Earticle

대부분의 모바일 AR 컨텐츠들은 모바일 디바이스의 기술적 한계로 인해 평면 탐지 후, 그 위에서만 구현되는 제한된 구조를 가지고 있다. 이러한 문제는 제한된 공간이 표현의 범위를 제한하기 때문에 모바일 AR의 확산 에 크게 저해가 될 수 있다. 한편 Unity의 AR Foundation이 제공하는 ‘Meshing’은 실제 오브젝트의 크기와 위 치에 알맞게 메시를 생성해주는데, 이를 활용한다면 모바일 AR 컨텐츠들은 평면에서 벗어나 더 넓은 현실 공 간에 구현될 수 있다. 하지만 ‘Meshing’은 모바일 기기의 센서가 닿지 못하는 부분에는 메시를 생성하지 않기 때문에 별도의 작업 없이 그대로 사용한다면 게임 오브젝트가 빠져나갈 수 있는 구멍이 생길 수 있다. 이 구 멍은 컨텐츠 구현에 있어서 치명적이기에 Hole-Filling 알고리즘을 사용하여 구멍을 메우고자 하는 연구가 있 었다. 하지만 기존 연구에서 사용하는 Hole-Finding 알고리즘은 특정 상황에서 외곽선과 구멍을 제대로 구별해 내지 못하는 문제가 있다. 이 문제는 일부 구멍은 메우지 못하고 외관선끼리 이어버려 컨텐츠에 치명적인 문 제를 야기한다. 본 논문에서는 Meshing이 제공하는 노말 벡터와 경계선들로 계산한 노말 벡터 간의 차이를 이 용해 구멍과 외곽선을 구분하는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용한 결과, 이전 연구의 방법보다 좀 더 빠르 면서 구멍과 외곽선을 제대로 구별하는 모습을 확인하였다.

Augmented reality (AR) has been widely applied in various fields, including games. However, most mobile AR content has a limited structure as it is implemented only on the detected plane due to the technical limitations of mobile devices. This problem can hinder the growth of mobile AR as the limited space restricts the range of representation. Unity's AR Foundation provides "Meshing" which generates meshes that fit the size and position of real objects. If it is utilized, mobile AR content can be implemented in a wider real space beyond the plane. However, if used as is, Meshing does not generate meshes in areas where the mobile device's sensors cannot reach, which can result in holes where game objects can fall out. To address this issue, recent research has used Hole-Filling algorithms to fill in the holes. However, the Hole-Finding algorithm used in this research has a problem of not distinguishing outlines from holes in certain situations. This problem results in fatal issues for content implementation where some holes cannot be filled, and outlines are connected to each other. In this research, we propose a method to distinguish holes from outlines by utilizing the difference between the normal vectors calculated by Meshing's provided normal vectors and boundary lines. By applying this method, we confirmed a faster and more accurate distinction between holes and outlines compared to the previous research method.

최근 청소년들은 다양한 요인으로 스트레스 상황이 많아지고, 스트레스 지수가 높아짐에 따라 사회적으로 큰 문제로 대두되고 있다. 청소년기 정신건강의 문제는 그 시기에만 국한되는 것이 아니라 성인기 정신건강에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 점차 크게 인식되고 있다. 특히 그 중에서도 청소년기의 우울은 가정생활 과 학교생활에서의 부적응, 자살, 성인이 된 후의 정서장애와 높은 관련성을 나타내므로 그 심각성이 크다고 할 수 있다. 지속적으로 신뢰할 수 있는 방식이면서, 삶의 짊을 향상시키기 위해 반복적으로 실천할 수 있는 도구로, 마인드풀니스에 대한 관심이 부쩍 높아지고 있다. 본 연구는 상용화된 게임에서 마인드풀니스 개념을 적용한 사례를 연구하고 이를 청소년을 위한 명상앱인 코알라에 적용하는 방법을 제시하고자 한다. 명상앱은 신체적 통증을 관리하거나 스트레스가 많은 상황에서 자신만의 차분한 대응이 필요할 때도 활용할 수 있고, 매일 지속적인 일상 습관 차원에서도 활용할 수 있다. 정적이고 지루하게 느껴질 수 있는 명상앱에 마인드풀 니스 게임 이론을 적용하여 청소년들의 흥미를 유발하여 지속적으로 어플리케이션을 사용할 수 있게 하는 것 이 이 연구의 목적이다

