교육용게임은 교육과 재미가 공존하므로 교육적인 기준과 게임으로서의 재미를 이끌어낼 수 있는 기준을 마련하는 것이 중요하다. 기존에 개발되어 있는 많은 교육용 게임들이 오락성과 게임디자인의 특성은 낮은 점수를 받았다. 그러므로 오락성을 어떻게 보충할 것인가가 중요하다. 본 논문에서는 스마트폰용 퍼즐게임으로 출시되어 사용자들에게 많은 인기를 얻은 퍼즐게임들의 게임적인 요소를 분석하여 교육용 게임에 적용하고자 한다. 애니팡, 애니팡2, 캔디크러쉬사가, 팜히어로즈사가, 포코팡은 인기를 얻어 흥행에 성공한 게임들이다. 이들 게임들에서 게임적인 요소들을 분석하고자 한다. 캐쥬얼게임에서의 게임적인 요소에 교육용게임들을 분석하여 적용하였다. 또한 몰입을 높일 수 있는 요소들을 제안하였다. 오락성을 높일 수 있는 게임디자인 요소들은 게임규칙과 스테이지, 미션 등이 있다. 몰입을 높일수 있는 요소로는 아이템과 배경 맵, 새로운 학습 환경이 있다. 본 논문은 게임의 재미를 의미하는 오락성을 흥행에 성공한 게임을 분석하여 교육용게임에 적용한다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.390-399
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2022
Cyber security and resilience are phrases that describe safeguards of ICTs (information and communication technologies) from cyber-attacks or mitigations of cyber event impacts. The sole purpose of Risk models are detections, analyses, and handling by considering all relevant perceptions of risks. The current research effort has resulted in the development of a new paradigm for safeguarding services offered online which can be utilized by both service providers and users. customers. However, rather of relying on detailed studies, this approach emphasizes task selection and execution that leads to successful risk treatment outcomes. Modelling intelligent CSGs (Cyber Security Games) using MLTs (machine learning techniques) was the focus of this research. By limiting mission risk, CSGs maximize ability of systems to operate unhindered in cyber environments. The suggested framework's main components are the Threat and Risk models. These models are tailored to meet the special characteristics of online services as well as the cyberspace environment. A risk management procedure is included in the framework. Risk scores are computed by combining probabilities of successful attacks with findings of impact models that predict cyber catastrophe consequences. To assess successful attacks, models emulating defense against threats can be used in topologies. CSGs consider widespread interconnectivity of cyber systems which forces defending all multi-step attack paths. In contrast, attackers just need one of the paths to succeed. CSGs are game-theoretic methods for identifying defense measures and reducing risks for systems and probe for maximum cyber risks using game formulations (MiniMax). To detect the impacts, the attacker player creates an attack tree for each state of the game using a modified Extreme Gradient Boosting Decision Tree (that sees numerous compromises ahead). Based on the findings, the proposed model has a high level of security for the web sources used in the experiment.
콘텐츠산업의 성장과 함께 국내 문화콘텐츠의 해외 진출이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 좋은 성과를 내고 있는 게임, 음악, 영화 등의 분야와는 달리 교육콘텐츠의 경우 해외 시장에서 유의미한 성과를 내지 못하고 있다. 이에, 본 연구에서는 성공적인 교육콘텐츠의 해외 진출 사례로 C연구소의 G러닝 미국 공교육 진출 사례를 살펴보고자 한다. 본 사례에서 C연구소는 많은 어려움을 극복하고 LA라발로나 초등학교에서 5학년 정규 과정 G러닝 수학수업을 진행하고 학생들의 성적을 향상시켰다. 본 사례의 분석을 통해 이러한 성공이 가능했던 이유에 대한 전략적 시사점을 다음과 같이 제시할 수 있었다. 첫째, 제품의 차별성이고, 둘째, 현지 인력을 중심으로 지원조직을 구성하여 현지 인적 네트워크를 효율적으로 활용할 수 있었으며, 셋째, 지속적인 커뮤니케이션을 통한 정보 공유를 통해 연쇄적인 설득과정을 유도할 수 있었다.
컴퓨터 기술이 발달하고 많은 교육 방법들이 나타나면서 웹에 기반한 협동학습과 교육용 게임이 많은 관심을 받고 있다. 몇몇 협동학습 시스템들과 게임 기반 교육 시스템이 제안되었지만 게임을 이용한 협동학습 시스템에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 학습자들의 능동적인 참여와 흥미를 유발할 수 있는 게임을 이용한 웹기반 협동학습 시스템을 개발하였다. 협동학습은 각 조별로 이루어지며 다른 조와는 게임을 통해 경쟁하게 하였고, 게임은 누구나 쉽게 익힐 수 있고 협동학습 시나리오에 적합한 가로세로 퍼즐게임을 사용하였다. 제안 시스템의 유용성을 증명하기위해 실제 두 반의 고등학생들에게 적용하는 실험을 하였으며 그 결과 제안 시스템을 사용한 교육이 학업성취도나 흥미도 등에서 유의미한 결과를 보임을 보였다.
