기능성 게임
뇌파측정기와 키넥트를 이용한 기능성 게임 개발※
정상협, 한승완, 김효찬, 김기남, 송민선, 이강희 숭실대학교 글로벌미디어학부
{hellohyob, hanzzang28, kcic846, gksrlxo8776, mssong911}@gmail.com, [email protected]
Development of a Serious Game using EEG Monitor and Kinect
Sang-Hyub Jung, Seung-Wan Han, Hyo-Chan Kim, Ki-Nam Kim, Min-Sun Song, Kang-Hee Lee
Global School of Media, Soongsil University 요 약
본 논문에서는 차세대 게임 인터페이스를 활용한 기능성 런닝게임을 제시한다. 게임은 2인용 대 결방식으로 개발하였으며, 방식은 다음과 같이 나뉜다. 첫째, 뇌파측정기를 이용하여 사용자1의 감정 변화, 집중력의 강도, 안면의 움직임을 측정한다. 둘째, 모션 캡쳐 장치인 키넥트를 이용하여 사용자 2의 달리기, 좌우 방향전환, 점프 등의 모션을 측정한다. 본 게임의 핵심은 사용자의 뇌파 그래프가 실시간으로 게임내의 맵의 형태로 표현되는 것이다. 사용자는 자신의 뇌파가 게임 내의 맵으로 시 각화되는 것을 보며 뇌파를 스스로 조절하는 학습능력을 배울 수 있다. 따라서 사용자1은 이러한 기능성 게임을 플레이하면서 뇌의 활성화를 통한 집중력 향상을 꾀할 수 있고, 사용자2는 실제로 달리고 점프하는 동작을 통한 운동능력을 증진하는 효과를 얻을 수 있다.
ABSTRACT
This paper is about a serious game controlled by EEG and motion capture. We developed our game for 2 users competitive and its method is as follows. One player uses a controlling interface using EEG signals based on the premise that the player’s facial movements are a depiction of the player’s emotion and intensity throughout the game play. The other player uses a controlling interface using kinect’s motion capture technology which captures the player’s vertical and lateral movements as well as state of running. The game shows the first player’s EEG as a real-time graphic along the map on the game screen. The player will then be able to pace himself based on these visualization graphics of his brain activities. This results in higher concentration for the player throughout the game for a better score in the game. In addition, the second player will be able to improve his physical abilities since the game action is based on real movements from the player.
Keywords : Serious Game, Running Game, Game Development, EEG, Kinect, Unity3D Received: Mar, 12, 2015 Revised: Jul, 02, 2015
Accepted: Aug, 10, 2015
Corresponding Author: Sang-Hyub Jung(Soongsil University) E-mail: [email protected]
ISSN: 1598-4540 / eISSN: 2287-8211
Ⓒ The Korea Game Society. All rights reserved. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.otg/licenses/by-nc/3.0), which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
1. 서 론
게임의 인터페이스는 사람과 사물, 또는 사물과 사물의 의사소통을 담당한다. 게임에서 새로운 인 터페이스의 출현은 이를 적극적으로 활용하는 게임 플레이로 발전 되었다. 따라서 직관적이고 사용이 편리한 인터페이스에 대한 고민은 필수적이다. 게 임이 등장한 초창기에는 비교적 단순한 구조의 게 임들이 대부분이었고, 조이스틱과 버튼이라는 단순 한 형태의 컨트롤러가 인터페이스가 주를 이루었 다. 컴퓨터와 GUI의 등장 이후에는 키보드와 마우 스가 게임 인터페이스에 가장 중요한 역할을 하였 고, 현재에도 많은 컴퓨터 게임들이 마우스와 키보 드를 주요한 인터페이스로 사용되고 있다[1].
컴퓨터 게임은 그래픽, 엔진 등 성능적인 측면에 서의 발전은 빠르게 진행 되었다. 하지만 인터페이 스에 대한 부분의 발전은 미약하다고 할 수 있다.
