Earticle

최근 기술의 발전으로 인해 게임 산업은 급격한 성장을 보이고 있습니다. 게임 엔진으로는 유니티, 언리얼 등이 적극적으로 활용되고 있다. 이러한 게임 엔진에서 다양한 플러그인을 제공함으로써 엔진 기능을 자연스럽게 확 장하고 있다. 이 중에서도 3D 그래픽 기술의 혁신은 게임 캐릭터의 표현력을 더욱 높여 사용자의 경험을 향상시 키는 역할을 하고 있다. 그러나 기존의 3D 모델링 접근법은 때로 제약과 어려움을 가져올 수 있다. 특히 AI 스 캔을 통해 일반 사진을 활용할 때 미세한 세부 요소의 표현 문제가 발생하는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 Stable Diffusion을 활용한 게임 3D 캐릭터 생성 Framework를 설계하고 구현하여 이러한 어려움을 극복하고자 한 다. Hair Style가 없는 Concept Art 이미지를 활용하여 제작 프로세스를 개선함으로써, 빠르고 효율적인 캐릭터 제 작을 가능하게 한다. 이 Framework의 적용은 제작 프로세스 단계를 감소시키면서 더욱 신속하고 일관된 캐릭터 제작을 허용하며, 게임 개발자들이 엔진에 캐릭터를 보다 쉽고 빠르게 적용할 수 있게 도와준다. 이를 통해 게임 개발자들이 보다 빠르고 효율적으로 다양한 캐릭터를 엔진에 적용할 수 있게 했다. 또한, 게임엔진에서 애니메이 션 동작을 확인하여 Stable Diffusion으로 생성한 3D 게임 캐릭터의 데이터의 실효성과 확장성을 확인했다.

The gaming industry is experiencing rapid growth due to recent advances in technology. Game engines such as Unity and Unreal are being actively utilized. These game engines offer a variety of plugins to naturally extend the functionality of the engine. Among them, innovations in 3D graphics technology have made game characters more expressive and enhanced the user experience. However, traditional 3D modeling approaches can sometimes bring limitations and challenges. In particular there are problems with the representation of fine details when utilizing general photos through AI scanning. This paper aims to overcome these difficulties by designing and implementing a game 3D character generation framework using Stable Diffusion. By improving the creation process by utilizing concept art images without hairstyles, it enables fast and efficient character creation. The application of this framework allows for faster and more consistent character creation with fewer steps in the creation process and helps game developers to adapt characters to the engine more easily and quickly. In addition, we verified the effectiveness and scalability of the 3D game character data generated by Stable Diffusion by checking the animation behavior in the game engine.

현대 게임 산업에서 그래픽 콘텐츠는 플레이어들의 눈길을 사로잡는 가장 중요한 요소 중 하나이 다. 하지만 플레이어들의 눈을 만족시키기 위한 고품질의 그래픽 콘텐츠 생산에 드는 비용은 갈수 록 치솟고 있다. 본 논문에서는 그래픽 콘텐츠 제작의 부담을 줄이기 위해 warping을 사용한 스 프라이트 이미지간의 부드러운 전환 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 애니메이션을 구성하는 일 부 프레임을 자동 생성함으로써 그래픽 콘텐츠의 생산 단가를 줄일 수 있을 것으로 예상한다. 이 미 개발된 Live2D와 같이 벡터 이미지를 사용하여 이미지를 움직여서 하나의 이미지로 애니메이 션을 연출하는 기술도 있다. 하지만 Live2D는 그래픽 콘텐츠를 제작한 후 이를 움직일 파츠를 분 리하여 다시 그려야 하는 재작업이 필요하다. 반면 본 논문에서 제안하는 방법은 애니메이션의 시 작 이미지와 종료 이미지 두개와 충분한 수의 제어점만 주어진다면 별도의 추가 작업 없이 결과 물을 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 각각의 이미지에 서로 대응하는 feature points를 설정하고 이를 기반으로 삼각형을 만든다. 이후 시작 이미지와 종료 이미지 간에 대응하는 삼각형 간에 아 핀 변환을 한다. 이렇게 얻은 변환된 삼각형을 합성하여 한 프레임을 만들고, 이렇게 만든 프레임 을 연속으로 재생함으로써 애니메이션을 연출할 수 있다. 이 기술은 애니메이션을 위한 그래픽 콘 텐츠 생산 부담을 줄여줄 것이다.

