topic


AutoGameUI는 UI 및 UX 디자인의 일관성을 유지하면서 게임 UI 제작 프로세스를 자동화하여 게임 개발 효율성을 향상시키는 혁신적인 시스템입니다.


coremsg

AutoGameUI: Constructing High-Fidelity Game UIs via Multimodal Learning and Interactive Web-Based Tool

### title_rewrite
AutoGameUI: 멀티모달 학습 및 인터랙티브 웹 기반 도구를 통한 고품질 게임 UI 제작

### category
Human-Computer Interaction

### topic
게임 UI 디자인 자동화

### coremsg
AutoGameUI는 UI 및 UX 디자인의 일관성을 유지하면서 게임 UI 제작 프로세스를 자동화하여 게임 개발 효율성을 향상시키는 혁신적인 시스템입니다.

### note
## AutoGameUI: 멀티모달 학습 및 인터랙티브 웹 기반 도구를 통한 고품질 게임 UI 제작

### 연구 목표

본 연구 논문에서는 게임 개발에서 UI 디자인과 UX 디자인의 불일치로 인해 발생하는 비효율성을 해결하고자 합니다. 이를 위해 UI 및 UX 디자인의 일관성을 유지하면서 게임 UI 제작을 자동화하는 AutoGameUI 시스템을 제안합니다.

### 방법론

AutoGameUI는 멀티모달 학습 파이프라인, 범용 데이터 프로토콜, 인터랙티브 웹 기반 도구의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 

* **멀티모달 학습 파이프라인:** UI 및 UX 디자인의 포괄적인 표현을 얻고 그 사이의 대응 관계를 설정하기 위해 두 단계의 멀티모달 학습 파이프라인을 사용합니다. 첫 번째 단계에서는 그래프 신경망, 사전 훈련된 언어 모델, 트랜스포머 모델을 결합하여 UI 및 UX 디자인의 멀티모달 표현을 생성합니다. 두 번째 단계에서는 그룹화된 교차 주의 모듈을 갖춘 트랜스포머 모델을 사용하여 노드-그룹 매칭 확률을 계산합니다.
* **범용 데이터 프로토콜:** UI 및 UX 디자인을 설명하고 속성을 통합하기 위해 범용 프로토콜을 설계했습니다. 이 프로토콜은 C++, C#, Python, TypeScript를 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 파서 생성기인 Antlr4를 사용하여 구현되었습니다.
* **인터랙티브 웹 기반 도구:** 개발자가 시스템을 쉽게 사용할 수 있도록 인터랙티브 웹 기반 도구를 개발했습니다. 이 도구는 자동 및 수동 구성, 미리보기, 편집 및 주석 기능을 제공하여 사용자와 시스템 간의 상호 작용을 용이하게 합니다.

### 주요 결과

실제 게임 프로젝트에서 수집한 게임 UI 데이터 세트와 공개 RICO 데이터 세트를 사용한 실험 결과, AutoGameUI가 UI 및 UX 디자인 간의 일관성을 유지하면서 고품질 게임 UI를 효율적으로 제작할 수 있음을 확인했습니다.

### 주요 결론

AutoGameUI는 기존의 수동 게임 UI 제작 방식의 한계를 극복하고 게임 개발 워크플로우를 크게 가속화하는 혁신적인 시스템입니다. 멀티모달 학습과 인터랙티브 도구를 통해 UI 및 UX 디자인의 일관성을 유지하면서 고품질 게임 UI를 효율적으로 제작할 수 있습니다.

### 의의

본 연구는 인공지능 기술을 게임 UI 제작에 적용하여 게임 개발 프로세스의 효율성을 향상시키는 데 크게 기여할 수 있음을 보여줍니다. 또한, 개발된 범용 데이터 프로토콜과 인터랙티브 웹 기반 도구는 다양한 게임 엔진 및 디자인 도구에서 사용될 수 있으며, 이는 게임 개발 커뮤니티에 큰 도움이 될 것입니다.

### 제한점 및 향후 연구 방향

AutoGameUI는 게임 UI 제작의 상당 부분을 자동화하지만, 여전히 수동 개입이 필요한 부분이 존재합니다. 향후 연구에서는 멀티모달 학습 모델의 성능을 더욱 향상시키고 사용자 인터페이스를 개선하여 수동 개입을 최소화하고 시스템의 효율성을 극대화하는 데 중점을 둘 것입니다. 