아직까지 게임에서 컨트롤러, 마우스와 키보드를 완벽하게 대체 할 수 있는 인터페이스를 고안하지 못했다. 그동안 새롭고 혁신적인 인터페이스에 대 한 고민이 없었던 것은 아니다. 근육의 인식, 음성 인식 등 많은 분야에서 연구가 진행 중이며, 상용 화되기도 하였다[2].
그 중 대표적인 인터페이스는 키넥트와 뇌파측 정기이다. 키넥트는 적외선 카메라를 이용해 사용 자의 움직임을 3차원으로 인식하는 센서 기반의 입력 도구이다. 키보드, 마우스와 같은 기존의 컨 트롤러와는 다르게 사용자의 동작, 목소리까지 활 용 할 수 있다. 즉, 사용자의 신체 동작을 통한 물 리적 경험기반의 환경은 기능성 게임의 인터페이스 로 적극 활용되고 있는 추세이다.
뇌파측정기는 인간의 두뇌에 있는 신경 세포를 전기적인 흐름에 따라 인간의 감정, 의지 표현과 같은 정신 활동을 측정 한다. 뇌파는 두뇌의 신경 세포의 전기적인 흐름을 총칭하는 단어이며, 대부 분의 경우 EEG(electroencephalogram, 뇌전도)를 통해 두피 상에 전극을 붙여 전기 신호를 측정 하 게 된다. 뇌파 인터페이스는 뇌와 컴퓨터를 연결하
는 인터페이스를 지칭하며 이 인터페이스를 통해 측정된 뇌파를 컴퓨터로 전달받아 필요한 작업을 수행한다[3]. 특히 뇌파의 경우, 모든 인터페이스 중 인간의 생각과 감정에 바로 대응되기 때문에 가장 직관적이라고 할 수 있다. 따라서 뇌파는 인 간이 추구하는 궁극적인 인터페이스라고 할 수 있 으며, 앞으로 모든 산업 전반에 적용 될 수 있는 기술이다.
본 논문은 뇌파 측정기와 키넥트를 인터페이스 로 활용한 기능성 게임제작의 기획 의도, 개발 과 정을 소개하고 그에 따른 효과를 설명한다.
2. 기획 의도 및 게임 시나리오와 아키텍쳐 설계
2.1 기획 의도
뇌파측정기는 새로운 게임 컨트롤러로서 주목 받고 있으며 활용방안이 무궁무진하다. 뇌파측정기 는 뇌파를 활용한 마인드 컨트롤 게임에 주로 활 용되고 있다. 마인드 컨트롤 게임이란 뇌파를 디지 털 신호로 변환해 하드웨어로 전송하는 방식으로 서, 머리에 떠오르는 생각으로 게임 상에서 지령을 내리거나 캐릭터를 움직일 수 있는 방식이다[4].
시장 전문가들은 마인드 컨트롤 관련 소프트웨어가 업그레이드되면서 아직 초기단계에 있는 마인드 컨 트롤 게임 시장이 향후 수년 내 크게 성장 할 것 이라고 전망하고 있다. 다음으로 뇌파의 활용이 가 장 두드러지게 사용되는 분야는 ‘뉴로 피드백’을 활 용한 의료 및 교육 분야이다. ‘뉴로 피드백’이란 컴 퓨터 모니터를 통해 실시간으로 제공되는 자신의 뇌파상태를 시각적 피드백을 받아 뇌파를 조절하는 방법을 배우는 학습법이다[5]. 의사들은 ‘뉴로 피드 백’ 을 활용한 마인드 컨트롤 게임이 사용자의 집 중력과 기억력 등 학습능력을 향상시키고 감정상태 조절을 용이하게 하여 ADHD등의 치료에 활용 될 수 있다고 전망하고 있다. 따라서 향후 뇌파를 활 용한 기능성 게임 시장이 크게 성장 할 것이다.