In the modern game industry, graphic contents are those of the most eye-catching elements of the players. However, the price of producing high quality graphic contents to satisfy players eyes is rapidly increasing. In this paper, we propose a smooth character transition technique between sprite images using image warping technique to reduce the production cost of the graphic contents by automatically generating frames constituting the animation. There have been technologies that animates a character by moving an image using a vector image like Live2D. However, they need to rework the graphics content after it has been created and then redraw the parts to separate them. On the other hand, our method can obtain the result without additional work if only start and end points of the animation and a sufficient number of control points are given. The proposed method sets control points corresponding to each image and creates triangles based on them. Then, affine transformation is performed between the corresponding triangle between the start image and the end image. The obtained triangles are synthesized to create successive frames to produce the smooth animation. The proposed technique significantly reduces the burden of producing graphic content for animation.

디지털 게임의 등장이후 하드웨어 발전과 더불어 게임의 핵심 요소인 캐릭터는 인체비례론을 바탕으로 유 저들이 선호하는 등신비율의 유형으로 변화하고 있다. 등신비율의 변화에 따른 게임에서 캐릭터의 독특한 이미지로 게이머들에게 인기가 많다. 현재까지 등신비율에 대한 연구는 아직 미흡하다고 사료된다. 본 연구는 게임캐릭터 개발 에 있어 조형요소로서 인체비례가 가지는 중요성을 근간으로, 게임캐릭터들의 특성을 고찰하고, 게임캐릭터의 등신비 율을 분류, 그 결과를 분석하는 연구방법을 통하여, 등신비율의 현황을 살펴보고, 앞으로 게임이미지에 미치는 영향 에 대해 연구해보고자 한다. 분석한 다섯 가지 유형의 게임캐릭터는 독특한 이미지와 함께, 특성화된 등신비율일수록 유저들이 선호하며, 조형적으로 실제 인체보다 과장된 등신비율이 주를 이루는 것으로 분석되었다. 그래픽 배경화면 에서 캐릭터가 상대적으로 작아 보이는 비례의 어려움을 조금 과장된 캐릭터를 활용하여 가시성을 높였다. 이 연구 를 통해 게임캐릭터의 등신비율은 게임개발에 있어 게임이미지로서 매우 중요한 요소로 사료된다.

Since the advent of digital games with hardware development a key component of the game characters are changed to retard the rate at which types of users based on their favorite theory of human proportion. Many popular to gamers in the game according to the change in the retard rate in a unique image of the character. Studies on the head and body proportion are thought that up to now been insufficient. The purpose of this study is to examine a fundamental human proportion that has importance as a molding factor in the game character development, it investigated the characteristics of the game character, and classifying the retard rate of the game character, through the research method of analyzing the results, into the retard rate look for and investigate studying the effect on future game images. Five types of game characters that make up the analysis were analyzed with a unique image, and the more specialized users prefer retard rate, the figurative exaggeration to retard rate than the actual main body. Utilizing a bit exaggerated the difficulties of the character looks relatively small proportion character in the graphic wallpaper increased visibility. The proportion of a game character through the study is considered as a very important factor as the game image in the game development.

다양한 구성과 완성도가 높은 게임성, 그리고 화려하고 사실적 그래픽이 더해져 수많은 마니아를 양산한 게임을 명작이라 부른다. 게임사를 통틀어 수많은 명작게임이 나왔다가 사라진 이래 다시 근래에 모바일로 부활하고 있다. 이러한 현상은 여러 가지 하드웨어적 이유나 소프트웨어적인 이유가 있겠지만 본 연구자는 게임의 몰입도를 위한 여러 요소 중 유저의 자율선택에 의한 게임 몰입도를 높일 수 있는 캐릭터의 그래픽적인 이슈를 중심으로 비교분석하고자 하였다. 여러 게임의 캐릭터 중에 세계적으로 가장 사랑 받고 있는 캐릭터 중 탄생과 더불어 세계의 게임역사에서 그 어는 캐릭터보다 다양한 발전을 보인 슈퍼마리오라는 캐릭터를 중심으로 그래픽의 발전과정과 다양한 표현연출을 가지고 있는 캐릭터로 사료되어져서 그 캐릭터를 중심으로 비교분석 연구를 통한 게임캐릭터의 다양한 발전 가능성을 제시하고자 한다.

