캐주얼게임이 대중화되면서 게임개발과정에서 다양한 유저들의 게임플레이의 성향과 요구사항들을 만족시켜야 할 필요성이 증가하였다. 이를 위해서는 게임개발과정의 테스트단계에서 다양한 유저의 게임플레이 패턴을 분석해야 한다. 본 논문에서는 유저의 게임플레이 측정데이터를 사용하는 Petri net 모델의 시뮬레이션을 통해 액션 패턴을 분석하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 유저의 게임플레이 측정데이터를 사용하기 때문에 시뮬레이션 환경은 실제적이고 또한 Petri net 모델을 사용한 분석이기 때문에 액션 패턴의 reachability, coverbility, liveness 등과 같은 다양한 분석이 가능하다. 제안하는 방법의 적용사례로 Petri net 모델링 도구인 GPenSIM v4.0 도구를 사용하여 팩맨(Pacman) 게임의 게임플레이 패턴을 분석하는 Petri net 모델을 구현하고 시뮬레이션을 결과들을 제시하였다. 적용사례의 제시 결과들은 제안하는 방법이 Petri net 분석 기능을 이용하여 유저의 게임플레이의 액션패턴을 다양하게 분석가능 함을 보여주었다.
본 논문은 엔트로피 개념을 적용해 퍼즐 게임 플레이를 분석함으로써 퍼즐 게임 플레이의 원동력을 고찰하였다. 엔트로피는 하나의 닫힌 시스템에서 시간이 흐름에 따라 증가하는 에너지의 불가용성과 무질서의 정도를 의미한다. 이때 닫힌 시스템의 엔트로피의 증가 정도는 이 시스템을 하나의 전체 즉, 장(場)으로 볼 때만 파악가능하다. 퍼즐 게임 역시 플레이어가 하나의 기호를 조작하면 장(場) 전체가 변화하는 닫힌 계 이다. <비주얼드>에서 플레이어는 자리바꿈이라는 기호 조작을 통해 플레이 장(場)을 지속적으로 자리바꿈이 가능한 장(場)으로 변화시킨다. 이것은 엔트로피의 관점에서 에너지의 가용성을 높이는 플레이 행위로 불 수 있다. 한편 <테트리스>에서 플레이어는 기호 조작을 통해 빈 공간 없이 기호들을 플레이 장(場) 하단에 쌓는다. 이것은 엔트로피의 관점에서 질서를 추구하는 플레이 행위로 볼 수 있다. 이와 같은 퍼즐 게임의 플레이는 엔트로피 증가로 나아가는 물리적 세계에서 질서를 추구하는 인간의 삶의 과정을 시뮬레이션 하는 행위로 볼 수 있으며 이는 플레이의 원동력이 된다.
본 연구는 프라스카가 제시한 파이디아와 루두스의 개념을 통해 오픈 월드의 중첩적 플레이 구성 형식을 고찰한다. 구조화된 시뮬레이션적 체계로 구성된 오픈 월드는, 비선형적 이벤트와 선형적 퀘스트를 통해 광활한 지리적 공간을 중첩적으로 구성한다. 이때 파이디아적 상호작용 과정을 통해 공간을 탐험하며 고유의 시퀀스를 축적한 플레이어는, 완결적 스크립트를 기반하는 루두스적 퀘스트의 결과와 충돌한다. 대안으로 제시된 메타시뮬레이션은 메타 모델의 편집 및 생성 도구로 운용되며, 대안적이고 확장된 의미의 게임 플레이 활용을 제시한다.
동물의 숲 시리즈 신작 게임으로 많은 인기를 모은 '모여봐요 동물의 숲'은 섬을 꾸려나가는 시뮬레이션 게임으로 다른 플레이어들과 교류가 가능한 온라인과 콘솔 설정을 통해 원하는 시간대로 플레이 가능한 타임 슬립이 가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 모여봐요 동물의 숲 플레이어를 대상으로 이와 같은 온라인 게임에서 타임 슬립의 영향에 대한 인식을 조사하고 그 결과를 바탕으로 부정적인 영향을 최소화할 방법을 제시한다.
본 논문은 빛의 조명으로 defense 게임 플레이에 대한 캐릭터 표면모델을 시뮬레이션하는 데프레넬의 수학적 모델을 제안한다. 여기서 illumination은 게임에서 사용되는 캐릭터표면 모델에 도달하는 빛의 양을 결정하는 프로세스를 나타낸다. 캐릭터 표면의 shader는 일반적으로 빛이 triangle에 반영하는 방법 즉 예측하는 수학적 모델을 사용한다. shading은 일반적으로 색상과 빛의 강도를 결정하기 위해 사용되는 방법인데, viewer에서 본다면 게임 캐릭터의 표면 위에 각 픽셀에 대한 반사결과를 나타낸다. 여기서 제안 모델은 반사와 투과 계수를 계산하여 실제 게임 플레이를 하면서 프레넬 방정식으로 시뮬레이션 결과를 비교하였다.