키넥트는 주로 체감형 게임에서 두드러지게 활
용 되고 있다. 체감형 게임은 조작을 위해 직접 몸 을 움직여 유사한 동작을 해야 하는 게임으로, 조 이스틱이나 키보드, 마우스 등의 입력장치를 통해 조작하는 것이 아닌, 해당 동작과 유사한 행위를 함으로써 조작이 이뤄지는 방식의 게임을 통칭한 다. 체감형 게임은 직접 몸을 움직여야 하는 특징 때문에 게이머의 흥미를 유발하고, 게임의 몰입을 극대화 하는 효과가 있다. 뿐만 아니라 신체를 이 용하여 게임을 한다는 점에서 기능성 게임으로서도 활용 가치가 높다. 실제로 여러 교육 환경에서 키 넥트를 이용한 체력 활동 중심의 기능성 게임을 활용하는 추세이다. 사용자들은 게임을 즐기면서 정확한 운동량을 관리 할 수 있기 때문에 앞으로 의 활용 가능성이 크다[6].
따라서 우리는 뇌파측정기와 키넥트를 결합하여 뇌파의 안정화와 신체능력의 증진을 동시에 꾀하고 대결 방식을 통해 게임의 집중력 및 재미의 향상 을 기대하는 새로운 방식의 기능성 게임의 제작을 목표로 한다.
2.2 게임 인터페이스
뇌파를 측정하기 위한 장치로는 Emotiv사의 EPOC을 사용했다. 현재 상용화된 뇌파측정기 중 가장 많은 14개의 채널을 통해 뇌파의 패턴을 인 식하고 정의하므로 가장 정밀한 측정이 가능하다.
감정의 정도 뿐 아니라 눈 깜빡임, 입과 눈썹의 움 직임 등 다양한 표정의 변화를 감지할 수 있다. 또 한 인간이 행동 할 때 발생하는 뇌파의 전압의 변 화를 감지하여 밀고 당기기 등의 행위에 대한 감 지도 가능하다. 다양한 기능을 활용한 게임 콘텐츠 제작이 가능하고, 게임 개발을 위한 자체적인 환경 이 잘 만들어져 있기 때문에 Emotiv사의 EPOC을 사용하기 적합하였다. [Fig. 1]은 Emotiv사의 EPOC 사진이다.
[Fig. 1] Emotiv EPOC
사용자의 신체인식을 위한 장치로는 MicroSoft 사의 키넥트를 이용 했다. 사용자의 모션을 활용하 기 위해 사용자의 골격 정보를 기반으로 하여 모 션인식을 위해 사용하였다. 키넥트는 2개의 카메라 와 적외선 센서를 탑재하여 사용자의 움직임을 비 교적 빠르고 정확하게 검출해 내는 것이 가능하며, 닌텐도나 SONY같은 경쟁사들이 전용 컨트롤러가 필요한데 비해 키넥트는 단지 사용자의 동작만 요 구하기 때문에 런닝게임을 개발해야할 본 연구에 적합하였다[7]. [Fig. 2]는 MicroSoft사의 키넥트 사진이다.
[Fig. 2] MicroSoft Kinect
게임을 구현하기 위해서 Unity3D를 활용하였다.
Unity3D는 게임을 제작하기 위한 3D엔진으로 윈 도우, 맥, 아이폰 등 다양한 플랫폼을 지원한다. 또 한 개발 비용이 저렴하고, 개발이 쉽다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 장점들을 활용하기 위 해 Unity3D를 채택하였다[8].
2.3 게임 시나리오
게임은 망가져 버린 뇌의 활동을 복구하기 위해 뇌 회로망 속에서 게임캐릭터가 달려야하는 시나 리오에서 시작한다. 기본적으로 뇌파로 맵을 형상 화 하고 상대방이 제한 시간 내에 목적지에 도달
하는 것을 방해하는 Mapper 사용자와 실제로 몸 을 움직여 목적지 까지 도달해야 하는 Runner 사 용자로 이루어진 2인용 게임이다. 게임명은
‘Neuron’과 ‘Run’의 합성어인 ‘Neurun’이다.
[Table. 1]은 게임의 전체적인 개요이다.
