차이가 나타났다.