### data_sheet

* GAMEUI 데이터 세트는 서로 다른 게임 프로젝트에서 제공된 42개의 게임 UI 세트로 구성됩니다.
* 각 세트에는 UI 및 UX 디자인 쌍이 포함되어 있습니다.
* 42개의 인터페이스에서 낮은 품질의 샘플을 제거한 후 총 381개의 샘플을 수집했습니다.
* 이러한 샘플은 모델 학습, 검증 및 테스트를 위해 282/33/66으로 분할됩니다.
* RICO 데이터 세트는 학습, 검증 및 테스트를 위해 35851/2109/4218개의 샘플로 나뉩니다.

### quotes

> "본 논문에서는 게임 UI 제작을 위한 새로운 자동화 시스템인 AutoGameUI를 소개합니다."
> "우리 시스템은 일반적으로 불일치 및 비효율성을 초래하는 일관성 없는 UI 및 UX 디자인을 통합하여 발생하는 일관성 문제를 해결하는 최초의 시스템입니다."
> "정확한 디자인 설명 및 교차 플랫폼 애플리케이션을 위해 범용 데이터 프로토콜을 도입했습니다."

### further_questions

* AutoGameUI 시스템이 게임 개발 프로세스의 다른 측면(예: 게임 플레이 메커니즘 또는 레벨 디자인)에 어떻게 통합될 수 있을까요?
* 게임 UI 디자인의 미적 측면을 평가하고 사용자 선호도를 학습하여 시스템에 통합할 수 있을까요?
* AutoGameUI와 같은 자동화 시스템이 게임 산업의 고용 환경에 미치는 영향은 무엇이며, 이러한 변화에 어떻게 대비해야 할까요? 


게임 UI 디자인 자동화

autogameui-멀티모달-학습-및-인터랙티브-웹-기반-도구를-통한-고품질-게임-ui-제작

note


AutoGameUI는 멀티모달 학습 파이프라인, 범용 데이터 프로토콜, 인터랙티브 웹 기반 도구의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

멀티모달 학습 파이프라인: UI 및 UX 디자인의 포괄적인 표현을 얻고 그 사이의 대응 관계를 설정하기 위해 두 단계의 멀티모달 학습 파이프라인을 사용합니다. 첫 번째 단계에서는 그래프 신경망, 사전 훈련된 언어 모델, 트랜스포머 모델을 결합하여 UI 및 UX 디자인의 멀티모달 표현을 생성합니다. 두 번째 단계에서는 그룹화된 교차 주의 모듈을 갖춘 트랜스포머 모델을 사용하여 노드-그룹 매칭 확률을 계산합니다.
범용 데이터 프로토콜: UI 및 UX 디자인을 설명하고 속성을 통합하기 위해 범용 프로토콜을 설계했습니다. 이 프로토콜은 C++, C#, Python, TypeScript를 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 파서 생성기인 Antlr4를 사용하여 구현되었습니다.
인터랙티브 웹 기반 도구: 개발자가 시스템을 쉽게 사용할 수 있도록 인터랙티브 웹 기반 도구를 개발했습니다. 이 도구는 자동 및 수동 구성, 미리보기, 편집 및 주석 기능을 제공하여 사용자와 시스템 간의 상호 작용을 용이하게 합니다.


방법론


본 연구 논문에서는 게임 개발에서 UI 디자인과 UX 디자인의 불일치로 인해 발생하는 비효율성을 해결하고자 합니다. 이를 위해 UI 및 UX 디자인의 일관성을 유지하면서 게임 UI 제작을 자동화하는 AutoGameUI 시스템을 제안합니다.


AutoGameUI: 멀티모달 학습 및 인터랙티브 웹 기반 도구를 통한 고품질 게임 UI 제작

AutoGameUI: 멀티모달 학습 및 인터랙티브 웹 기반 도구를 통한 고품질 게임 UI 제작

Tilpas resumé

Genskriv med AI

Generer citater

Oversæt kilde

Generer mindmap

Besøg kilde

AutoGameUI: Constructing High-Fidelity Game UIs via Multimodal Learning and Interactive Web-Based Tool

Få PDF-Resumé på Sekunder