The concept of the Metaverse, a virtual reality space where individuals interact with a computer-generated environment and with each other, has gained considerable attention in recent years. As the Metaverse continues to evolve and expand, it presents a wide array of opportunities for leveraging advanced technologies to enhance user experiences and enable complex interactions. One such technology that holds great promise in this context is Graph Neural Networks (GNNs). This paper explores the potential applications and benefits of GNNs within the Metaverse. GNNs are a class of machine learning models specifically designed to analyze and learnstructured data represented as graphs. By leveraging the inherent graph structure present in the Metaverse, GNNs offer unique capabilities for understanding and modeling complex relationships between virtual entities, including users, s, environments, and interactions.

본 연구는 두 종류(Rokoko와 MediaPipe)의 인공지능 기반 모션캡처 소프트웨어를 활용하여 사람의 춤 동작 데이터를 추출하였다. Rokoko 소프트웨어는 안무가이드용 아바타에 적용하였고, MediaPipe는 사용자의 춤 동작 데이터를 추출하여 자신의 아바타에 적용하는데 사용하였다. Rokoko의 경우 10초 비디오에서 동작데이터를 처리하는데 30~40초가 소요되었고 MediaPipe의 경우 오픈소스로 제공되는 장점과 33개의 keypoint를 제공하고 있어 아바타의 뼈대 부분 수정 및 정확한 동작 추정이 가능하였다.

Artificial Intelligence has been playing a crucial role in games for a long time. Soccer is the most played and liked game as of now. This work proposes the importance of AI in soccer. Virtual Assistant Referee (VAR) is one of the technologies involved in this game. One of the jobs of VAR is to distinguish between the penalty and the clean tackle. Human bias is inherent in decision-making processes due to their reliance on human judgment and input. To confront this issue, this paper proposes an AI-based approach to automate this process. Considering the dataset size, the proposed model was able to get impressive results.

최근 미디어아트를 기반한 전시가 대중에게 소개되는 사례가 늘고 있는 실정이다. 빛과 사운드를 포함하고 디지털 기술을 활용한 작품은 관객에게 상호작용을 통한 참여로 몰입할 수 있는 환경을 제공하여 새로운 예술 경험을 부여한다. 기존 일방향적인 예술과는 다른 방식의 감상과 체험으로 대중에게 다양한 시도를 통해 접근하는 방식을 진행한다. 본 논문에서는 구스타프 클림트의 골드 인 모션_빛의 시어터와 고흐의 정원에서 구현되는 작품을 분석하여 관객과 작품, 작가간의 새로운 소통방식에 대해 모색하고자 한다.

본 연구는 이미지 생성 AI 기술을 기반으로 출력되는 신소그래피(Synthography)의 정의와 특성에 대해 살펴보고 관련 분야에 미칠 잠재적인 영향과 기존의 사진 제작에 상호 보완적으로 작용할 수 있는 단서를 탐색한다. 이 연구는 더 이상 카메라가 필요하지 않은 차세대 생성 사진 이미지의 등장이 전통적 사진 기술과 어떻게 구별되는지 살펴보고 해당 기술을 제작 매체로 활용하여 얻게 될 생산성 증대와 창의성 발현에 대한 방향성을 탐구한다.

미디어와 디지털 기술의 발전은 새로운 메타버스 시대를 열고 있다. 대표적으로 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실(MR), 확장현실(XR) 등을 활용한 실감 미디어 콘텐츠가 빠르게 발전하고 활용되고 있다. 하지만 지방 지역은 수도권보다 콘텐츠의 활성화가 부족한 것이 사실이다. 이에 본 연구는 지역 문화 콘텐츠를 활용한 실감 미디어 콘텐츠 활용방안을 제시하고자 한다.

본 연구에서는 텍스트마이닝에 적합한 형태소 분석기를 선정하기 위한 기준을 제시하기 위해 konlpy 패키지에 포함된 4개의 형태소 분석기의 성능을 비교하였다. 날씨 관련 기사 일부를 요약한 텍스트 데이터를 활용하여 각 형태소 분석기의 특성을 파악하였다. 분석 결과 각 형태소 분석기마다 추출된 형태소의 개수와 종류에 차이가 있었으며, 이를 기준으로 Hannanum과 Okt 분석기가 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 한정된 텍스트 데이터로 수행되었으므로, 다양한 텍스트 데이터를 활용한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구의 결과가 텍스트 마이닝에 적합한 형태소 분석기 선정에 기여할 수 있기를 기대한다.