It's called masterpieces, which are made up of a lot of enthusiasts by adding a variety of configurations, high game quality, and colorful and realistic graphics. Since many classic games came out and disappear from the game companies, they have been revived in recent years as mobile. Although this phenomenon may have various hardware and software reasons, the present researcher intends to compare and analyze the graphical issues of the characters that can increase the game immersion by the user's autonomous selection among the factors for the immersion of the game . In addition to the birth of one of the most loved characters in the world among the characters of various games, it is considered to be a character who has developed the process of graphic and various expressive production centering on the character called Super Mario which shows various developments than the character in the game history of the world We will present various possibilities of development of game character through comparative analysis and research based on the character.

최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼 굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게 임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

Recently, many progresses on deep learning-based facial expression reenactment are released. Applying the facial reenactment techniques to game characters should address a challenge of extracting action units (AUs) from non-human game characters. To extract AUs from non-human game characters effectively, we devise a coloring module that adjusts the face colors of the character to that of a normal human. Our framework is based on GAN. Our framework consists of a coloring module, two generators, two discriminators, and an identity preserving module. In the first, we adjust the face color using the coloring module and then generate a neutral face from the first generator according to the input AU. The second generator produces the reenacted face images from the neutral face. Finally, the coloring module applies the original face color to the reenacted facial images. We measure the quality of the generated image through the discriminators and preserve the identity through the identity preserving module. We generate reenacted images from various game characters and prove the excellency of our method.

본 논문은 게임 GUI는 인간과 게임간의 상호 작용에서 정보를 전달하는 역할을 한다는 아이디어에서 시작한 연구로서 체감형 게임 캐릭터 선택의 GUI 디자인을 연구하였다. 게임 플레이어 지향 GUI 디자인의 목적은 인간과 게임 간의 상호 작용하는 방식을 최적화하여 조작을 보다 직관적으로 만들고 사용자의 인지 부담을 줄여 사용자의 게임 조작 에 더 흥미를 느끼도록 하는 것이다. 본 논문은 시각적으로 전달되는 세 가지 요소를 중심으로 분석하였다. 세 가지 요소는 각각 문자, 색채, 형태로서 비교 분석하였으며, 체감형 게임 GUI에서 선택 분석한 것은 식별도가 높고 가시성이 뛰어난 디자인적 특징을 가지고 있기 때문이다. 결론 부분에서 체감형 게임 GUI 디자인에 대한을 제안하였으며, 향후 체감형 게임 개발자 들에게 GUI 디자인에 대한 참고 자료로 활용되기를 바란다.

This paper studies the GUI design of motion-sensing game character selection. The game's GUI plays a role in transferring information in human-computer interaction. The purpose of this game player-oriented GUI design is to optimize the human-computer interaction, make the operation more user-friendly, reduce the user's cognitive burden, and better adapt to the user's operation needs. This paper combines examples to compare and analyze these three games from three aspects: text, color and form. In the existing motion-sensing game games, the character selection GUI has a design feature of high recognition and strong visibility. Finally, suggestions for GUI design of motion-sensing game games are given. It is hoped that in the future, reference materials will be provided for the GUI design of experience game character selection.

