• 검색 결과가 없습니다.

게임해커톤 참여 후기 대학혁신지원사업서포터즈

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Share "게임해커톤 참여 후기 대학혁신지원사업서포터즈"

Copied!
1
0
0

로드 중.... (전체 텍스트 보기)

전체 글

(1)

게임해커톤 참여 후기

대학혁신지원사업서포터즈 교육 2조 정민균

단국대학교 취창업지원처 글로벌창업혁신센터에서 주최 주관하는 3일간의 게임해커톤에 참여했습 니다.

이번 해커톤은 3가지 이유에서 다소 특별하고 재미있었습니다.

첫째로 해커톤이란 소프트웨어 개발 분야의 프로그래머나 관련된 그래픽 디자이너, 사용자 인터 페이스 설계자, 프로젝트 매니저 등이 정해진 시간 내에 집중적으로 작업하여 결과물을 만들어내 는 소프트웨어 관련 이벤트를 뜻합니다. 그러나 단국대학교 게임해커톤은 게임과 관련한 전공(ex.

IT, Design) 뿐만 아니라 교육, 경영, 공학 등 다양한 분야의 전공을 가진 학생들이 참여할 수 있었 습니다. 다소 거리가 있어 보이는 전공자들과 함께 다양한 시각에서 서로의 의견을 공유하면서 새로운 경험을 할 수 있게 해주었습니다.

두 번째로 유명게임업계(스마일게이트, 블리자드, NHN)에서 종사하고 계시는 전문가분들이 게임을 기획하기 전 단계부터 기획, 개발까지의 상세한 내용을 강의형식을 통해 업로드해 게임 개발에 대한 유익한 정보를 얻을 수 있었습니다. 또한 해커톤을 하며 다양한 학생들과 조가 되어 도출해 낸 의견과 사업계획서 등을 전문가분들과 함께 피드백하고 보완과 개발 방향에 대한 멘토링을 받 을 수 있어 게임 개발에 대한 재미를 느꼈습니다

마지막으로 이번 게임해커톤은 COVID-19로 인해 비대면으로 치뤄졌습니다. 팀원과 소통을 하면 서 게임 아이디어에 대한 추상적인 생각을 표현하고 소통하는 것에 다소 어려움이 있었습니다.

그러나 비대면이었기에 시간과 장소에 제약받지 않고 창의적인 아이디어를 바로바로 공유할 수 있었습니다. 그리고 선정된 아이디어를 바탕으로 사업계획서와 페이퍼프로토타이핑을 제작했고 이를 기반으로 IR영상을 만들어 발표를 진행해보았습니다.

사실 온전한 게임을 개발하기에 3일은 터무니없이 부족한 기간이었습니다. 그럼에도 불구하고 실 제 전문가분들과 소통할 수 있었고 다양한 생각을 가진 학생들과 조를 이뤄 결과물을 만들 수 있 어서 너무나도 유익한 시간이었습니다. 참여한 기간은 짧지만 그 짧은 기간동안 어디에서도 얻기 힘든 경험을 하게 된 것 같아 뿌듯했습니다. 비록 수상을 못해 시상식에 참여는 못했지만 3일 간 고생한 팀원들에게 너무 감사하고 다음에도 이런 기회가 생기면 꼭 수상까지 갈 수 있도록 노력 해보겠습니다. 이상 글로벌창업혁신센터 게임해커톤에 참여한 대학혁신지원사업 서포터즈 정민균 이었습니다. 감사합니다.

참조

관련 문서

그리고 이를 바탕으로 개발된 스마트폰 그룹 메시징 시스템은 XMPP(eXensible Message Presence Protocol) 프로토콜[9] 기반의 메시징 서버와 트위터의 소셜

본 연구에서는 작업분류체계의 수립과 이를 기반으로 선정된 대표공종의 진도율을 이용하여 기성을 산정하는 방법을 제안하였 으며, 자연형 하천공사의 실적공사

그리고 이러한 내용들을 바탕으로 고령층의 인지적 역량에 대한 심층적 분석을 함께 진행하고 이 를 바탕으로 60세 이상 고령자들의 인지적 능력 차이 에 따른 기기

각 지부의 활성화는 현재 지부의 현황 분석을 통해 모든 지부원들이 지역산업체, 학회 본부, 및 타 지부와 함께 공감할 수 있는 균형 발전 및 활성화를 통해 문제점

이를 바탕으로 여러가지 역할을 가진 사람들이 어떻게 융합하여 아이디어를 실현 할 수 있는지를 느끼게 해준다.. 나는 컴퓨터 프로그래밍을 통하여 사람들이 즐겁고 건강 한

결 론 본 논문에서는 전력조류계산 결과에 대한 빅데이터를 기반으로 유의 미한 계통해석 결과 도출을 위해 Hadoop 2.0기반으로 cloud computing

이를 통해, 나라기록넷띠의 온⋅오프라인 활동과 국가기록원의 서포터 즈 운영에 있어서의 문제점을 파악하고 다음과 같은 개선방안을 제시하였다 : 1)

선정한 입력인자들을 기반으로 수포화도를 예측하는 ANN과 LSTM 모델을 설계하였 고, 두 모델의 비교를 통해 순차적 자료에 해당하는 물 리검층 해석에서 LSTM의