본 연구는 MMO(Massive1y Multi-player Online) 게임플레이 경험에 관한 게이머의 행동을 체계적으로 코드화 할 수 있는 분석적 틀을 개발하고 문제해결과정으로서의 게임플레이를 실증적으로 규명하는데 목적이 있다. MMO 게임플레이 경험에 관한 분석틀은 모델휴먼프로세서, 내용기반연구, 절차기반연구를 고찰하여 전체적인 틀을 구축하였다. 게임플레이에 관한 구체적인 행동과 내용은 MMO 게임에 관한 실증적 실험 진행과 동시조서 분석을 통하여 도출되었다. 그 결과를 통해서 MMO 게임플레이 행동은 운동, 지각 기능 표상 시뮬레이션, 법칙 행동(휴리스틱스, 법칙적용, 법칙초월)들로 분류되어 MMO 게임에 적합한 새로운 분석틀이 개발되었다. 본 실험결과 시행착오를 통해 게임의 법칙을 발견하는 '휴리스틱행동' 해당 법칙을 따르는 '법칙적용행동', 해당법칙을 초월하는 '법칙초월행동'이 발견되었다. 특히 문제공간에서 '법칙적용행동'과 '법칙초월행동'이 시행되는 두 가지 법칙공간이 발견되었다. 새로 발견된 법칙공간과 게임플레이 패턴은 MMO 게임의 레벨디자인 요소에 해당하는 지역특성, 몬스터의 속성, 아이템, 스킬 등을 결정하는데 중요한 기초를 마련한다. 그래서 본 연구결과는 MMO 게임의 품질을 향상하기 위한 게임디자인 방법론에 중요한 시사점을 제공할 것이다.
개발비용이 70억원에서 200억원에 이르는 블록버스터 게임들이 자주 등장하면서 전반적으로 게임개발 규모가 급속히 커지고 있다. 이로 인해 게임의 기술요소들이 집중되어 있는 게임메카닉스의 품질관리가 중요하게 되었다. 본 논문에서는, 설계단계에서, 게임메카닉스의 공학적 품질 분석을 정확하고 경제적으로 할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이터를 구현하여 제안하였다. 제안하는 시뮬레이터는 모델링을 편리하게 할 수 있도록, Petri net[7,8]과 Smalltalk[9]을 지원한다. 기존 방법들은, 실제의 게임플레이 환경을 고려하지 않는, 제한된 범위의 품질분석이 가능했지만, 제안하는 시뮬레이터는 플레이어의 게임플레이 행동패튼과 게임의 배경맵과 아이템 DB를 사용하기 때문에 그 평가 결과가 매우 실제적이다. 제안하는 시뮬레이터의 성능을 검증하기 위해 Dungeon & Dragon[13,14]의 게임메카닉스와 게임 배경맵과 아이템 DB를 사용하여 시뮬레이션을 총 80회 실시하였다. 실험 결과에 의하면, 제안하는 시뮬레이터는 무결성, 최적화, 밸런스 품질을 모두 평가할 수 있고, 다른 방법보다 품질평가 능력이 우수하였다.
MMOPRG는 게임의 장르적 특성상 플레이어가 게임월드(Game World)의 환경에 매우 큰 영향을 받는다. 따라서 게임월드에 구현되어진 물리적환경은 게이머에게 사실감과 몰입감을 주는 중요한 요소이다. 또한 구현된 물리적 환경이 게임 플레이에 영향을 주는 게임 시스템은 게임 플레이어에게 더 많은 사실감과 몰입감을 줄 수 있다. 본 연구에서는 현재 서비스되고 있는 MMORPG를 중심으로 어떠한 지구환경요소가 구현 되었고, 구현된 지구환경요소가 게임 플레이에 어떠한 영향을 주는 게임시스템이 구현되고 있는지 현황을 조사하였다. 지구환경을 시뮬레이션한 게임 시스템 즉, EESS(Simulative System of Earth Environment)를 디자인하기 위해서는 어떠한 문제점이 있는지 알아보았고, EESS를 좀더 쉬운 방법으로 접근하기 위해서 게임 월드에 구현된 환경의 대기상태, 풍향, 풍속, 일기현상 등의 상태정보를 처리하는 시스템인 '환경정보시스템(Environment Information System)' 개발을 보완기술로 모색하였다.
게임시장이 급속히 성장하면서 게임개발의 비용과 기간이 모두 증가하고 있다. 이러한 증가는 게임개발 프로젝트에서 보다 전문적인 관리기법이 요구된다는 것을 의미한다. 게임메카닉스(game mechanics)는 특정 게임플랫폼에서 게임플레이가 실행될 수 있도록 구현된 알고리즘이다. 게임메카닉스는 게임의 공학적 요소들이 집중되어 있어 프로젝트의 설계단계부터 구현단계까지 지속적인 품질관리가 이루어져야 한다. 특히 설계단계에서 게임메카닉스의 품질을 분석할 수 있는 유용한 방법이 바로 시뮬레이션이다 게임메카닉스 시뮬레이션 방법들이 여러 가지가 존재하지만 각 방법은 그 특징들로 인해서 사용범위가 제한된다. 본 논문에서는 게임메카닉스 시뮬레이션 방법들을 조사하여 그 특징에 대하여 비교 분석하였다. 분석한 결과, 페트리네트 모델 시뮬레이션 방법이 게임메카닉스의 무결성, 최적화, 그리고 밸런스의 품질분석을 총체적으로 할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 경영 시뮬레이션 게임 분야에서 강화학습을 적용하여 게임 에이전트들이 자율적으로 주어진 목표를 달성하는지를 확인하고자 한다. 본 시스템에서는 Unity Machine Learning (ML) Agent 환경에서 PPO (Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용하여 게임 에이전트가 목표를 달성하기 위해 자동으로 플레이 방법을 찾도록 설계하였다. 그 유용성을 확인하기 위하여 5가지의 게임 시나리오 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 그 결과 게임 에이전트가 다양한 게임 내 환경 변수의 변화에도 학습을 통하여 목표를 달성한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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