본 연구는 한국 회사에서 개발된 보드 게임 장르의 주사위 게임 “디즈니 매지컬 다이스”에서 나타나는 미국의 디즈니 캐릭터들의 성별 분석을 실시한다. 한국의 게임 회사 넷마블이 디즈니 캐릭터들의 판권을 구입한 뒤, 모바일 플랫폼으로 디즈니 캐릭터들이 있는 주사위 게임을 출시하였다. 게임을 하면서, 플레이어들은 특정 디즈니 캐릭터들을 선택하고 주사위 게임 내에서 다른 플레이어들과 경쟁을 하며, 플레이가 파산하면 게임을 이기게 된다. 이 게임의 특징은 전 세계 사람들과 같이 할 수 있는 장점이 있다. 구체적으로, 본 연구는 디즈니 매지컬 다이스의 디즈니 캐릭터들을 비판적으로 성별 분석을 하는데 1) 출연 (어떻게 캐릭터들이 다르게 출연하는지) 2) 능력치 (어떻게 캐릭터들이 다른 능력치를 가지고 있는지) 3) 랭킹 (순위표에서 어떻게 캐릭터들이 순위 되어있는지)로 분석한다. 이를 통해, 현실 세계처럼 중요한 이슈인 성별 분석을 비디오 게임에서 할 뿐만 아니라, 성별, 나이, 지역 등과 상관없이 인기 있는 장르인 보드 게임의 다양한 특징들을 탐구한다.

This study does the gender analysis of Disney characters of the United States in video game through “Disney Magical Dice”, a dice game whose genre is Board Game developed by South Korean company. After South Korean game company Netmarble purchased the copyright of Disney characters, they published a dice game that contains several Disney Characters with mobile platform. During the game, players choose a certain Disney Character and compete with other players in a dice game, and they win the game as one players goes bankrupt. This game has a great advantage that players all around the world can play together Specifically, this study critically does the gender analysis of all of Disney characters by 1) Appearance(how characters appear differently) 2) Ability (how characters have different several abilities) 3) Ranking (how characters are ranked in the leader board) appeared in Disney Magical Dice. Throughout this, it not only discusses the gender issue in video game which is an important issue like the real world, but also explores various traits of Board Game as a genre that is popular regardless of gender, age, region, etc.

The purpose of this paper is to identify the MOBA storytelling based on the concept of persuasive technology. Most of online games use spoken or written language to make the player's belief in fictional game universe. Unlike early online games such as MMORPGs, MOBA games use the character voice-over for persuasion. This paper sets up three hypotheses that are related to the process of persuasion. First, character quotes can show the character's affiliation information as regional keyword. Second, taunt quotes can show the information about relationship between game characters. Third, all types of character quotes can reflect the updated contents of game. This paper chooses the League of Legends as the example of MOBA games, and analyze the quotes in the game. As a result, three hypotheses are true.

Recently Korea has shown continuous growth in game, character and animation contents industry. To keep this trend in the future, we need to nurture contents related human resources. One of the good methods to nurture those quality resources is to find potential resources in early times. To do this we need to know their potentiality. To evaluate such potentiality of these candidates, we performed short-term education and evaluated contents functional production capabilities of two groups such as 27 Grade 5 students from 17 schools and 5 Grade 6 students from 5 schools in Nowon-gu, Seoul. With the same evaluation methods, they showed 100 and 95 out of 100. In Contents functional production, two groups showed 4.29 and 3.96 respectively. Therefore, we can contribute contents industry and national competitiveness if we recruit and nurture them in early times.

This study aims to explore game backgrounds and content generation using motion graphics. Motion graphics can be utilized to generate contents in various fields including games, cartoons, movies, animations, characters, advertisements, etc. This study identifies how game backgrounds and game scenes are simply generated by utilizing motion graphics. And synthesizing techniques are used to generate game backgrounds and game scenes. Also, for game backgrounds and characters, motion graphics are applied to simply express special effects such as various flames, blazes, thunderbolts, etc. On the subject of secondary school students, this study evaluates their game background and character generation competencies with two methods to develop game industry and improve content personnel. Evaluation results of 88 points and 85 points are shown from the evaluation of the last results for evaluation items according to the standard of 100 points, and it suggests that game development personnel and character content production personnel be reserved with professional education and support in the future.

