본 논문에서는 온라인 게임에서 플레이어 캐릭터가 가지는 아바타적인 성향과 게임 이용자가 지니는 게임캐릭터에 대한 자기 동일시성 때문에 온라인게임캐릭터가 다양한 수익산업으로의 확장에 불리함을 이야기하였다. 또한 MMORPG 캐릭터의 아이덴티티를 구축하고 다른 수익산업으로의 확장을 위하여 성공한 캐릭터와 현재 MMORPG의 캐릭터를 요소 별로 분석하여 보았다.
온라인 게임의 한 분야인 MMORPG 는 하나의 가상 공간에서 많은 캐릭터들이 자신의 역할을 수행하면서 게임을 즐기는 장르다. 많은 캐릭터들이 동시에 이동을 하거나 캐릭터가 대량으로 밀집된 지역으로 새로운 캐릭터가 이동해 올 경우에 생기는 부하가 클라이언트의 게임 프레임에 영향을 준다. 본 논문에서는 다른 지역으로 이동하면서 생기는 많은 데이터들을 미리 예측 로딩하여 지역과 지역간의 이동 시 소요되는 데이터 로딩에 따른 부하를 감소시켜 안정적인 온라인게임 플레이 환경을 유지시키는 방안을 제시한다
게임개발을 위한 보다 효율적인 접근법은 다양하게 시도되고 있으며, 게임개발사 마다 자체적인 개발프로세스를 보유하고 있다. 보다 효율적인 게임개발 프로세스나 제작 툴은 성공적인 게임개발과 정확히 비례한다고 볼 수는 없으나, 게임개발자의 입장에서는 정형화된 디자인방법이 필요한 것이 사실이다. 본 논문에서는 RPG게임캐릭터의 발란싱 문제를 어떻게 풀어나갈 것이며, 개발하고자 하는 게임에 적용될 수 있는 발란싱 디자인의 도출을 위해서 PRG장르의 게임캐릭터의 정적 발란싱 디자인 분석을 통한 경험적인 결과를 바탕으로 접근해 보고자 한다.
MMORPG 게임은 COVID-19 사태를 통하여 더욱 빠르게 성장하고 있는 산업이다. 이에 본 연구는 MMORPG 게임의 자아-캐릭터 동일시와 사회적 관계의 내재화에 미치는 영향 요인을 확인하고, 이를 통하여 게임 아이템 유료 구매와 게임 지속의도의 마케팅 성과에 미치는 영향을 확인하였다. 자아동일시와 내재화는 게임 몰입에 영향을 미치는 핵심 요인으로 알려져 있다. PLS 분석 결과에 따르면, MMORPG의 캐릭터 특성과 사회적 특성이 자아-캐릭터 동일시와 관계 내재화에 미치는 영향은 유의하게 확인되었다. 또한 이들 변수들을 매개로 게임 기업의 마케팅 성과에 미치는 긍정적인 영향을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 MMORPG 캐릭터 연구의 중요성을 제시하였으며, MMORPG 게임 기업의 경쟁력 향상에 활용될 수 있을 것이다.
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.
본 연구는 디지털 게임에 나타난 포스트휴먼 캐릭터의 신체 이미지와 게임 플레이를 통해 형성되는 유목적 주체를 분석했다. 유목적 주체란 복합적이고 단일하지 않은 정체성을 지닌 주체로 포스트휴먼 정체성으로 나타난다. 최근 디지털 게임에서 포스트휴먼 신체를 가진 캐릭터가 나타나고 있으며, 플레이어가 캐릭터를 직접 조작하는 과정에서 포스트휴먼을 직접적으로 경험하게 된다. 포스트휴먼 캐릭터의 신체 이미지는 이상화된 신체를 모방하는 유형, 절합을 통해서 신체를 변형하는 유형, 장비를 통해서 신체를 확장하는 유형으로 구분된다. 플레이어는 게임의 제약 아래 선택을 통해서 분기형 서사를 진행해 나가면서 윤리적 정체성을 구축하게 된다.
많은 장르의 게임들에서 타 플레이어의 캐릭터와 다르게 특성화된 플레이어 고유의 캐릭터는 게임의 주된 흥미 요소 중 하나이다. 현재 보통의 경우, 이러한 요소를 제공해주기 위한 시스템은 대부분 유저들이 직접 특성 항목에 캐릭터 성장에 따라 주어지는 포인트를 할당하여 캐릭터에 고유한 특성을 부여하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 시스템에서 개개의 유저 스스로에게 합리적인 캐릭터 특성화를 제공하기에 많은 어려움과 제약이 따른다. 이 연구에서는 유저의 플레이 타입에 입각한 성장 시스템을 제안한다. 플레이어의 행동이나 타입에 의해 결정되는 성장 형태는 페트리네트에 의해 생성되며, 실험 결과와 분석을 통해 제안된 방식이 캐릭터 성장 시스템에 적합함을 보인다.
게임 캐릭터의 성장은 능력 수치의 가감으로 표현되는데, 이때 능력 요소는 게임에 따라 다양하게 정의되고, 사용된다. 본 논문에서는 캐릭터의 능력 요소가 어떻게 정의되고 사용되는지 알아보고, 캐릭터의 생성할 때, 능력 수치를 부여하는 방식에 대해 제안하고자 한다. 본 방식은 캐릭터의 성장을 시간이라는 요소와 연결하여 시간의 변화에 맞추어 캐릭터가 적합한 능력 수치를 가지고 생성되도록 유전 알고리즘을 활용하여 디자인한다. 시간의 변화에 맞춘 실험을 통해 제안한 방식의 유효성을 검증한다.
본 연구는 HEXACO 성격 이론을 게임캐릭터에 적용하여, 게임에서 캐릭터가 다양한 성격을 표현하고, 다른 캐릭터와 상호작용을 하기 위한 이론적 기반을 구축하는 것에 목적이 있다. HEXACO PI-R은 현실을 기반으로 한 검사이므로 현실과 다른 특성을 지닌 게임에 적용하기에 무리가 있다. 따라서 게임 캐릭터에 성격 특성을 적용하기 위해서는 HEXACO PI-R을 변환시킨 게임 HEXACO(Game HEXACO, G-HEXACO)가 필요하다. G-HEXACO를 제안하기 위해서 우선 HEXACO PI-R이 게임에 활용하기에 적절한 이론임을 증명해야 한다. 이를 위해 일반인을 대상으로 HEXACO PI-R과, HEXACO 의 6 요인과 관련된 게임 문항을 설문하였다. 이 설문 결과를 바탕으로 하여, G-HEXACO성격 검사를 고안하였다. 본 연구는 게임 캐릭터에 성격을 적용하는데 있어, G-HEXACO 성격 검사가 HEXACO PI-R을 대체할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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