Recently, teenagers have increased stress situations due to various factors, and as the stress index increases, it has emerged as a socially significant problem. Adolescent mental health problems are not limited to that period, but their importance is gradually recognized because they affect mental health in adulthood. In particular, depression during adolescence is highly related to maladjustment in family life and school life, suicide, and emotional disorders after becoming an adult. The purpose of this study is to apply the mindfulness game theory to a meditation app that can feel static and boring to arouse interest in teenagers so that they can use the application continuously. Interest in mindfulness is growing rapidly as a tool that can be practiced repeatedly to improve the burden of life as well as a continuously reliable method. This study aims to study cases in which the concept of mindfulness is applied in commercialized games and to suggest a method of applying it to Koala, a meditation app for teenagers. Meditation apps can be used to manage physical pain or when you need your own calm response in a stressful situation, or you can use it as a daily habit.

본 논문은 가상 부동산 게임을 통한 가상토지 거래와 분할 거래를 위한 가상 경제 플랫폼을 제안한다. 이것은 실제 존재하는 지구 위의 땅이 아닌 가상공간에서 설계된 3차원 공간을 거래하고 소유하는 가상 경제 플랫폼 에 관하여 연구이다. 이를 위해 메타버스를 이용하여 실제 지구의 모습과 유사한 가상의 지구를 세분화시켜 구현했다. 또한 블록체인 기술을 이용한 가상화폐를 통해 거래의 신뢰성을 가질 수 있게 했다. 게임의 특징으 로는 다음과 같다. 가상공간의 콘텐츠 서비스를 위한 프로세스 기능을 단순화했다. 또한 서비스의 차별화를 통하여 사용자의 진입 장벽을 최소화했으며, 게임을 통해 부동산 분할 매매와 분할임대를 위한 프로세스를 제 안했다. 또한 가상부동산에 대한 수익모델을 통하여 가상 경제 플랫폼에 대한 개념을 제안했다. 본 논문은 메 타버스와 블록체인 기술을 활용하여 기존 경제적 가치 개념을 가상 경제 플랫폼으로 활용하는 연구 모델로 제안한다.

This paper was to proposes a virtual economy platform for virtual land transactions and divisional transactions through virtual real estate games. This is a study on a virtual economy platform that trades and owns a three-dimensional space designed in a virtual space rather than a land on Earth that actually exists. To this end, a virtual earth similar to the real earth was subdivided and implemented using the Metaverse. It also made it possible to have the reliability of transactions through virtual currency using Block-Chain technology. The characteristics of the game are as follows. This study simplified the process function for content service in virtual space. Also, the barriers to entry for users were minimized through differentiation of services, and a process for real estate split sales and split rental was proposed through games. In addition, the concept of a virtual economy platform was proposed through a revenue model for virtual real estate. This paper proposes a research model that utilizes the existing concept of economic value as a virtual economy platform by utilizing Metaverse and Block-Chain technology.