MMORPG와 같은 대규모 게임은 사용자의 플레이타임이 길고, 심할 경우 일상생활에 지장을 주는 경우가 많다. 반면 캐주얼 게임은 다양한 연령대의 유저가 가볍게 즐길 수 있고 다른 유저와 멀티플레이를 할 수 있어 인기가 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 유니티 3D 게임엔진과 포톤 네트워크를 이용하여 캐주얼 배틀로얄 장르의 게임을 제작해 남녀노소 누구나, 간단히 즐길 수 있는 멀티게임을 구현하였다. 포톤 네트워크는 RPC를 이용하여 동기화를 쉽게 구현할 수 있도록 한다.

This study explores the relationship between game motives and avatar perception among Russian teenagers who play Roblox. A survey-based analysis was conducted, featuring 68 participants who completed an online survey. The results reveal correlation between specific game motives and avatar perception. For instance, the motives of escapism and experimentation are closely associated with perceiving the avatar as oneself (avatar-as-me), while the social motive is linked to perceiving the avatar as a tool.

본 논문은 가상현실 기술로서 가상현실 게임을 분석하지 않고, 유저의 플레이 경험을 중시하는 하나의 게임 콘텐츠로서 VR 게임을 분석할 틀을 제시하고 한다. 이에 플레이경험에 관계하는 몰입을 기준 삼아 분석 프레임워크를 제시하고자 프레즌스와 몰입의 관계를 재고찰하고 VR 게임만의 네 가지 몰입 생성 요소를 도출하였다. 본 연구는 가상환경의 실감효과를 중시해왔던 기존의 연구와 제작기법을 넘어 사용자경험을 중시한 VR 게임의 분석틀을 통해 콘텐츠 제작에 있어 실질적인 도움이 되고자 하였다.

1980년대 중국에 비디오 게임이 처음 도입되면서, e스포츠 산업이 크게 성장하였다. 이 과정에서 프로 선수와 e스포츠 클럽이 등장하면서 비디오 게임은 중국 엔터테인먼트 산업의 중요한 부분을 차지한다. 현재 중국 정부와 학계에서는 e스포츠에 주목하고 있으며, 적극적인 지원을 하고 있다. 그 결과 중국은 글로벌 e스포츠 시장에서 주목받는 시장이 되었다. 하지만, 상대적으로 새로운 산업인 e스포츠는 급변하는 추세와 다양한 도전이라는 과제를 안고 있다. 이에 본 논문은 중국 e스포츠 뉴스 빅데이터를 LDA 분석을 통해 업계의 발전 동향 및 향후 방향성을 파악하고자 한다.

미디어 기술의 발전으로 최근 전시의 장르간 융합을 통해 새로운 형태가 나타나고 있다. 과거에 있었던 예술이 현재 어떠한 방식의 형태로 발전하고 있는지에 대한 고찰은 미래에 발현되는 예술의 연구를 가능하게 한다. 현재 미디어 기술을 활용한 작품은 관객의 오감을 만족하게 하는 체험형 작품이 새롭게 대두되고 있다. 이러한 체험은 관객에게 작품과 함께 확장된 전시 공간을 제공하여 몰입요소를 충족시켜주고 있다. 특히 프로젝션 매핑을 활용한 작품은 다수의 관객에게 동시다발적으로 실감 체험을 제공하고 있다. 본 논문에서는 프로젝션 매핑 기술을 기반으로 확장된 공간을 제공하는 전시의 구성에 대해 고찰하고자 한다.

현대사회에서 의사소통은 사회활동 형성에 가장 기초가 되는 요소이다. 최근 현대인들의 난청환자 발발률은 과동한 피로와 스트레스로 인해 높아지고 있다. 난청인들에게 도움이 되고자 최근 증강현실 기술 개발로 하나의 미디어로 정착화되고 있는 AR글래스를 사용하여 실시간 자막 지원 애플리케이션을 개발하였다. AR 안경을 착용하고 상대편 또는 영상(TV)에서 보이는 발화자 위치 파악을 하고 발화자 위치에 자막을 생성시키는 알고리즘 개발과 음성인식을 자막화 하는 알고리즘 개발을 주요 연구로 설명한다.