미디어융복합 시대에서 거대캐릭터는 다양한 SF영화와 게임콘텐츠에서 많이 활용하고 있는 상황이며, 흥행 에 성공하고 있는 대부분의 콘텐츠에 거대캐릭터의 차용은 불가결한 요소라고 사료된다. 본 연구에서는 SF영화와 게 임에 등장하는 거대캐릭터를 정의하고, 거대캐릭터를 선별하여 외적특성과 내적특성 등 8가지로 분류하고 분석하였 다. 외적특성으로는 모양, 실루엣, 크기, 색상으로 분류하였으며, 내적특성으로는 공포감, 악마성, 이미지 및 스토리 지향점, 유희성으로 분류하여 정의하였다. 이와 같은 8가지 특성을 근거로 SF영화와 게임 사례 분석을 통해 ‘거대캐 릭터의 포지셔닝 모형’을 제안하였다. 거대캐릭터 포지셔닝 모형의 요소에는 어두움, 거대함, 비정형, 인간형, 동물형, 공포감, 악마성, 스토리 지향, 이미지 지향 및 유희성으로 구분하였으며, SF영화와 게임을 이 모형에 적용하여 제안 하였다.

Giant character used various SF movies and games in media convergence ages, and is essential for giant character in success contents. It This study defined giant character of SF movies and games, it analysed the eight of external characteristics and internal characteristics of giant character in SF movies and games. The external characteristics defined shape, silhouette, size and color, the internal characteristics defined fear, satanism, image and story focus, playfulness. Above, it was structured positioning model of giant character based eight characteristics and analyzation of example of SF movies and games. The elements of positioning model of giant characters are darkness, huge, abnormal, human, animal, fear, satanism, story focused, image focused and playfulness, and this study was proposed these model of elements of eight in SF movies and games.

선행된 연구에서 제안된 ‘게임캐릭터 패션스타일 유형’을 토대로 커스터마이징 시스템에 나타난 게임 캐릭터 의 유형별 스타일링을 Creative Style, Attractive Style, Grotesque Style, Usual Style, Suit Style로 분류하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 게임의 특성상 가상공간에서 이루어진다는 점에서 현실에서는 구현하기 힘든 창의이며 융합적인 디자 인 표현이 다양한 형태로 나타났다. 둘째, 게이머와 동일시되는 게임 캐릭터의 특징과 일반적인 신체비율보다 과장된 8등신 이상이 주로 사용되는 RPG들을 중심으로 분석된 만큼 Creative Style과 Attractive Style의 빈도가 높게 조사되 었다. 셋째, 대체적으로 캐릭터의 의상디자인과 컬러의 사용은 게이머의 요구나 세계관의 반영에 의해 선택되므로 공 통적인 특징이 나타나는 반면, 헤어디자인과 컬러에서는 다양한 표현으로 대표성을 찾기 힘들었다. 본 연구결과는 게 이머의 개성과 요구에 부합하는 패션아이템 개발 매뉴얼 및 관련연구를 위한 참고자료로써 가치가 있다고 사료된다.

The styles by character type in customizing systems were analyzed, being classified into creative style, attractive style, grotesque style, usual style, and suit style on the basis of the 'fashion style types of game characters' proposed in the previous research. The creative and convergent designs that couldn't be implemented in reality were expressed in various forms because those designs were created in virtual space, one feature of games. The analysis of the fashion styles of characters was focused on the RPG using the characters with exaggerated body proportions beyond the general body proportions in reality and the features on game characters that were identified by gamers. Thus, the creative style and attractive style showed a high frequency. The common features were identified because the costume designs and colors for characters are generally selected in accordance with the gamers' requests or by reflecting the view on the world. However, it was difficult to find out the representative cases for hair designs and colors because of excessively diverse expressions. The results of this paper will be a valuable reference for the research on the fashion item development manual satisfying the gamers' personalities and requests and relevant research.

이 연구는 게임 캐릭터의 패션스타일을 분석하여 게임에 적합한 유형화를 제안하고, 유형별 특성을 정의하 고자 한다. 수집된 자료를 유사한 스타일로 그룹핑하여 대표성을 띤 용어로 게임 캐릭터스타일을 새롭게 명명하였으 며, 명명된 스타일은 캐릭터의 의상, 헤어스타일, 액세서리를 중심으로 Creative Style, Attractive Style, Grotesque Style, Usual Style, Suit Style 등 5가지로 분류하여 분석하였다. Creative Style은 창의적인 디자인으로 일부를 제거 및 첨가한 독창적인 스타일, Attractive Style은 노출이 많은 디자인, 신체에 피트한 디자인으로 성적인 매력을 표현하 는 스타일, Grotesque Style은 엽기적이고 괴기스러우며, 음침한 분위기를 나타내는 스타일, Usual Style은 평범하고 현실적인 스타일, 마지막으로 Suit Style은 전신을 둘러싼 갑옷 스타일이다. 이 연구를 통해 캐릭터 패션스타일에 대 해 게이머와 개발자간의 견해 차이를 좁혀 게임디자인의 경쟁력을 높일 수 있다.

