Earticle

본 논문은 감옥에서 탈출해 도시 전역으로 도주한 위험한 범죄자를 추적하고 제거하기 위해 두 명의 플레이어가 레이싱과 슈팅 역할을 분담하는 협동 게임을 제안한다. 제안하는 게임에서 레이싱 플레이어는 운전을 전담하고, 슈팅 플레이어는 범죄자 공격을 전담한다. 공동의 목표를 달성하기 위해 플레이어들은 서로 의사소통할 수 있도록 설계되었다. 로그 데이터 분석 결과, 2인 플레이 모드는 싱글 플레이 모드에 비해 시가지 서킷 및 트랙 서킷 모두에서 완료율을 향상시키고, NPC 차량의 파괴수와 누적 총 피해량을 증가시키는 것으로 나타났다. 설문조사 결과, 플레이어들은 전략적으로 협력하고 함께 플레이하여 목표를 달 성하는 과정에서 더 큰 성취감을 느낀 것으로 확인되었다.

This paper proposes a cooperative game, in which two players divide roles between racing and shooting, to pursue and eliminate dangerous criminals who have escaped from prison and fled across the city. The racing player can focus on driving, while the shooting player can concentrate on actively attacking opponents. To achieve the mutual goal, the players can communicate with each other. Log data analysis shows that the two-player mode significantly improves completion rates on both street and track circuits, and increases the number of destroyed NPC vehicles as well as the total accumulated damage, as compared with the single-player mode. Survey results also indicate that the players felt a greater sense of achievement by cooperating and playing strategically together to accomplish the goal.

본 연구는 근거이론을 활용하여 노인학습자의 디지털 문해교육 학습경험이 어떻게 전개 되어 학습이 지속되는지를 탐색하였다. 이를 위해 평생교육기관의 디지털 문해교육에 참여 한 65~75세 노인학습자 10명을 대상으로 심층 면담을 실시하였다. 분석 결과, 노인학습자 의 학습경험은 위축–대면–조정–전이의 단계로 전개되는 과정적 구조를 보였으며, 이를 CARE 모델로 이론화하였다. 이 과정에서 코칭 기반 상호작용은 학습자의 정서와 학습 방식 을 조정하는 핵심 매개로 작용하였고, 반복 연습과 개인화된 학습 전략, 동료 상호작용은 학습의 지속과 일상 전이를 가능하게 하는 조건으로 나타났다. 본 연구는 노인학습자의 디지털 문해교육을 단순한 기술 습득이 아닌, 코칭의 중재로 학습경험이 조정되고 일상과 삶의 맥락으로 확장되는 과정적 학습으로 재개념화하였다는 점에서 의의를 지닌다.

This study used grounded theory to examine how older adult learners’ digital literacy learning experiences unfold and are sustained. In-depth interviews were conducted with ten older adults aged 65~75 participating in digital literacy education programs at lifelong education institutions. The findings revealed a four-stage process—contraction, acknowledgment, regulation, and transfer— conceptualized as the CARE model. Coaching-based interactions mediated learners’ emotional and learning adjustments, while repeated practice, personalized strategies, and peer interaction supported learning continuity and everyday transfer. The study reframes digital literacy education for older adults as a coaching-mediated, process-oriented form of learning extending into everyday life.

본 연구는 AI 컴패니언을 활용한 관계 중심 게이미피케이션 기반 소아 디지털 치료 시스 템의 UX 설계 사례를 탐색적으로 제시한다. 기존 소아 디지털 치료제가 보상 중심의 행동 강화에 주로 초점을 맞춰 온 것과 달리, 본 연구는 게이미피케이션을 아동과 AI 컴패니언 간의 관계적 상호작용을 지원하는 정서적 경험 프레임으로 재정의하였다. 이를 위해 Norman의 정서디자인 이론을 기반으로 단계적 정서 UX 구조를 적용한 감정 중심 AI 워크북 을 설계하였다. 파일럿 사용자 관찰을 포함한 탐색적 사용성 연구 결과, 캐릭터 기반 AI 컴패니언과 음성 중심 인터랙션은 아동의 정서 표현 부담을 완화하고 자발적 참여를 유도 하는 데 긍정적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 임상적 효과 검증을 목적으로 하지 않으며, 관계 중심 UX 접근이 소아 디지털 치료 설계에서 가질 수 있는 가능성을 제 시하는 탐색적 설계 사례로서, 향후 임상 및 장기 연구를 위한 기초적 논의를 제공한다.

