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저자정보
강경민 (동서대학교) 허관 (동서대학교) 이준석 (동서대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
3,291 - 3,299 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.11.3291

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본 연구는 Google MediaPipe와 Unreal Engine을 통합한 새로운 실시간 몰입형 게임 컨트롤 시스템을 제안한다. 본 시스템은 특수 장비 대신 일반 웹캠을 사용하여 접근성을 높였다. MediaPipe와 LSTM 신경망 기반 포즈 추정 모듈이 실시간으로 플레이어의 동작을 인식하고, Unreal Engine과 연동하여 몰입감 있는 게임 플레이를 구현한다. 실험 결과, 평균 338.66ms의 지연 시간과 89.33%의 동작 인식 정확도를 달성하였으며 이는 개선이 필요하지만 전시형 콘텐츠에서 사용 가능한 수치이다. 이를 통해 본 논문은 접근성 높은 동작 인식 게임의 실현 가능성을 검증하였다. 제안된 시스템은 교육, 의료, 엔터테인먼트 분야에서 활용 잠재력을 보여준다. 향후 연구에서는 딥러닝 기술기반 정확도 향상과 실시간 성능 최적화를 통한 개인화를 목표로 한다.
#동작인식 #자세추정 #몰입형 콘텐츠 #신경망모델 #언리얼엔진 #Motion Recognition #Pose Estimation #Immersive Contents #Neural Network Model #Unreal Engine

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 동작 인식 기술과 게임 개발 환경
Ⅲ. 시스템 설계 및 구현
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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