컴퓨터 부품의 고성능화로 점점 게임이 요구하는 사양이 높아지는 추세이다. 따라서 게임 개발에 있어 최적화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 '오브젝트 풀링'이라는 메모리 최적화 기법을 소개한다. 따라서 '오브젝트 풀링'을 적용한 탄막 게임을 만들어 메모리 최적화를 직접 구현해보고 연구한다.
본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.
아케이드 게임에서 대부분 게임 몬스터의 그 행동 패턴은 미리 정의된 방식으로 일정하게 동작하기 때문에 사용자는 일정 시간 게임을 진행한 후에 행동을 쉽게 예측 할 수 있다. 본 논문은 게임 몬스터의 행동 패턴을 쉽게 예측할 수 없게 하여 사용자의 만족감을 높이고자 하는 연구이다. 본 연구는 FSM 알고리즘을 통해 몬스터의 행동 패턴 정의 및 구현을 한다. 더욱이 본 논문은 모바일 게임 최적화를 위해 게임 몬스터의 행동 패턴에 몬스터의 예측 가능한 요소를 추가하였다. 게임플레이 결과를 분석할 때, 게임 몬스터의 행동은 전체 플레잉 맵을 골고루 사용하면서 게임 몬스터는 특정한 행동의 반복 없이 적절히 동작하였음을 보여주고 있다.
본 연구는 모바일 플랫폼을 기반으로 한 야구 매니저 게임의 로비 UI를 분석하여 최적화 로비 UI를 제안한다. 4종의 게임 로비 내의 UI 레이아웃 기반 세부 아이콘, 버튼과 같은 상호작용 요소들의 위치를 공통점과 차이점을 비교 및 분석하여 최적화된 UI 구성을 최종 산출한다. 나아가 분석 내용을 바탕으로 사용자 중심 디자인에 맞춰 최적화된 로비 UI를 제안하고자 한다.
잠수함으로부터 발사되는 SLBM은 은밀성으로 인해 탐지가 매우 제한적이며 이는 안보에 심각한 위협으로 인식된다. 본 연구는 SLBM의 효과적인 탐지를 위한 구축함 배치 최적화 문제를 고려한다. 최적화 모델은 2인 제로섬 게임을 기반으로 하여, 상대방의 입장에서 SLBM이 최대한 탐지되지 않는 발사 및 도착 지점과 비행궤적을 결정하고자 하며, 우리의 입장에서는 상대방의 SLBM 탐지를 최대화할 수 있는 구축함의 배치 계획을 수립한다. 제시된 2인 제로섬 게임 모델은 선형계획법으로 변환하여 최적해를 구할 수 있으며, 가상의 임의 구역과 시나리오를 생성하여 계산 실험을 수행하고 본 연구에서 제시하는 모델을 통해 게임에서의 상대방과 우리의 최적 혼합전략을 도출한 결과를 보여준다.
죄수 딜레마 게임은 게임 이론의 대표적인 사례로 많은 경제학자, 사회과학자 및 컴퓨터 과학자가 관심을 가지고 연구하고 있다. 근래에는 죄수 딜레마 게임 분석을 위해 유전 알고리즘, 입자 군집 최적화 등의 진화 연산 기법을 적용한 계산적 접근에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 3가지의 서로 다른 이진입자 군집 최적화 기법을 사용하여 2명 또는 그 이상의 플레이어가 참여하는 반복 죄수 딜레마 게임에 대한 전략을 진화시켜보고자 한다. 반복 죄수 딜레마 게임에 3가지 버전의 이진 입자 군집 최적화를 적용하여 실험한 결과 자신의 이득을 최대화하기 위한 이기적인 참가들 사이에서도 상호 협력 관계가 구축될 수 있음을 확인하였나 참여자가 많을수록 상호 협력 관계가 구축이 어려워 짐을 확인하였다.
현재 스마트폰의 발전에 힘입어 고품질의 컨텐츠가 많이 개발되고 있고, 과거 피쳐폰에서는 제작이 매우 힘들었던 3D 게임이 현재 스마트 폰에서는 보편적으로 사용되며 사용자들의 기대를 만족시켜주고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 게임의 특성에 맞게 저수준 개발 도구보다 상대적으로 개발 시간 대비 고품질의 게임을 개발할 수 있는 게임 엔진을 이용하여 제작한다. 게임엔진에서 제공하는 고품질 셰이딩 처리, 최적화 기능 등을 사용한 게임 설계 및 개발 방법 설명한다.
다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.
3D 게임 엔진 중 그래픽 엔진이 차지하는 중요도는 다른 엔진들보다 월등히 높다. 그래픽 엔진에는 여러 가지 필요한 요소들이 들어가는데, 지형을 만들어내는 것 역시 캐릭터를 제작하는 것만큼이나 중요한 역할을 한다. 3D 지형이 좀더 현실과 흡사하기 위해서는 실세계와 유사한 가상의 세계를 만들어야 한다. 3D 지형을 만드는 방법은 여러 가지가 있으나 자신이 원하는 지형을 직접 만들어서 이를 3차원으로 바꿔서 게임 엔진에서 사용할 수 있고, 또한 게임 엔진 내부에서의 최적화를 위해서는 가장 기본적으로 쓰이는 그레이 스케일 이미지를 사용한 높이 맵으로 지형을 생성하는 게 유리하기 때문에 본 논문에서는 그레이 스케일 이미지를 이용한 지형생성기를 개발한다.
무선용 자바응용 게임의 개발에 대한 게임 개발 업체들의 관심이 높아지면서, 표준화 된 게임 어플리케이션의 상용화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 휴대폰용 게임 같은 실시간 애플리케이션을 작성하는 것은 디바이스의 제한된 속도와 메모리 등의 한계를 극복해야만 가능하다. 먼저 무선인터넷에 대하여 연구하고, 자바를 게임개발에 어떻게 응용을 하여, 효율적인 게임개발을 함으로서 우수한 게임 제품을 개발 한 것인가에 대한 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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