지식정보화 사회에서 요구되는 인재는 단순히 지식과 정보를 학습하기만 한 사람이 아니라, 체득한 지식과 정보를 활용하여 자발적 또는 협력적 관계를 통해 당면한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 능력을 갖춘 사람이다. 본 연구는 청소년이 온라인 게임을 통해 오늘날 그리고 미래의 지식정보화 사회가 요구하는 역량을 함양할 수 있는 기회를 제공하는 순기능이 있다는 점을 밝히고자 하는 데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 온라인 게임을 통하여 긍정적인 역량이 함양될 수 있으며, 상업용 온라인 게임을 개발할 때, 이용자의 특성에 따라 게임에서 얻을 수 있는 역량이 무엇인지 등급화 하여 표시하도록 하는 제도적 장치가 필요함을 제안하고자한다. 또한 올바른 게임 문화 정착을 위해, 게임 개발 업체와 정부가 주도적으로 협력이 요구된다. 이에 본 연구 자료를 토대로 온라인 게임을 통해 청소년의 역량 함양과 건전한 게임문화 정착을 위하여 온라인 게임 역량지수 개발의 기초 연구 자료로 활용되길 바란다.
게임의 난이도는 게임의 재미와 깊은 연관이 있다. 하지만 게임 레벨의 난이도를 적절하게 결정하는 것은 쉽지 않다. 대부분의 경우 사람의 실제 게임 플레이를 통한 테스트가 요구한다. 또한 정량적인 평가도 어렵다. 따라서 게임 레벨 난이도의 정량적 평가를 자동으로 수행하는 것은 게임 개발에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 경로 탐색 알고리즘을 사용하여 게임 레벨의 길 찾기 난이도를 평가하였다. 길을 찾는 것은 많은 게임들의 기본 속성으로 게임 레벨의 전반적인 난이도를 대표한다. 그리고 우리는 게임 레벨의 탐색 가능 영역이 동적으로 확장되고 다시금 탐색이 요구되는 경우 이전 경로 탐색 결과를 재사용하여 난이도 평가 알고리즘의 성능을 최적화하였다.
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.
인터넷이 널리 보급됨에 따라 온라인 상에서의 활동은 보편화 되었고 사용자들은 자아를 표현하고 성장시키는 것에 대하여 더욱 다양하고 확장된 환경을 요구하게 되었다. 사용자 간의 상호작용, 자신을 대표하는 상징물과 현실세계의 자아와의 상호작용은 매체의 몰입의 한 요소로서 중요하다. 이는 게임에서도 마찬가지이며, 플레이어의 게임 속 상황이나 역할에서의 행동은 자신만이 아닌 다른 사용자에게도 직간접적인 영향을 미치게 된다. 플레이어의 모든 행동은 인터페이스를 통하여 이루어지게 되는데, 다변화적인 상황에서 역할을 수행하면서 사용자는 자신의 성향과 편의에 부합하는 인터페이스를 원하게 된다. 본 연구는 사용자 맞춤형 인터페이스(Customized UI)를 연구하는 한 과정으로, 게임 인터페이스를 하나의 매체로 선택하여 사용자 맞춤형 인터페이스를 제공하는 것이 매체 몰입을 향상 시킬 것이라는 가설을 바탕으로 진행되었다. 게임 인터페이스에서 개인의 취향에 따라 인터페이스를 차별화 시킬 수 있는 Add-ons 기능이 보편적으로 사용되고 있는 MMORPG 'WOW'의 플레이어들을 대상으로 설문과 분석을 한 결과 게임상의 다양한 상황과 역할에 따라 요구되는 인터페이스의 복잡수준은 차이가 있을 뿐만 아니라, 사용자의 개개인의 요구를 충족시키는 맞춤형 인터페이스를 제공하는 것은 게임의 지속적인 흥미를 유발하고 몰입을 강화시킨다는 결론을 얻을 수 있었다.