This study presents an exploratory UX design case of a pediatric digital therapeutic system based on relationship-centered gamification using an AI companion. Redefining gamification as a relational interaction framework rather than a reward-based mechanism, an emotion-centered AI workbook was designed using Norman’s emotional design framework. An exploratory usability study with children revealed that character-based AI companions and voice-centered interaction supported emotional expression and voluntary engagement. While not validating clinical efficacy, this study highlights the potential of relationship-centered UX approaches in pediatric digital therapeutics.

게임 콘텐츠가 점점 복잡해짐에 따라 기존의 수동 테스트 및 스크립트 기반 테스트 방법 은 비용과 테스트 범위 측면에서 한계를 보이고 있다. 본 연구에서는 픽셀 수준의 시각 정 보만을 사용하여 게임의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 상호작용하는 딥 강화학습(DRL) 기반 자동 게임 테스트 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 ResNet18 기반 시각 인식 모듈과 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 결합하여, 게임에 대한 어떠한 선 해 정보 없이도 게임 내 장애물을 만났을 때 점프, 웅크리기, 벽 오르기와 같은 회피 방법 을 효과적으로 선택할 수 있다. 실험 결과, 제안된 에이전트는 다양한 장애물 구성 환경에 서 무작위 기준 모델 대비 더 높은 과제 성공률과 안정적인 학습 성능을 보였으며, 이를 통해 블랙박스 게임 환경에서 DRL 기반 자동 테스트의 실현 가능성을 입증하였다.

As game content becomes more complex, conventional manual and script-based testing methods face limitations in cost and coverage. This study presents a Deep Reinforcement Learning (DRL)–based automated game testing agent that interacts with a game’s graphical user interface (GUI) using only pixel-level visual inputs. By combining a ResNet18-based visual perception module with the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, the agent handles in-game obstacles such as jumping, crouching, and wall-climbing without access to internal game code. Experimental results show that the proposed agent outperforms a random baseline in task success rate and learning stability across diverse obstacle configurations, demonstrating the feasibility of DRL-based automated testing in black-box game environments.

제안하는 게임은 주인공 올리브가 반려묘를 만나기 위해 천국 세계를 탐험하는 횡스크롤 퍼즐 플랫폼 게임이다. 제안하는 게임은 플레이어가 규칙과 조작을 쉽게 이해할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 또한, 플레이어가 게임에서 다양한 경험을 할 수 있도록, 참치캔 공장, 캣 타워, 캣닙 숲의 세 가지 스테이지를 배경으로 탐험과 보스 전투 를 진행하며, 밀기, 사다리 오르기, 점프, 매달리기, 웅크리기, 아이템 획득 등의 여러 액 션을 수행한다. 도전성과 성취감을 지속적으로 느낄 수 있도록, 보스 난이도는 근접형, 원 거리형, 은신형 전투로 점진적으로 증가한다. 실험 결과, 쉬운 스테이지에서는 성취감이 낮게 나타난 반면, 어려운 스테이지에서는 재도전 의지와 성취감이 더 높게 나타났다.

The proposed game is a side-scrolling puzzle platformer in which Olive explores a heavenly world to reunite with her companion cat. The game adopts a user-friendly interface to help players easily understand the rules and controls. It provides diverse gameplay through actions such as pushing, climbing ladders, jumping, hanging, crouching, and collecting items during exploration and boss battles across three stages: the tuna-can factory, cat towers, and catnip forest. To maintain challenge and a sense of accomplishment, boss difficulty gradually increases from close-range to long-range and stealth encounters. Experimental results indicate that the easy stage yields lower achievement, whereas the difficult stage encourages greater willingness to retry and higher achievement.

본 연구는 브론펜브레너의 생태체계이론을 바탕으로 청소년의 게임 과몰입에 영향을 미 치는 생태학적 요인을 탐색하였다. 중·고등학생 설문자료 분석 결과, 생태 수준 전반에 걸쳐 유의미한 영향이 확인되었다. 개인 요인은 가장 강력한 예측변수로 나타나, 개인적 특성이 게임 과몰입 형성에 중요한 역할을 함을 시사했다. 부모·교사·또래와의 관계를 포함한 미시체계 요인은 보호적 영향을 보여 게임 과몰입 행동을 감소시키는 것으로 나타 났다. 더 넓은 사회·환경적 조건을 반영하는 외체계 요인도 상대적으로 약하지만 영향을 미쳤다. 따라서 예방과 개입은 청소년 환경의 개인적·사회적·구조적 차원을 모두 고려하 는 다층적 생태학적 접근을 채택할 필요가 있다.