본 논문은 최근에 사람들이 가상의 공간에서 함께 즐기는 컨텐츠에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다. 이러한 추세에 부응하여 많은 사람들이 가상 공간에서 개인 아바타를 꾸미고 게임 컨텐츠를 즐기고 있다. 이러한 가상의 공간을 메타버스라고 하며, 대표적인 메타버스 플랫폼으로 제페토와 로블록스가 있다. 그러나 일반 유저가 제작한 컨텐츠는 메타버스 내에서 관심과 흥미를 유발하기에는 제한적인 면이 있어 출시된 컨텐츠에 비해 꾸준한 성공을 이루지 못하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 게임 엔진을 활용하여 컨텐츠를 개발해 온 컨텐츠 개발자가 메타버스 컨텐츠를 만들었을 때, 로블록스와 제페토를 통해 제작 도구의 효용성을 분석하고자 한다.

이 논문은 스마트폰 운영 체제(OS)가 디스플레이의 색상 재현에 어떤 영향을 미치는지를 중점적으로 조사하였다. 운영 체제는 색상 관리 시스템의 핵심 요소로 작용하며, 이는 디스플레이에서 색상이 어떻게 표현되는지 결정하는 중요한 요인이다. 본 논문은 주로 iOS와 Android, 두 가지 주요 운영 체제를 중심으로 연구하였으며, 운영 체제의 차이가 색상 재현에 미치는 영향에 대해 상세하게 분석하였다. 이를 통해 각 운영 체제가 사용자의 시각적 경험과 디스플레이 성능에 어떠한 영향을 미치는지 이해하는 데 도움을 제공하였다. 또한, 미래 연구의 방향성을 제시하였으며, 이는 운영 체제와 색상 재현 간의 관계를 더욱 향상시키는 데 기여할 것이다.

 본 논문의 작품 <Tension>은 '진동하는 끈'을 주제로, 진동하는 입자의 형태로부터 영감을 받아 만들어진 예술 작품이다. 기획 의도는 진동하는 입자가 가지는 활기를 예술 작품으로 표현하고자 함에 있다. 이에 외부의 힘에 의해 입자의 형태가 힘이 가해지는 방향으로 변형되는 형태, 즉 장력에 대한 작업을 구상한다.

거대 언어 모델은 텍스트 생성에서 빠른 발전을 보여주고 있으며, 롤플레잉 시뮬레이션 모델에 적용될 수 있다. 본 연구는 거대 언어 모델을 활용하여 롤플레잉 게임의 인공지능 NPC 생성에 적용한 ‘도로시’를 제안한다. '도로시'는 롤플레잉에 맞는 데이터 증강과 시나리오 생성 프롬프트를 적용하여 실감나고 자연스러운 NPC 대화 생성을 가능하게 한다. 본 연구는 언어 모델의 게임 환경에 대한 적용성을 확장하며, NPC와의 상호작용을 통한 플레이어의 경험 향상을 도모한다.

이 연구는 디지털시대의 창작과 수용의 패러다임의 인식 변화를 극명하게 보여주는 일종의 ‘가상미술관’을 탐색하는 것이다. 가상미술관을 통해서 디지털 테크놀러지에 의한 창작과 수용의 현재를 성찰하고 그 가능성을 재고찰한다. 특히 비물질성과 시․공간의 혼용과 압축에 의한 증강현실과 가상현실에 의한 예술작품의 존재론적 측면과 감상자의 수용변화를 살핀다. 그것은 무엇보다 인간의 공감각적 지각과 행동을 시뮬레이션하는 다양한 기술적 실험의 일환이다. 또한 실제와 비물질의 가상의 현실, 공간, 환경 등을 혼용함으로써 우리에게 새로운 예술의 형태와 창조적 커뮤니케이션의 방법 및 새로운 지각-체험에 미칠 다양한 가능성을 열어준다.