네트워크 게임은 네트워크상의 분산된 사용자들이 경쟁과 협력을 통하여 결과를 만들어 가는 것으로서 공동작업의 한 형태로 볼 수 있다. 본 논문에서는 그룹 통신 플랫폼을 사용하여 네트워크 게임을 수행하기 위한 요구사항을 정리하고 이러한 요구사항을 수용하는 데드 리커닝의 설계와 구현에 관하여 기술한다. 이러한 노력은 게임 개발의 생산성을 높여주고, 사용자간 대화기능 등을 활용하여 게임의 질을 높일 수 있다. 또한 다양한 망과 단말의 능력 또한 게임 제공자, 게임 그룹 생성자의 의견에 따라서 유연한 형태로 다양한 결과를 제공할 수 있다.
만성질환 및 비만 관리와 낙상예방 등을 위한 간호중재의 하나로 규칙적인 신체활동의 필요성이 대두되고 있는데, 운동게임 등의 기능성 게임을 질병예방 교육과 치료보조, 재활 등에 응용하는 방안은 점차 중요영역이 될 것으로 보인다. 본 연구는 건강문제와 컴퓨터 게임요구도의 상관관계를 알아보기 위해 설문지를 이용하여 실시한 횡단적 조사 연구이다. 훈련된 연구보조원들의 면접조사와 전문조사기관의 온라인조사 결과 778명(평균 연령: $61.4\;{\pm}\;5.6$)의 대상자가 참여하였는데, 그 중 68.6%가 남자였다. 분석결과 남성(55.4%), 고졸이하(66.2%), 2명 이하의 가족수(32.5%), 월평균 35만원 이상(40.1%), 경증 우울증(51.7%), 온라인 응답자(68%) 그룹에서 게임 요구도가 높게 나타났다. 특히 게임을 통해 신체적 제약을 극복하고 싶어했다. 상관성 분석에서는 교육수준이 높을수록, 컴퓨터 이용 경험이 있을수록, 컴퓨터/인터넷 활용이 능숙할수록 운동게임이나 기능성 게임에 대한 요구도가 높았다. 결론적으로, 노인그룹을 위한 여가활용 차원에서의 즐거움과 건강증진의 효과를 모두 가져올 수 있는 노인용 기능성 게임이 개발된다면 노인의 건강증진과 삶의 질 향상에 크게 기여하리라 사료된다.
초기의 컴퓨터 게임은 하드웨어, 그래픽, 사운드 등의 제약때문에 인공지능에 있어서는 거의 전부가 게임 프로그래머의 단순한 하드코딩에 의존해 단순하게 처리됐다. 그러나 그래픽이나 사운드의 기능이 일정한 수준에 도달하자 게이머들은 보다 자연스럽고 재미있는 게임을 요구하게 됐으며, 이로 인해 1990년대 후반부터 인공지능 기술이 게임에서 중요한 역할을 하기 시작했다.'게임 인공지능'이란 고전적인 의미에서는 게임 내에서 컴퓨터에 의해 제어되는 캐릭터나 에이전트로 정의하기도 하지만 최근에는 좀더 구체적으로 스스로 생각할 수 있고 주변 환경이나 과거의 경험 등에 따라서 지능적으로 행동할 수 있는 자율성을 가진 캐릭터나 에이전트라고 정의하기도 한다.
최근 컴퓨터 게임에 있어 인공지능에 관한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 게임에서 인공지능 구현을 지원하는 게임 NPC 지능 개발 플랫폼에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 게임에서 NPC의 지능을 개발하는 측면에서 게임 NPC 지능 개발 플랫폼 설계 시에 요구되는 사항들을 알아보고, 실제게임 NPC 지능 개발 플랫폼들-FEAR SOAR, Gamebots-의 구조를 비교, 분석한다 또한 기존 게임 NPC 지능 개발 플랫폼에서 발생하는 문제점을 알아보고, 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 주론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플레이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀 넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크로의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대척으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색하려 한다.
컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 추론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플러이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크론의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다. 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대책으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색해려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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