This paper aims to propose the typology suitable for games by analyzing the fashion styles of game characters and define the characteristics by type. The data collected was classified into the style groups with similarities, and the game character styles were named using representative terms. Then, five styles were identified and analyzed with the focus on clothing, hairstyle, and accessories: Creative Style, Attractive Style, Grotesque Style, Usual Style, and Suit Style. Creative Style was the unique style with partial addition or removal as the creative design. Attractive Style expressed the sexual attraction by design with significant exposure of body parts and skintight design. Grotesque Style showed grotesque, eerie, and dreary design. Usual Style was a plain and practical style. Finally, Suit Style was a kind of armor covering the whole body. The analysis results in this paper will bridge the difference of opinions between gamers and developers related to fashion style and, finally, help to enhance the competitiveness of game design.

This study proposed the development of creatures for making game characters. A creature is a living being and it comprehends everything including the real world, the universe, and virtual worlds. Creatures are characterized by creation and transformation, and they complete game characters. Completed character creatures can be used in games, animations, movies, comics, smart phone games, etc. There are various materials of creatures including plants, birds, mammals, and humans, and these materials can be expressed as game creatures and used in making game characters. In this study, creatures were developed in the forms of bird, mammal, and human. Combined with game background, game characters generated from such creatures produce game contents that are usable in various areas. This study suggests developing more diverse creatures to be utilized in areas where game contents are required.

본 연구는 3차원 게임 캐릭터가 지닌 특징 정보를 기반으로 하여 연필 효과를 표현하는 렌더링 기법을 제안한다. 특징 정보를 추출하기 위해서 시선 의존성이 높은 특징은 시선 벡터를 이용하고, 시선 의존성이 낮은 특징은 캐릭터의 주곡률 방향을 이용한다. 노이즈는 캐릭터의 각 면에 다트 던지기 알고리즘을 이용하여 충분한 노이즈를 생성하며, 캐릭터의 기하학적 특성으로 시선의 의존성이 낮은 주요 특징과 카메라의 정보를 통해 시선의 의존성이 높은 주요 특징을 고려하여 검은색 또는 흰색으로 노이즈 값을 결정한 후 이를 영상 공간에 투영한다. 본 논문에서는 투영된 노이즈를 영상에서 벡터를 시각화하기 위해 흔히 사용되는 선적분회선 (line integral convolution, LIC) 기법에 적용함으로써 연필 효과를 구현한다.

We present a feature-based pencil rendering algorithm for a game character. We use two types of features: view-dependent features are computed from the view vectors and view-independent features are from the principal directions on the character. The noise particles are generated on the face of the mesh according to the strength of the features using dart throwing algorithm. After projecting the geometric information of the character and the noise particles into an image space, we execute a line integral convolution algorithm to produce pencil drawing effects from the noise particles.

모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적 용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오 토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기 반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행 하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시 에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들 에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제 대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였 으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

The autoplay system is a system that automatically plays the game with the one click of a button. Currently, almost all mobile games use this system, and some PC games also use this system. However, this autoplay system tends to play games inefficiently. In this paper, we propose artificial intelligence based on the player's behavior pattern to improve the disadvantages of autoplay system. The artificial intelligence model proposed in this paper stores game data and input button values when a player plays a game as learning data. This stored data was learned using DNN (Deep Neural Network) model. In the game, because the player repeatedly presses another button at the same time, we proceeded to use the multiple Output Layers. We loaded the learned data back into Unity3D and applied it to the character to check the result. It was found that the lap time and the movement path were different each time it was executed. In this paper, we record the results by using the artificial intelligence model proposed by 20 experimenters. Only the data of the player with the constant track without crashing against the wall was learned properly, and the data of the player who did hit the wall could not get the result because the character did not move properly. We also made a simple arcade game to compare reinforcement learning with our AI model. The performance was not as good as reinforcement learning, but the learning speed was about 10 times faster.