본 연구는 Neural Radiance Fields (NeRF) 기술을 활용하여 2D 이미지에서 얼굴의 다양한 표정을 3D로 모델링하고, 이를 BlendShape 애니메이션 기술에 적용하여 표정의 가중치를 조절하는 애니메이션을 만들어내는 방법에 대해 연구한다. NeRF를 사용하여 2D 이미지에서 얼굴의 표정을 세밀하게 캡처하고 이를 3D 환경으로 재구성하였다. 그 후에, BlendShape 애니메이션 기술을 적용하여 표정의 가중치를 조절하는 애니메이션을 생성하였다. 이를 통해, 실시간 인터랙티브 시스템에서 모델링의 자연스러운 표정 변화를 가능하게 하였다. 이 결과는 실제 인간의 표정을 3D 모델링 형태의 디지털 미디어로 변환하고, 이를 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있음을 보여준다. 하지만, NeRF와 BlendShape 연동에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

본 연구는 생성 AI와 NeRF를 활용하여 디지털 휴먼을 구축하는 방법을 제안한다. 생성 AI를 사용하여 2D 이미지를 생성하고, NeRF를 사용하여 2D 이미지를 3D 형태로 복원한다. 생성 AI는 텍스트 기반으로 이미지, 음성, 동작을 생성하는데 활용되며, NeRF는 3D 장면을 모델링하여 새로운 시점의 이미지를 생성한다. 제안하는 방법은 디지털 휴먼 생성에 있어 시간과 비용을 절약하고 다양한 응용 분야에 활용될 수 있다. 그러나 얼굴 표정 보간, 음성 및 입모양 보간, 데이터 손실 등의 문제가 있으며, 향후 연구에서 이러한 문제를 해결하고 성능을 개선할 예정이다.

기술과 메타버스의 발전으로 메타버스 공간사용자 경험은 편리함에서 자연스럽고 직관적인 상호작용을 추구하게 되었다. 본고에서는 이러한 사용자 경험 디자인, 내비게이션, 시각 디자인, 몰입, 의사소통 도구, 소셜 측면에서의 상호작용 능력을 분석하고 다양한 메타버스 사용자 인터페이스의 특성, 음성 명령 사용자 인터페이스(VUI)의 개선 가능성, 메타버스 영역에서의 응용 아이디어를 비교하였다. 대규모 언어 모델(LLM)의 통합은 보다 자연스럽고 직관적인 상호 작용 경험을 제공한다. 또한, 서로 다른 인터페이스 설계를 위한 가용성 평가 테스트를 통해 상호작용 방식이 사용자 경험에 미치는 영향을 향후 파악하고, 이를 바탕으로 미래의 메타버스 인터페이스 상호작용 경험 설계를 개선하고자 한다.

본 연구는 실감미디어컨텐츠를 위해 홀로렌즈를 이용하여 사용자의 손의 움직임으로 공간 인식과 오브젝트 컨트롤을 수행하는 프로그램을 직접 제작하고, 사용자가 홀로렌즈를 통해 인식한 가상 공간과 실제 공간 간의 일치성과 정확성을 분석, 평가하였다. 홀로렌즈의 기능과 특징, 사용자의 공간 인식과 오브젝트 컨트롤에 대한 개념을 통해 홀로렌즈의 잠재적 활용 가능성을 제시하고자 한다.

이 논문에서는 게임과 메타버스에서 사용할 수 있는 도시 레벨에서 콘텐츠 기획자의 의도를 도시 생성에 적용할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해, 유니티 게임 엔진을 사용하여 도로망 생성 알고리즘을 구현하였다. 이 알고리즘은 콘텐츠 기획자가 먼저 도로망에 노드를 배치하거나 혹은 완전히 랜덤으로 도로를 얻을 수 있도록 했다.도로망의 생성방식을 직교형과 방사형을 선택할수 있게 하여 다양한 도로의 형태를 표현할 수 있도록 하였다. 또한 도로에 노드를 직접 배치할 수 있도록 하고 도로의 생성을 해당 노드를 기준으로 삼게 하여 기획자가 도시의 구조와 형태를 직접 제어할 수 있도록 하였다. 이렇게 생성한 도로는 노드와 도로 정보만 있지만 도시 생성의 기반 자료로 활용할 수 이으며 이 데이터를 기준으로 기존 도로 애셋이나 각 문화권의 도로 형태를 설치할 수 있으며 남은 공간에 건물을 배치함으로 기획자가 원하는 형태의 가상 도시를 생성할 수 있을 것으로 기대한다.