[Table 1] Outline of Game Title Neurun
Genre Running Game( Arcade ) Game
Engine Unity3D Dual
Monitor
3D Top View &
3D Diagonal-scrolling &
Mini Map
Interface Emotiv Epoc, Kinect
Player1 (Mapper)
User who can control game map and make obstacles to disturb runner
Player2 (Runner)
User who can control game character to reach own destination on time
Play Time 1 min
2.3.1 Mapper의 시나리오
첫 번째 사용자인 Mapper의 게임플레이 방식은 사용자의 뇌파를 맵으로 형상화 하는 것이다. 따라 서 사용자의 단기흥분 뇌파를 실시간으로 측정한 다. 뇌파는 0에서 1까지의 값으로 측정이 되며, 뇌 파가 변화 할 때 마다 측정된 값의 높이에 해당하 게 맵을 형상화 한다. 맵의 높낮이에 따라 승패가 좌우 되므로 자유로운 뇌파의 조절이 중요하다. 맵 으로 형상화 된 뇌파그래프는 미니맵을 통해 실시 간으로 보여진다. 또한 Runner가 제한시간 내에 목적지에 도달하는 것을 방해하기 위해 여러 가지 아이템(장애물 생성)이 주어진다. 아이템의 사용은 초기에 사용 할 수 있는 횟수가 주어져 있다. 사용 횟수를 초과하지 않았다면, 눈 깜박임, 치아 부딪 치기, 눈살 찌푸리기를 사용하여 Runner를 방해
할 수 있는 각종 아이템이 작동한다. 아이템을 다 사용하였다면, 일정 시간동안 집중상태를 유지하여 아이템의 사용횟수를 한 개씩 증가 시킬 수 있다.
따라서 게임을 이기기위해서 Mapper는 수시로 집 중을 해야 한다. [Fig. 3]은 Mapper의 게임 진행 방식이다.
[Fig. 3] Flow Chart of Mapper 2.3.2 Runner의 시나리오
두 번째 사용자인 Runner의 게임방식은 키넥트 를 사용한다. 동작인식을 활용했기 때문에 보다 직 관적인 인터페이스를 구현 하였다. 신체인식이 완 료되면 발을 구르는 행위를 함으로써 게임 상의 캐릭터를 앞으로 전진시킬 수 있다. 사용자가 실제 로 처음 설정된 위치에서 좌, 우로 이동하면 게임 캐릭터 또한 좌, 우 방향의 이동이 가능하며 사용 자가 점프를 하면 캐릭터 또한 점프가 가능하다.
게임 내의 밸런스와 Runner의 게임 진행 동기 부 여를 위해 Mapper가 만든 장애물을 정해놓은 횟 수 이상 피하게 되면 Runner에게 특수 기술인 슈 퍼점프를 부여하였다. 슈퍼점프의 사용 방법은 팔 을 양쪽으로 쭉 뻗음으로써 가능하다. 사용 시 3초 동안 일정한 거리를 빠른 속도로 비행 할 수 있으
며 Mapper가 생성한 모든 장애물을 무시한다.
[Fig. 4]는 Runner의 진행방식이다.
[Fig. 4] Flow Chart of Runner
3. 게임 구현
3.1 Mapper의 인터페이스 구현
Mapper의 인터페이스 구현을 위해 Emotiv Control Panel을 활용한다. Emotiv Control Panel 은 Emotiv사에서 제공하는 개발 환경으로서 뇌파 를 쉽게 활용, 적용 할 수 있다. EPOC의 14개의 채널을 위치에 맞게 착용을 하면 컴퓨터에 연결된 USB 장치와 블루투스 통신을 통해 Emotiv Control Panel과 연동이 된다. [Fig. 5]은 Emotiv Control Panel이다.
[Fig. 5] Emotiv Control Panel
화면을 통해 센서의 위치를 쉽게 파악 할 수 있 으며, 연결이 안 된 경우에는 검은색, 신호가 약한 경우에는 빨간색과 노란색, 적합한 신호에는 초록 색으로 대응된다.
Mapper 사용자의 아이템 사용, 아이템 획득 또 한 Emotiv Control Panel을 활용 하였다. Emotiv Control Panel을 통해 인지력, 안면 근육의 움직임 등을 윈도우 상의 키 값에 대응 시킨다. 윈도우 상 의 키 값으로 대응 시켰기 때문에 Unity3D 상에 서 간단하게 활용 할 수 있다. 아이템 사용 이벤트 인 눈 찡그리기, 치아 부딪히기 등이 발생하면 Trigger가 발생 하게 구현 하였다. [Fig. 6]은 Trigger를 설정하기 위한 화면 이고, [Fig. 7]는 실제로 사용자가 아이템을 사용하는 화면이다.