본 연구에서는 source face와 target face를 합성해서 게임 캐릭터의 얼굴을 효과적으로 생성 하기 위한 방법으로 target face의 특징을 제거한 nullface를 생성한 다음 source face의 얼굴 의 특징을 적용해서 새로운 얼굴을 합성하는 기법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구는 2 가지 모듈을 이용해서 수행된다. 첫 번째 모듈은 nullface를 생성하며, 두번째 모듈은 nullface에 source face의 특징을 적용해서 새로운 얼굴을 합성한다. 이 두 과정 모두 diffusion model에 기반한 방법론을 적용함으로써 효과적인 얼굴 합성 기법을 구현한다.

This study proposes an effective method for synthesizing game character faces from both source face and target face by first creating a nullface, which removes the facial features of the target face, and then synthesizing a result face by applying the features of a source face to the nullface. The proposed approach synthesizes a face face using two distinct modules. The first module generates the nullface from the target face, while the second module synthesizes a new face by applying the features of the source face to the nullface. Both processes employs diffusion models to implement an efficient and effective face synthesis technique.

본 논문에서는 사람들이 비디오 게임 캐릭터로부터 감정을 읽는 것이 가능한지에 관하여 살펴보았다. 감 정에 관한 기존 연구는 감정을 사람만이 느낄 수 있다는 제1종 감정과 사람뿐만 아니라 동물까지 느낄 수 있다는 제2종 감정으로 구분하고 있다. 게임 플레이어는 게임 캐릭터가 사람이 아닌 가상의 존재라는 사실을 알고 있지만, 동시에 플레이어는 캐릭터가 사람의 심리적 상태를 갖는 것으로 가정하고 게임에 임한다. 이에 본 연구에서는 사람들이 게임 캐릭터로부터 1종 감정과 2종 감정 모두를 인지하는지 조사하였고, 이 같은 감 정 읽기가 사전 게임 경험과 관련되어 있는지, 게임 캐릭터의 평가와 연관되어 있는지 조사하였다. 온라인 조사 연구에서 참여자들은 게임 캐릭터의 그림을 보고 감정상태를 평가하였으며 캐릭터의 선호도를 보고 하였다.

The current study explored perceiving emotion of video game characters. Previous studies on emotion proposed two types of emotion--primary and secondary emotion--and suggest that people tend to read primary emotion from non-human beings as well as humans, yet perceive secondary emotion only from humans. Acknowledging that a video game characters are often considered as humanlike objects despite their non-human nature, we examined whether people perceive both primary and secondary emotion from a video game character and whether emotion reading is influenced by character- and user-related factors. Participants were completed an online questionnaire, in which they reported to what extent they read each type of emotion from a female and male video game character. Results revealed that people read both primary and secondary emotion from a video game character, while positive emotion was more likely to be perceived than negative emotion. Prior video game experience was related to the extent to people read emotion, such that the more experience people have, to a lesser extent they read negative emotion. Furthermore, positive emotion reading was associated with likability of a video game character, suggesting that emotion reading may lead to positive evaluation of the character.

본 논문은 비디오 게임 캐릭터의 마음귀인에 관한 실증적 연구이다. 최근 커뮤니케이션과 심리 학 연구에 따르면 사람들은 사람의 특성을 사람이 아닌 사물에 귀인하는 성향이 있고, 사람이 아 닌 존재를 사람으로 생각하는 의인화의 경향이 있다고 한다. 이러한 성향은 가상 존재에 대한 지 식이 깊지 않을 때 더욱 강하게 관찰되는데, 대상에 대한 지식이 충분하지 않을 때 손쉽게 적용 할 수 있는 사람에 관한 지식을 활용하여 대상의 속성을 판단하기 때문이다. 이 같은 이론화를 바탕으로 본 연구에서는 비디오 게임의 경험과 게임 캐릭터의 마음 귀인의 관계를 분석하였고, 마음 귀인이 게임 캐릭터의 선호에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 온라 인 설문 결과 게임을 오래 한 응답자일수록 캐릭터에 대한 마음 귀인 성향이 낮아지는 것을 발 견했고, 이 같은 관계는 남성 응답자에게서 더욱 강하게 관찰되었다. 또한 마음 귀인을 강하게 한 응답자일수록 캐릭터에 대한 강한 선호를 갖고 있음을 알 수 있었다.