게임의 세계는 최근 몇 년간 빠르게 진화해 왔다. 특히 여성 게이머들의 수가 증가하면서, 이들의 구체적인 요구를 이해할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 여성 데이트 시뮬레이션 모바일 게임 및 게임 캐릭터 디자 인 분야에서 여성 게임 이용자의 요구와 선호를 분석하고자 한다. 최근에는 여성 중심의 게임에 대한 관심이 증가하고 있지만, 여성 게임 플레이어를 대상으로 한 게임은 아직 충분히 개발되지 않았다. 따라서 본 연구에 서는 광범위한 문헌 검토와 설문조사를 통해 여성 게이머들의 선호를 파악하고, 이를 바탕으로 여성 데이트 시뮬레이션 모바일 게임의 캐릭터 디자인 방향을 제안한다. 이를 통해 게임 디자이너 및 개발자들은 현대 여 성들의 요구를 더욱 잘 이해하고, 높은 수준의 게임을 개발할 수 있을 것이다. 더 줄일 수 있다. 그리고 제안 된 모델은 앞으로 다른 게임이나 스포츠 게임에도 적용될 것이다.

The world of gaming has been evolving rapidly over the years, and with the increase in female gamers, there is a need to understand the specific needs of female gamers. This study aims to analyze the needs of female game users and the elements of game character design through a study of female dating simulation mobile games and game character design. In recent times, there has been a growing interest in female-oriented games, and the number of female game players has been increasing steadily. However, the history of games targeting female game players is short, and these games often fail to meet the expectations of female game players. To better understand the emotional needs of modern women and the current research on female dating simulation mobile games and the development of game roles, an extensive literature review was conducted. This review helped to identify the gaps in the current research on female gaming and provided a framework for this study. In order to propose a character design direction for female dating simulation mobile games, we conducted a questionnaire survey among game players. The survey showed that female gamers have specific preferences for game character design, which include personality, occupation and appearance characteristics. Based on the results of the literature review and the questionnaire survey, this study can provide valuable insights to game designers and developers on the direction of game character design for female dating simulation mobile games. This study highlights the importance of understanding the emotional needs of modern women and creating games that appeal to female game playing furniture.

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

The advent of intelligent computing has brought about a new research trend that focuses on utilizing big data for fashion brand connotation mining and value promotion. The purpose of this study was to investigate consumer emotional trends towards various types of clothing in five popular women's clothing brands: UNIQLO, HSTYLE, VERO MODA, PeaceBird, and ONLY. To achieve this, we collected a total of 93,550 characters of consumer evaluations and employed the Kismet sentiment analysis engine to analyze the emotional polarity of different types of clothing. The results indicated that the emotional polarity of different brands varied significantly, with HSTYLE hoodies, ONLY knitwear, Peacebird pure cotton, and Uniqlo knitting evoking the strongest positive emotions in consumers, respectively. Additionally, this study revealed the most popular garment types and wearing effects in each brand, providing crucial insights for fashion companies to devise effective marketing strategies and enhance their product offerings. Based on these findings, sentiment analysis could be applied in the gaming industry to understand players' emotional responses to different gaming brands, genres, and gameplay, aiding in the development of game promotion strategies and product design. Overall, the findings of this study demonstrate the potential of big data in design and underscore the importance of leveraging it to gain a competitive advantage in the industry.

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

The advent of intelligent computing has brought about a new research trend that focuses on utilizing big data for fashion brand connotation mining and value promotion. The purpose of this study was to investigate consumer emotional trends towards various types of clothing in five popular women's clothing brands: UNIQLO, HSTYLE, VERO MODA, PeaceBird, and ONLY. To achieve this, we collected a total of 93,550 characters of consumer evaluations and employed the Kismet sentiment analysis engine to analyze the emotional polarity of different types of clothing. The results indicated that the emotional polarity of different brands varied significantly, with HSTYLE hoodies, ONLY knitwear, Peacebird pure cotton, and Uniqlo knitting evoking the strongest positive emotions in consumers, respectively. Additionally, this study revealed the most popular garment types and wearing effects in each brand, providing crucial insights for fashion companies to devise effective marketing strategies and enhance their product offerings. Based on these findings, sentiment analysis could be applied in the gaming industry to understand players' emotional responses to different gaming brands, genres, and gameplay, aiding in the development of game promotion strategies and product design. Overall, the findings of this study demonstrate the potential of big data in design and underscore the importance of leveraging it to gain a competitive advantage in the industry.