오늘날, 뮤지엄은 디지털 전환의 시대를 맞이하여 ‘개방’, ‘참여’, ‘공유’ 등의 키워드를 기초로 디지털 플랫폼 활성화에 전력을 다하고 있다. 뮤지엄을 찾는 관람객 역시, 시대의 변화에 빠르게 적응하며 다양한 온라인 플랫폼을 경험하고 활용한다. 그러나 급격히 가속화되는 디지털 전환의 시기에 미처 대응하지 못한 뮤지엄의 경우, 온라인 플랫폼 활용을 통한 관람객 확보에 어려움을 겪고 있으며 새로운 관람객 개발을 위한 전략연구가 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 참여형 디지털 아카이브가 뮤지엄이 디지털 플랫폼을 통해 사용자 중심의 상호작용과 관람객 참여 중심의 새로운 뮤지엄 커뮤니케이션 방식으로 작용할 수 있음에 주목하고, 뮤지엄의 새로운 관람객 개발을 위한 전략을 연구하고자 한다. 먼저, 이론적 고찰을 통해 참여형 디지털 아카이브가 뮤지엄의 디지털 플랫폼을 통해 사용자 중심의 상호작용과 관람객 참여 중심의 새로운 뮤지엄 커뮤니케이션 방식으로 작용할 수 있음에 주목하고, 국내외 뮤지엄 사례조사를 통해 참여형 디지털 아카이브의 특성과 뮤지엄 관람객 개발 전략의 필요성을 도출하여 새로운 관람객 개발 전략에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다.

3차원 객체 모델링은 혼합현실 환경에서의 시각적 일관성을 제공하기 위한 중요한 기술이다. 일반적으로 3차원 객체 모델링 기법은 제한된 관측 정보나 표면 이미지에 의존하여 수행되었다. 본 연구에서는 부분 다시점 이미지를 기반으로 학습하는 신경 방사 필드를 활용해 3차원 객체를 모델링 하는 파이프라인을 구축하였다. 이를 통해 혼합현실 환경에서의 시각적 일관성을 향상시키고 보다 현실적인 가상객체를 제작 가능성을 열어준다.

본 연구에서는 AI 인공지능을 활용하여 모델링 제작에 활용할 수 있는 방안에 대하여 연구하고자 하며 이를 위해 통일신라 석탑 ‘경주 불국사 삼층석탑’ 복원을 위한 석탑 3D모델링 과정의 연구를 수행하였다. 산성비로 부식되어 갈라져 원본의 형태를 알아 볼 수 없는 현재 통일신라 석탑 형태를 3D모델링 작업을 통하여 AI로 하여금 원활한 교육이 실시 되도록 하는 것을 목표로 한다. 본래 제작 되어있는 3D 모델링은 많은 버텍스와 페이스로 학습 데이터가 많아 실제 활용하기에 어려움을 가지고 있기에 적은 양의 버텍스와 페이스로 새로운 3D 모델링 제작에 대한 필요성을 확인 하였다. 본 연구는 그에 필요한 석탑 모델링 과정에 대해 서술하고자 하며 이를 위해 본 논문은 석탑에 대한 구조를 살피고 모델링에 활용된 프로그램의 장단점을 분석하고자 하였다. 본 연구를 통해 석탑 복원에 필요한 3D모델링 프로그램 활용으로 디지털 아트의 방향성을 구하고자 하며 향후 웹툰 제작에 필요한 모델링의 전망과 인공지능 AI의 한계를 넘는 3D 모델링의 정확도와 세밀함으로 작업의 완성도를 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

혼합현실은 최근 다양한 분야에서 여러 가지 연구가 진행되고 있는 최신 기술이다. 이 기술을 포함한 3차원 환경에서 범죄 현장을 재구성하는 것에 대한 필요성이 대두되는데, 복잡한 플랫폼을 활용하여 콘텐츠를 제작하는 것은 비전공자들에게 있어 어려운 작업이다. 본 연구에서는 혼합현실의 물리적 특성과 인터랙션 기술을 통해, 다양한 범죄 현장을 재구성하는 콘텐츠 제작에 있어 사건 자료 모델 및 사건 스크립트를 위한 애니메이션을 제공하고, 모델 강조 기능과 실시간 단서 이미지 업로드 등의 기능을 포함하여 풍부한 콘텐츠 제작을 돕기 위한 시스템을 구축하였다.