The current study examined mind attribution to a video game character. According to communication research and psychological literature, people tend to attribute human characteristics to a virtual social agent and consider the virtual agent as a real human. Such tendency can be reinforced when people have insufficient knowledge on the virtual agent, as the lack of such knowledge promotes people to utilize self-knowledge in inferring characteristics of the agent. Building on this conceptualization, the current study proposed that lack of prior experience of video game may lead to greater attribution of human characteristics, such as emotion, cognition, and intention, to a video game character. Further, such attribution may cause people to evaluate positively the character, as it may render the character more human-like. Participants (N = 116) recruited online were asked to view a captured image of Sims, a video game character featured in a life-simulation game, Sims, and to report their attributing human mind to the character. Results showed that years of playing a video game was negatively related to attributing mind to a Sim, and the tendency was salient for male respondents. Furthermore, the mind attribution was associated with likability of the video game character, such that the stronger they attributed mind to Sims, the greater they liked the character. These findings suggest that a video game developer may utilize the underlying mechanism on anthropomorphizing video game characters, to make them more attractive to their players.

최근 GAN(Generative Adversarial Network) 등장 이후 얼굴 표정 재연(face reenactment)의 연구가 활발해지고 있 다. 얼굴 표정 재연은 입력으로 주어진 얼굴 이미지를 원하는 표정의 이미지 혹은 표정 정보를 갖는 벡터(vector)을 입력으로 주어 원하는 표정으로 합성하는 기술이다. 본 논문은 GAN 아키텍쳐(architecture)를 기반으로 회전 모듈 (rotate module)과 다양한 각도의 게임 캐릭터 표정을 표정 정보를 갖는 AUs(Action Units) vector를 통해 재연시키 는 방법을 제안한다. 입력으로 다양한 각도의 게임 캐릭터 얼굴이 주어지면 회전 모듈을 통해 정면화(frontalization) 시킨 이미지를 합성한다. 이를 통해, 다양한 각도의 게임 캐릭터들은 각도의 영향에서 벗어날 수 있다. 정면화 이미 지는 원하는 표정으로 합성하기 위해 표정 정보를 갖는 AU벡터와 함께 생성자(generator)에 입력으로 주어진다. 이 때, 표정 정보를 갖고 있는 벡터는 AUs를 사용함으로써 다양한 표정과 세기(intensity)를 표현할 수 있다. 생성자는 표정 정보에 대한 관심 지역을 의미하는 관심 마스크(attention mask)를 생성하고 색상 정보를 의미하는 색상 마스 크(color mask)를 생성한다. 이를 통해, 게임 캐릭터의 특징과 기타 부착물을 보존하며 표정을 재연한 이미지를 합 성할 수 있다. 관심 마스크와 색상 마스크를 이용하여 원하는 표정으로 재연한 재연 이미지를 합성하고 다시 회전 모듈을 통해 기존의 입력 이미지의 각도로 재회전하여 원하는 결과 이미지를 얻을 수 있다.

The recent emergence of generative adversarial networks (GANs) accelerate the research on face reenactment. Face reenactment is a technique for synthesizing a face image of desired expressions from a source face using a target image of desired expressions or a vector with facial expression information. In this paper, we propose a GAN architecture-based method for reenacting the expressions of game characters with various angles through a rotation module and action unit (AU) vectors. In the first step, we devise a rotate module that synthesizes the frontalized face images from the face of a game character with arbitrary poses. This prevents the side effects of the face poses in reenacting the facial expressions. We feed the frontalized image as well as a vector with facial expression information to the generator in order to synthesize a face with the desired expression. The generator generates an attention mask indicating a region of interest of facial expression and a color mask indicating color information for the expression. This allows us to synthesize a reenacted image that generates facial expressions while preserving the identity and other attachments of a game character. The attention mask and color mask incorporate to synthesize a reenacted image with target expression. Finally, we recover the original pose of a character from the frontalized reenacted image.