본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델은 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 나이브 베이지안 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.304-311
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2021
The relevance of the research involves outlining the need for modern professionals to acquire new competencies. In the conditions of rapid civilizational progress, in order to meet the requirements of the labor market in the knowledge society, there is a readiness for continuous training as an indicator of professional success. The purpose of the research is to identify the impact of various forms of application of information technologies for lifelong learning in order to provide the continuous self-development of each person without cultural or age restrictions and on the basis of rapid digital progress. A high level (96%) of need of the adult population in continuing education with the use of digital technologies has been established. The most effective ways to implement the concept of "lifelong learning" have been identified (educational camps, lifelong learning, mass open online courses, Makerspace activities, portfolio use, use of emoji, casual game, scientific research with iVR game, implementation of digital games, work in scientific cafes). 2 basic objectives of continuing professional education for adults have been outlined (continuous improvement of qualifications and obtaining new qualifications). The features of ICT application in adult education have been investigated by using the following methods, namely: flexibility in terms of easy access to ideas, solving various problems, orientation approach, functional learning, group or individual learning, integration of leisure, personal and professional activities, gamification. The advantages of application of information technologies for continuous education (economic, time, and adaptive) have been revealed. The concept of continuous adult learning in the context of digitalization has been concluded. The research provides a description of the structural principles of the concept of additional education; a system of information requests of the applicant, as well as basic technologies for lifelong learning. The research indicates the lack of comprehensive research in the relevant field. The practical significance of the research results lies in the possibility of using the obtained results for a wider acquaintance of the adult population with the importance of the application of lifelong learning for professional activities and the introduction of methods for its implementation in the educational policy of the state.
본 연구는 야구 경기에서 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하기 위한 의사결정을 지원하는 예측 모델 구현을 목적으로 한다. 이를 위해 베이스볼 서번트(Baseball Savant)에서 제공하는 메이저리그 스탯캐스트 데이터를 활용하여, 선발 투수를 위기 상황 이전에 선제적으로 교체하는 예측 모델을 구현한다. 이를 위해 첫째, 데이터 탐색을 통해 선발 투수가 경기에서 직면하는 위기 상황을 도출하였다. 둘째, 선발 투수가 이닝 종료 전에 교체된 경우, 이전 이닝에서 교체하는 것으로 레이블을 구성하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델을 비교한 결과 앙상블 기법을 기반으로 한 모델이 F1-Score가 65%로 가장 높은 예측 성능을 보였다. 본 연구의 실무적 의의는 제안하는 모델을 통해 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하여 팀의 승리 확률을 높이는 데 기여할 수 있으며, 경기 중 감독은 데이터 기반의 전략적 의사결정 지원을 받을 수 있을 것이다.
Tae-Hong Ahn;Sung-Kwan Kang;Sang-Kyu Lee;U-Jung Kim;Hong-Ki Kim
한국컴퓨터산업학회논문지
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제2권10호
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pp.1309-1316
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2001
애니매이션과 컴퓨터 게임에서 오늘날 주요 관심사는 캐릭터의 행동을 미리 정의된 게임 로직이나 미리 설정된 동작에 의해 제어된다. 게임 개발자들은 더 풍부하고 더 상호 보완적인인 게임을 제작하고자 하기 때문에 자주 이러한 접근은 한계에 부딪힌다. 본 논문에서는 더욱 지능적이고 강제적인 컴퓨터 게임을 만들기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한 게임 모델을 제안한다. 학습능력에 기반 한 유전자 알고리즘의 사용은 변화와 능동적인 게임 환경을 지원하도록 연속적인 진화를 하는 캐릭터를 활용할 것이다. 임의의 실시간 게임이 제안된 시스템의 수행과 제한성을 평가하기 위해 수행되었다.
NUI(Natural User Interface)는 별도의 입출력 장치 없이 사용자 자신의 음성/신체부위 등을 사용하여 주변 디지털 기기를 제어할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문에서는 NUI가 적용된 스마트 공간에서 신체를 직접적으로 사용하는 체감형 게임을 실행하는 사용자를 대상으로 연구를 진행하였다. 게임 사용자의 스트레스 발생 여부를 알아내기 위하여 게임 시행 전과 후로 나누어 각각 60초에 걸쳐서 심전도를 측정하였고, 측정된 신호를 개량된 Random Forest 알고리즘으로 분석하였다. 교사학습 방식에 의한 실험을 위하여 사용자는 자신의 스트레스 발생 여부를 별도로 입력하여 저장하도록 하였으며, 실험결과 개량된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 1.04% 높은 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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