This study investigates ecological factors influencing adolescent pathological gaming through Bronfenbrenner’s Ecological Systems Theory. Survey data from middle and high school students revealed meaningful effects across ecological levels. Individual-level factors were the strongest predictors, suggesting that individual characteristics play a major role in pathological gaming tendencies. Microsystem factors, including relationships with parents, teachers, and peers, showed a protective influence, reducing problematic gaming behaviors. Exosystem factors reflecting broader social and environmental conditions also contributed, though to a lesser degree. Therefore, prevention and intervention should adopt multi-level ecological approaches addressing individual, relational, and structural dimensions of adolescents’ environments.

본 연구는 공연 제작 과정에서의 소통과 리허설 준비를 지원하기 위해 Unity 게임엔진 기반 프리비주얼라이제이션(Pre-Visualization, Pre-viz) 워크플로우를 제안한다. 기존 대 본 중심의 협업 방식은 무대 공간 구성, 배우 동선, 조명 연출을 사전에 충분히 공유하는 데 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 실제 공연장을 디지털 트윈 환경으로 Unity 상에 구 현하고, 무대 디자인, 배우 동선, 조명 효과를 통합한 Pre-viz 영상을 제작하였다. Unity의 실시간 렌더링 특성은 연출 수정 사항의 신속한 반영과 제작진 간 정보 공유를 지원한다. 중형 규모 프로시니엄 극장을 대상으로 한 파일럿 사례를 통해 Pre-viz와 실제 공연 간의 높은 시각적 유사성을 확인할 수 있었으며, XR 기반 디지털 트윈 환경으로의 확장 가능성 도 탐색적으로 제시하였다. 본 탐색적 연구는 Unity 기반 Pre-viz가 공연 제작진 간 ‘공유 된 정신 모델’ 형성을 지원하고, 리허설 준비 과정의 효율화를 지원할 수 있는 가능성을 시사한다.

This study proposes a Unity-based pre-visualization (Pre-viz) workflow to support communication and rehearsal preparation in stage productions. Conventional script-centered collaboration has limitations in conveying spatial composition, actor blocking, and lighting design prior to technical rehearsals. To address this, a digital twin of an actual theater was constructed in Unity, and integrated Pre-viz videos were developed. Unity’s real-time rendering enables rapid reflection of directorial changes and efficient information sharing among production teams. A pilot implementation for a medium-scale proscenium theater demonstrated high visual similarity between the Pre-viz and the actual performance, and the workflow was extended to XR-based digital twin environments to explore cross-venue simulation. As an exploratory study, this research suggests that Unity Pre-viz supports shared mental model formation and provides a foundation for XR-oriented performance production research.

본 연구는 RGB 카메라 기반 자세 추정 알고리즘을 활용하여 어깨 운동 중 보상 움직임을 실시간으로 검출하고, 관절 각도를 측정하는 디지털 트윈 재활 시스템을 구현하였다. 게임 인터페이스와 통합하여 실시간 바이오피드백을 제공하며, 파일럿 테스트 결과 사용자 만족도 4.3/5.0점을 기록하였다. 본 연구는 비접촉식 영상 분석 기술을 통한 접근성 높은 재활 게임 플랫폼의 가능성을 제시한다.

Patients with shoulder joint injuries exhibit excessive activation of trunk muscles to compensate for limited range of motion. This study implements a digital twin system that utilizes video analysis technology to detect compensatory movements during shoulder exercises in real-time and applies this to functional rehabilitation games. Using RGB camera-based pose estimation algorithms, we quantified compensatory movements of the spine and trunk during shoulder elevation, and developed a system that evaluates exercise effectiveness by measuring key joint angles including flexion, extension, abduction, and adduction. Demonstration content was developed by integrating this with a game interface to provide real-time biofeedback. Pilot testing with one elderly shoulder rehabilitative exercise patient demonstrated that the system detected arm compensatory movements with improved accuracy, achieving a user satisfaction score of 4.3 out of 5.0. This research demonstrates the potential of an accessible rehabilitation game platform utilizing non-contact video analysis and digital twin technology