[Fig. 6] Trigger-Setting for Using Item
[Fig. 7]User1 Using Item with EEG Monitor
집중을 통한 아이템 획득을 위해 인지력의 정도 를 Control Panel으로 측정하여, 측정 값이 0.4이 상일 경우 Trigger를 발생시킨다. Trigger가 발생 한 순간부터 시스템 시간을 측정하여 3초 이상 인 지력을 유지 하였을 때 아이템 개수를 증가 시킨 다. 만약 측정 값이 0.4 이하에 해당하는 Trigger 가 발생하면 집중 실패로 처리하여 아이템 획득에 실패 하게 된다. [Fig. 8]는 집중을 통한 아이템 획 득 화면이다.
[Fig. 8] Item Created by Concentration
뇌파의 그래프에 따라 맵을 동적으로 변경하기 위해 Emokey를 활용 하였다. Emokey 역시 Emotiv사에서 제공하는 개발 환경으로 Emotiv Control Panel와 연동을 통해 측정한 뇌파, 안면근 육, 인지를 쉽게 화면상의 키 값 으로 대응 할 수 있다. [Fig. 9]은 게임을 위해 설정 된 Emokey이 다.
[Fig. 9] Emotiv Emokey
현재 Emokey는 뇌파의 상태 값이 0.1단위로 바 뀔 때 마다 해당하는 키의 Trigger가 실행되게 설 정 되어있다. 따라서 이전 Trigger의 값과 현재 Trigger의 값이 다르다면 이전의 뇌파에서 현재 뇌파의 차이에 해당하는 값을 특정 시간동안 동안 보간 하여 완만한 곡선으로 표현하였다. [Fig. 10]
는 사용자 뇌파의 변화가 있기 전의 정적인 맵의 모습이고 [Fig. 11]는 사용자 뇌파의 변화가 생긴 후의 동적으로 변한 맵의 모습이다.
[Fig. 10] Calm state of EEG in a Game Map
[Fig. 11] Excited state of EEG in a Game Map
3.2 Runner의 인터페이스 구현
Runner의 인터페이스 구현을 위해 키넥트를 활 용 하였다. Unity3D상에서 키넥트 SDK를 통해 깊이 스트림에서 얻은 데이터를 이용하여 사람의 형태를 구별 할 수 있다. 사용자의 신체를 인식하 기 위해 Skeleton Tracking을 활용 하였다[9, 10].
Skeleton 알고리즘을 활용하여 신체의 골격을 총 20개의 부분으로 나누어 인지한 후 하나의 집합으 로 묶어서 처리 하였다. 그 후 사용자의 행동을 구 분하기 위하여 Skeleton 알고리즘을 활용 하여 얻 은 특징 점에 큐브를 삽입하여 Trigger를 발생 할 수 있게 하였다. [Fig. 12]는 Skeleton의 각 특징 점에 큐브를 배치한 모습이다.
[Fig. 12] Cubes are Arranged in Each Point of Skeleton
게임 시작 전 사용자는 양팔을 쭉 뻗어 자신의 키와 팔 길이 등을 고려하여 Trigger를 유발하는 장치를 하였다. [Fig. 13]는 그 모습이다.
[Fig. 13] The Cube Causes a Trigger State
Runner 사용자의 모션을 얻기 위해 발에 해당 하는 큐브에 발판에 해당하는 큐브를 위치시킨다.
바닥에서 발이 떨어지는 순간 달리는 모션으로 인 지 되고, 양 발이 닿아 있을 경우 정지 상태로 인 식된다. 점프 모션을 얻기 위해 처음 사용자의 머 리에 해당하는 큐브의 약 7cm 위에 점프 조건을 검사하는 큐브를 만들어 Trigger가 발생한 경우 점프로 인식되게 하였다. 캐릭터의 좌우 이동은 사 용자의 실제 위치에서 좌, 우 30cm로 이동했을 경 우 Trigger를 발생 시킨다. [Fig. 14]는 Runner 사용자의 실제 플레이하는 모습이다. 순서대로 정 지했을 때, 제자리에서 뛰었을 때, 제자리에서 점 프할 때, 슈퍼점프를 하였을 때이다.
