최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.
현재 인터넷을 기반으로 일반인들에 많은 인기를 얻고 있는 게임의 대부분은 대규모 클라이언트를 수용하는 게임이다. 이러한 게임에서 개발자들은 클라이언트들에게 더 많은 흥미를 주기 위하여 다양한 형태의 캐릭터를 제공한다. 게임에서 사용되는 캐릭터는 인간을 닮은 것도 있지만, 의인화된 동물이나 사물도 많다. 그리고 게임에서 다양한 캐릭터들의 행동도 캐릭터에 부여되는 특성만큼 다양하다. 이러한 캐릭터들을 소프트웨어적으로 설계하기 위해서는 객체지향적인 언어의 사용이 많은 편리함을 제공해준다. 본 논문에서는 롤플레잉게임(Role-Playing Game)에서 보편적으로 등장하는 몇몇 캐릭터를 분석하여 클래스를 설계하고, 이들 클래스의 상속과 합성 기법을 통하여 게임 소프트웨어 설계에 효율적으로 사용할 수 있는 설계기법과 인터페이스를 이용해 캐릭터 클래스를 한 개의 형(Type)으로 묶을 수 있는 설계 기법을 제안한다.
현재 우리나라에는 사용자들의 사실감을 더해주는 3D 기반 온라인 게임이 큰 주류를 이루고 있다. 국내에 많은 게임 개발 업체들이 있는데, 이들 업체에서는 게임 엔진 개발 의욕은 높은 반면 관련 전문 인력이 부족하고, 업체 규모가 영세한 경우가 많다. 또한 게임 설계와 관련된 기술은 보안이 철저하기 때문에 기술 공유가 사실상 힘들다. 인력과 시간이 많이 드는 네트워크 게임제작에서 기존에 작성된 코드를 재사용이 가능하도록 소프트웨어를 설계하는 것은 중요한 일이다. 지금까지 검증된 여러 가지 디자인 패턴들이 재사용을 위한 소프트웨어 설계에 도움을 준다. 본 논문에서는 DirectX를 기반으로 하는 네트워크 게임의 클라이언트 측 설계에 GoF(Gang of Four)의 디자인 패턴 영역 중 생성패턴을 이용하여 재사용이 가능한 네트워크 게임 설계에 대한 효율적인 기법을 제안한다.
본 연구에서는 효과적인 교육용 게임소프트웨어를 만들기 위해 게임 내용에 있어서 교육용 게임의 설계 요소를 바탕으로 비교분석하여 게임성과 함께 높은 교육효과를 얻을 수 있는 방법으로 교육용 게임 사례연구로 '줌비니의 산악구출작전' 게임을 분석하였다. 또한, 교육용 게임의 일반요소인 목표, 규칙, 경쟁과 도전, 환상, 안전, 재미를 바탕으로 줌비니2를 분석함으로써 교육용게임으로서의 가치와 효과성에 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
많은 게임 앱이나 금융 앱들의 경우, 동적 역공학 공격을 방어하기 위해 에뮬레이터 탐지 기능을 탑재하고 있다. 그러나 기존 안드로이드 에뮬레이터 탐지 방법들은, 실제 기기와 유사해진 최신 모바일 게임용 에뮬레이터를 탐지하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Houdini 모듈과 라이브러리 문자열 기반으로 모바일 게임용 에뮬레이터를 효과적으로 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, bionic의 libc 라이브러리에 포함된 특정 문자열, Houdini 관련된 시스템 콜 수행과정 분석과 메모리 매핑을 통해, 잘 알려진 Nox와 LD Player 에뮬레이터를 탐지하는 기법을 제시한다.
한국소프트웨어진흥원 주최로 지난 2002년 12월 3일부터 4일까지 개최된 '글로벌 게임 컨퍼런스 2002'에서 발표된 미국 게임시장 마케팅 분석 보고서이다. The Yangkee Group의 시니어 애널리스트 마이클 굿맨이 발표한 자료를 번역 게재한다.
국내에서는 온라인 게임의 폭발적 성장에 묻혀 큰 영향력을 발휘하지 못하고 있는 콘솔 게임 분야이지만, 향후 '홈 엔터테이먼트'의 중심에 서게 될 '콘솔 게임' 시장에 대한 깊이 있는 분석이 주목할 만하다.
이 연구는 디지털 전환에 대한 이해의 필요성을 강조하며, 디지털 전환을 주제로 한 기능성 모바일 게임의 개발과정을 다룬다. 선행 연구를 통해 기존의 모바일 게임에서 미래 사회 산업과 직업의 변화를 반영하고 있지 못함을 발견하였다. 본 연구에서는 청소년들이 미래 디지털 전환으로 인한 산업 구조와 직업의 변화에 대한 디지털 리터러시능력 함양과 핵심 기술의 이해에 도움이 될 수 있는 교육용 모바일 게임을 기획하고 개발하였다. Unity 3D를 활용하고 퍼즐, 카드, 보드 게임의 장점들을 접목하였다. 교육 콘텐츠 개발 측면에 있어서 전문성의 한계가 존재할 수 있지만 학생들이 매우 선호하는 게임을 통해 직업에 대한 미래 지향적인 관점을 제시할 수 있는 콘텐츠를 제시하였다는 의의가 있다. 게임의 직·간접적 교육적 효과를 고려할 때 최근 학교 현장에 보급된 태블릿 기기를 통해 수업 시간에 직업 교육 콘텐츠로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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