http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
게임에서의 협력과 호혜성 메커니즘 연구 - ‘월드 오브 워크래프트: 클래식’을 중심으로
최영우(Young-Woo Choi),유승호(Seoung-Ho Ryu) 한국게임학회 2020 한국게임학회 논문지 Vol.20 No.5
본 논문은 MMORPG ‘World of Warcraft: Classic’의 게임 구조 분석을 통하여 협력과 호혜성이 발생하는 메커니즘을 탐구했다. MMORPG는 사회적 상호작용이 활발히 일어나는 게임 장르이다. 이는 협력 메커니즘이 잘 드러나는 장이라는 것을 알려준다. 본 논문은 진화 심리학과 인류학, 사회 심리학을 기반으로 협력 구조를 파악하였으며 이를 위해 유저들을 참여 관찰했다. 인스턴스 던전, 명확한 역할 구분, 아이템, 아이템 귀속, 루팅, 커뮤니티 사이트, 유저 상태창을 분석하여 고정성, 지연된 상호 이득성, 공정성, 전시성이라는 협력 메커니즘을 도출했다. 이를 통해 MMORPG에서 어떤 게임의 구조가 호혜성 유지에 중요한 역할을 하는지 밝히고자 했으며 게임 기획에서 협력 설계의 아이디어를 제공했다는 것에 의의가 있다. This paper studied cooperation and reciprocity mechanism by analyzing game mechanics of MMORPG ‘World of Warcraft: Classic’. MMORPG is the genre of game where social interaction vigorously occurs. This study figured out the structure of cooperation based on evolutionary psychology, anthropology and social psychology through participatory observation. Four cooperation and reciprocity mechanism were drawn through investigating game mechanics like instance dungeon, clear role setting, item, soulbind. In addition, this paper suggests providing ideas of making cooperation mechanism in the field of game design.
색 분산 특징을 이용한 텍스트 추출에서의 손실된 분산 복원
최영우(Yeong-Woo Choi),조은숙(Eun-Sook Cho) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.10
본 논문은 자연이미지에 포함된 텍스트 영역을 찾기 위한 방법으로서 기존에 제안한 색 분산 특징을 이용한 방법에서 분산이 제대로 추출되지 않는 문자 획들에 대한 복원 방법을 제안한다. 이전의 색 분산 특징을 이용한 추출방법에서는 고정된 크기의 수평 및 수직 분간 추출 윈도우를 사용함으로서 문자 획이 두껍거나 긴 경우에는 색 분산이 제대로 추출되지 않는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 미 추출된 색 분산을 연결요소 외곽사각형의 기하학적인 정보와 경험적인(Heuristic) 지식을 함께 이용하여 복원하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 디지털 카메라와 휴대폰 카메라를 이용해서 취득한 문서 유형의 이미지와 간판, 거리 표지판 등의 자연이미지를 사용하여 테스트 하였으며, 특히 큰 글자를 포함하는 자연이미지에 대해서도 텍스트 추출의 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다. This paper proposes a variance recovery method for character strokes that can be missed in applying the previously proposed color variance approach in text detection of natural scene images. The previous method has a shortcoming of missing the color variance due to the fixed length of horizontal and vertical windows of variance detection when the character strokes are thick or long. Thus, this paper proposes a variance recovery method by using geometric information of bounding boxes of connected components and heuristic knowledge. We have tested the proposed method using various kinds of document-style and natural scene images such as billboards, signboards, etc captured by digital cameras and mobile-phone cameras. And we showed the improved text detection accuracy even in the images of containing large characters.