[Fig. 14] Real Motion Playing Game with a Kinect 게임의 특성상 뇌파를 맵으로 표현해야 하기 때
문에 게임 진행 간 맵의 높낮이가 실시간으로 변 형된다. 맵의 높이가 높아지면 캐릭터의 속도는 상 대적으로 느려지고, 맵의 높이가 낮아지면 캐릭터 의 속도는 빨라진다. 즉, Mapper가 제어하는 맵의 높낮이가 게임의 승패를 좌우 하므로 맵의 높낮이 에 따른 속도변화에 중점을 두어 구현하였다. 따라 서 Unity3D에서 목표물 탐색 알고리즘의 하나인 Raycast를 이용하였다[11]. 맵에 경사가 발생하였 을 때, 게임 캐릭터를 기준으로 지면에 Raycast를 수직으로 발사시켜 지면과 닿는 면을 기준으로 벡 터 값을 추출해 내었고, 벡터 값의 y값을 z값으로 나누어 각도를 계산하였다. 각도의 값이 0이면 90 도이므로 음수일 경우 오르막, 양수일 경우 내리막 으로 판단하였다. 그 후 가속도 상수에 각도의 값 을 곱해 속도의 변화를 점진적으로 구현하였다.
[Fig. 15].의 Ɵ1은 음수로 표시되고 언덕으로 인지 되며, Ɵ2는 0으로써 평지로 인지된다. 마지막으로 Ɵ3는 양수로 표시되며 내리막으로 인지된다.
[Fig. 15] Calculation of Slope
4. 실험 결과
본 연구에서 구현한 기능성 게임의 효과를 실험 하기 위하여 20명의 사용자들을 대상으로 설문조 사를 실시하였다. 설문은 게임 체험 전과 후로 나 누어 진행하였으며, 뇌파 훈련에 따른 신체 운동 증진 효과, 집중력 향상에 대한 기대치를 조사하였 다. 사용자들은 다음과 같은 설문의 내용에 답변해 주었다. 첫째, ‘게임을 통해 운동의 효과를 얻었는 가.’ 둘째, ‘게임을 통해 집중력 향상의 효과를 얻 었는가.’ 이와 같은 항목에 대해 성별과 연령대를
나누어 비교 분석 하였다. 설문 항목에 따라 점수 를 기입하게 하였으며 기대 효과가 매우 좋다고 생각 될 시 ‘10점’, 기대효과가 전혀 없다고 생각 될 시 ‘1점’ 순으로 종합하여 평가하였다. 이를 분 석한 결과, 운동 능력 향상의 경우 전반적으로 모 든 연령대와 성별에 걸쳐 기대치가 증가하였다. 남 성들에 비해 여성들이 높은 기대변화를 보였고, 특 히 중년층의 여성들에게 가장 높은 기대치의 변화 를 얻을 수 있었다. 집중력 기대치의 경우 모든 연 령대와 성별에 걸쳐 균등한 기대치 향상을 얻을 수 있었다. 전반적으로 여성들에 비해 남성들의 기 대 점수가 높았으며 특히 청년층의 남성들에게 가 장 높은 기대치를 얻을 수 있었다. [Fig. 16], [Fig.
17]는 게임 체험 전과 후의 운동 능력 향상과 집중 력 향상에 대한 기대치 변화를 나타낸다.
