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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이윤임 (유한대학교) 이성현 (유한대학교) 김영철 (유한대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제28권 제12호
발행연도
2024.12
수록면
1,476 - 1,482 (7page)
DOI
10.6109/jkiice.2024.28.12.1476

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본 논문은 생성형 인공지능(AI) 모델의 성능을 평가하기 위해 게임의 몬스터를 활용하였다. 몬스터는 장르에 따라 다양한 특성과 행동 패턴을 갖춘 캐릭터로, 생성형 AI의 다양성과 적응력을 평가하는 데 유용하다. 무료로 사용할 수 있는 생성형 AI에 대해 나타나는 결과를 비교하였다. 4가지 생성형 AI 모델을 대상으로 동일한 질문을 1회 실시하여 몬스터 기획을 통해 성능을 비교하였다. 이를 통해 나타난 결과를 토대로 각 모델의 차이를 분석하고, 몬스터 기획으로 활용될 수 있는지에 대한 장단점을 비교했다. 실험 결과를 통해 생성형 AI의 발전에 따른 응용 가능성을 판단할 수 있으며, 게임 산업과 더불어 다양한 분야에서의 생성형 AI 응용 가능성을 제시한다. 빠르게 변화하는 생태계 특성에 맞춰 생성형 AI를 활용하는 방안에 대해 모색할 수 있는 기초 자료로 활용되길 기대해 본다.
#생성형AI #게임몬스터 #게임NPC #게임캐릭터 #생성형AI성능비교 #Generative AI #Game Monsters #Game NPC #Game Character #Performance Comparison of Generative AI

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 생성형 AI 특징과 종류
Ⅲ. 게임의 몬스터
Ⅳ. 생성형 AI로 몬스터 기획
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
J. W. Lee, “How Can AI Change Geography Teaching and Learning? - Focusing on Geographical Inquiry -,” The journal of the Korean association of geographic and environmental education, vol. 32, no. 1, pp. 95-112, Feb. 2024. google schola D. H. Kim and Y. H. Nam, “Exploring the Potential of Generative AI Chatbots as an A/B Testing Aid for UX Writing and Comparing the Results between Chatbots: Focusing on ChatGPT and BARD,” Journal of Industrial Design Studies, vol. 17, no. 3, pp. 21-32, Sep. 2023. DOI: 10.37254/ids.2023.09.65.03.21. google schola Microsoft. Solve all problems with Copilot [Internet]. Available: https://www.microsoft.com/ko-kr/microsoft-copilot. google schola OpenAI. (2023). ChatGPT (May 24 version) [Large language model]. https://chat.openai.com google schola Google Gemini. Gemini web-site [Internet]. Available: https://gemini.google.com. google schola

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