시리즈 애니메이션 IP들이 사업 다각화를 위해 웹툰으로 제작되어 서비스되는 경우들이 있는데, 영세한 애니 메이션 제작사들은 웹툰으로 제작할 때 발생하는 노동집약적인 작업 과정과 비용 때문에 접근이 어려운 실정 이다. 이를 위해 함께 협업한 연구실에서 인공지능을 활용하여 <Pitchfork Park> 애니메이션 시리즈의 웹툰 변 환 작업을 자동화하는 시스템을 개발하였다. 해당 시스템을 활용하면 단순 노동적으로 작업자가 일일이 수행 하던 1) 애니메이션 컷 선별, 2) 선별된 컷 재배치, 3) 말풍선 배치, 4) 대사 배치, 5) 효과선 추가 등 상당 부 분을 자동화할 수 있다. 시스템에서 출력된 작업물을 작업자가 확인하고, 후보정 작업을 거쳐 최종 결과물을 완성한다. 기존 작업 과정에서 필요한 노동력과 시간을 절약할 수 있고, 작품의 완성도도 향상시킬 수 있다. 본 연구는 기존 웹툰 작업 과정을 분석하여 인공지능을 활용한 작업 방식의 효율성을 검증하였으며, 결과적으 로 인공지능 기술을 활용한 애니메이션의 웹툰 변환 제작 파이프라인을 구축할 수 있는 토대를 확인하였다.

IPs of animation series are sometimes produced and serviced as webtoons for business diversification. However, small animation production companies face difficulties in accessing webtoon production due to labor-intensive work processes and costs. To achieve this goal, with <Pitchfork Park> animation series as a reference, a collaborative research laboratory has developed a system that utilizes artificial intelligence to automate the process of converting webtoons. By using the system, many labor-intensive tasks that were previously performed manually can now be automated, such as 1) selectinng animation cuts, 2) rearranging animation cuts, 3) placing speech bubbles, 4) placing dialogue, and 5) adding effect lines. The worker checks the output generated by the system and completes the final product through post-processing work. This can save labor and time required in the traditional work process, and also improve the quality of the final product. This study analyzed the webtoon production process and verified the efficiecy of using artificial intelligence in the work process, ultimately confirming the foundation for constructing an animation to webtoon conversion production pipeline for usung artificial intelligence technology.

본 논문은 일반적인 상황이 아닌 전시라는 특수한 환경에서의 영상기반 AI 모션캡쳐 적용방법의 다양한 시도 를 살펴보았다. 이전의 방식을 살펴보면서 다양한 전시 환경과 조건에 따라 활용 가능한 방법을 연구하고, 장 단점을 서술하여 인터렉션 전시공간에 적용 가능한 영상기반 AI 모션캡쳐 모션캡쳐 기술의 필요성과 적용 가 능성을 설명한다. 또한 MIVA 프로젝트를 진행하면서 전시공간이라는 비규격화 된 공간에서의 불편한 점을 파 악하고 이에 대한 대응할 수 있는 기술적인 환경 구성에 대하여 정리하였다. 또한 실제 공간에서 캡쳐 프로그 램을 설치하고 전시에 적용하면서 생기는 문제점을 파악하고 해결하면서 적절하게 적용 가능한 모션캡쳐 기 술 환경 파이프라인을 제안한다.

This paper explores the application of AI motion capture technology in exhibition spaces, particularly for interactive exhibits. We conduct a review of various motion capture solutions and analyze their advantages and disadvantages when applied to interactive exhibition spaces. Our analysis demonstrates the necessity and applicability of video-based AI motion capture technology in such spaces. Furthermore, we investigate motion capture solutions through the MIVA project as a case study for such a non-standardized exhibition. Finally, we propose a pipeline for motion capture technology that can be effectively applied by identifying and solving problems that arise during installation and application of the capture program in interactive exhibition spaces.