[Fig. 16] Expectation of athletic abilities enhancement
[Fig. 17] Expectation of improving concentration
5. 결 론
본 논문은 뇌파측정기와 키넥트를 활용하여 집 중력 상승과 신체능력 향상에 도움을 주는 기능성 게임을 제안하였다. 20명을 대상으로한 설문 조사 결과 집중력과 신체능력이 긍정적 기대치로 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 또한 뇌파와 신체 활동을 이용한 인터랙션을 통해 사용자의 몰입을 극대화하 고, 게임 참여를 유도함으로써 보다 효과적인 기능 적 이익을 얻을 수 있었다. 본 게임의 제작 사례를 통해 향후 뇌파측정기와 키넥트를 활용한 기능성 게임의 다양한 활용 가능성을 보여준다. 전 세계 기능성 게임 시장은 매년 성장하는 추세이다. 기능 성 게임 분야에서 주도권을 가지기 위해서는 기술 경쟁력이 필수적이며 향후 이를 뒷받침 할 수 있 는 인터페이스에 대한 활발한 연구가 필요하다.
ACKNOWLEDGMENTS
이 논문은 2014년도 정부(미래창조과학부)의 재 원으로 한국연구재단의 지원을 받아 연구되었음 (NRF-2014R1A1A1A05008028)
REFERENCES
[1] Kyu-Hwan Oh, “Developing game trends by utilizing EEG interface”, Journal of The Institute of Information Scientists, Vol. 26, No. 12, pp. 42-48, 2008.
[2] Kyung-Mi Lee, “Designing physical game interfaces using gesture”, Journal of The Korean Society for Computer Game, Vol. 24, No. 1, pp. 135-144, 2011.
[3] Duvinage, Matthieu, et al. “A P300-based quantitative comparison between the Emotiv Epoc headset and a medical EEG device”
,Biomedical Engineering 765, 2012.
[4] Chang-Jo Lee “Development of the Game for Increasing Intensive Power using EEG
Signal”, Journal of Korea Game Society, Vol.
9, No. 2, pp. 23-28 2009.
[5] Ji-Won Choi, et al. “A Method of Brainwave Regularization at Real-Time to develop Brainwave contents”, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 12, No. 1, pp.
195-198 2009.
[6] Eun-Jung Kim, “A Study on the Meaning of the Embodied Experience in Motion-Based Game”, Journal of The Korean Society for Computer Game, Vol. 2, No. 23, pp. 165-174 2010.
[7] Chang-Ju Lim, “The State and View of Motion recognition based Game contents”, Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 39, No. 4, pp.
18-26, 2012.
[8] Ye-Na Kim, et al. “Sensible 3D Virtual Reality Rehabilitation treatment system using Kinect and Unity3D”, Conference of The Institute of Electronics Engineers of Korea, pp. 935-938, November, 2013.
[9] Kyung-Sik Kim, “Development and Analysis of a Walking Game ‘Paldokangsan3’ Using Kinect,” Journal of Korea Game Society, Vol.
14, No. 1, pp. 49-58, 2014.
[10] Skeletal Tracking Fundamentals, http://talkingaboutme.tistory.com/92
[11] Jae-Hyun Lee, “Absolute Course Unity 3D”, pp. 385-400, 2015.
정 상 협(Jung, SangHyub)
악력 : 2010- 숭실대학교 글로벌미디어학부 재학중 관심분야 : 모바일 프로그래밍, IOT
한 승 완(Han, Seung-Wan)
악력 : 2010- 숭실대학교 글로벌미디어학부 재학중 관심분야 : 게임 기획
김 효 찬(Kim, Hyo-Chan)
악력 : 2010- 숭실대학교 글로벌미디어학부 재학중 관심분야 : 빅데이터, 게임프로그래밍
김 기 남(Kim, Ki-Nam)
악력 : 2010- 숭실대학교 글로벌미디어학부 재학중 관심분야 : 게임 프로그래밍, 기능성 게임
송 민 선(Song, Min-Sun)
악력 : 2011- 숭실대학교 글로벌미디어학부 재학중 관심분야 : 게임디자인
이 강 희(Lee, Kang-Hee)
악력 : 1999 한국과학기술원 공학사 2001 한국과학기술원 공학석사 2006 한국과학기술원 공학박사 2008 삼성전자 책임연구원 2009 CMURI 삼성전자 파견연구원 현재 숭실대학교 글로벌미디어학부 교수 관심분야 : 소프트웨어 로봇, 유비쿼터스 로봇, 유전자 로봇, 미디어 로봇 진화연산, 추론시스템, 소프트 컴퓨팅
