게임에서 밸런스 조절은 그 게임의 성공 여부에 큰 영향을 미치는 중요한 요인으로 자리 잡고 있다. 실제 게임 밸런싱이 정확하게 무엇을 의미하고 어떻게 해야 하는지 구현하기가 매우 어려운 실정이다. 무엇을 위해 게임 밸런싱이 필요하고 게임 중에 게이머를 위한 것인지 게임 자체의 운영을 위한 것인지, 얼마만큼 레벨을 조절할 때 정확하게 밸런싱이 되었다고 해야 할지, 그리고 실제 밸런싱 때 플레이어의 경험과는 어떻게 연계하여 레벨을 조절해서 밸런스를 유지시켜야 할지 등 매우 어려운 문제가 내제되어 있기 때문이다. 이러한 문제에 대한 답변은 매우 주관적이며 게임의 특성에 따라 다르게 표현된다. 따라서 본 연구에서는 객관적 지표를 제공할 수 있는 로그 함수를 이용한 레벨 조절 방안을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘을 사용한 결과 레벨 조절을 수행한 결과와 그렇지 않은 결과가 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
게임의 장르는 플레이어에게 주로 제공되는 플레이 방식에 따라 액션, 어드벤처, 롤플레잉, 시뮬레이션 등으로 나뉘며, 각 장르에서 게임은 다양한 형태의 밸런싱을 갖는다. 이 중 대전 격투 게임은 액션 장르의 한 형태로서, 단순해 보이지만 여러 가지의 복합적인 밸런싱 요소들을 가지고 있으며, 비교적 빠른 기간에 독립 장르로 확립되고 백여 편에 이르는 게임이 제작되어 초기의 불안정한 형태에서 최근의 안정된 형태에 이르기까지 다양한 게임 밸런싱 구조를 확인할 수 있다. 게임 밸런싱은 게임 내의 여러 구성요소 간 불균형을 해소하여 플레이어가 게임이 제공하는 모든 콘텐츠를 고루 이용하도록 유도하고, 그 과정에서 게임 플레이의 재미가 유지되는 것을 목표로 한다 또한 진행과정에 있어서 당위성을 부여하고, 조작에 따른 효율성을 증대시키며, 플레이어의 감정이입을 유도하여 몰입감을 향상시키는 등 게임의 완성도에 대한 평가와 수명(흥행)에 절대적인 영향을 미치는 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 주요 대전 격투 게임의 사례 분석을 통해 해당 장르의 발전모습과 그 과정에서 수립된 밸런싱 모델을 파악하므로써, 타 장르로의 확대 적용 가능성을 연구해 보고자 한다.
게임의 제작에서 최근 중요성이 부각 되고 있는 Quest의 대량 생성을 위한 Quest의 기본적인 공통 요소와 제작된 Quest의 게임 내 레벨 벨런싱을 위하여 감안 하여 할 점을 통하여 Quest의 대량 생산 하고 기본적인 밸런싱을 자동으로 맞출 수 있는 프로그램을 제안한다.
본 논문에서는 게임의 자율적 레벨 디자인을 위한 밸런싱 작업을 위해 Chat-GPT를 활용하여 게임 밸런스에 영향을 주는 수치들을 변경하는 시스템을 개발하였다. Chat-GPT를 이용한 여러 연구와 사례에서 보여진 Chat-GPT의 활용성을 토대로, 세부적이고 객관적인 게임 내 수치값을 Chat-GPT가 직접 조절하도록 자동화 하였다. 본 논문에서는 Chat-GPT가 답변할 때의 형식을 일관성 있게 조절하여, 답변 내용에서 직접적으로 게임 밸런싱에 필요한 수치값을 가져올 수 있게 하였다. 이 내용을 실시간으로 게임 내 수치값에 적용시켜 변경하도록 제작하였다. 실험 방법으로는 4명의 플레이어가 5개의 라운드를 통해 자율적으로 게임 레벨 디자인을 하여 밸런싱 조절이 되는 것을 확인하였다. 이러한 연구는 추후 Chat-GPT를 활용하여 게임을 제작할 수 있다는 가능성을 기대한다.
PvP 게임에서의 밸런스는 재미있는 게임을 만들고자 하는 많은 개발사들의 지속적인 관심사였다. 또한 게임의 성공과 안정적인 운영을 위해서 밸런스가 중요하다는 인식이 생겨나면서 그 중요성은 날로 높아지고 있다. 본 논문에서는 글로벌 버전 출시 직후 131개국에서 매출 1위를 달성하고, 양대 마켓에서 '올해의 게임'으로 꼽히며 선풍적인 인기를 얻었던 클래시 로얄을 통해 PvP 게임 밸런스 방법에 대해서 살펴보고 안정적인 게임 밸런스를 위한 방안을 제안한다.
게임 밸런싱에서 캐릭터가 가지고 있는 다양한 액션 중 어떤 것을 선택해야하며 또 얼마만큼 조절해 해 주어야 하는지 정확하게 계산하는 것은 매우 어려운 일이다. 퍼지 기법은 수학적으로 정확하게 처리할 수 없는 특수한 환경이나 혹은 정확한 수치 처리에 따라 발생될 수 있는 시간적인 소모 문제를 완화할 때 매우 적절하게 이용될 수 있다. 게임에서 캐릭터가 가지는 수많은 액션과 상대방과의 연관관계, 이전까지의 대전 경험 등을 현재 상황에서 최적의 액션을 선택하기 위해서 일일이 반영하기가 쉽지 않기 때문에 이러한 경우 퍼지를 이용할 수 있을 것이다. 밸런싱이 필요한 시점이 되면 그때까지의 플레이한 자료가 퍼지함수로 처리되어 어떤 액션에 얼마만큼 조절을 해 줘야 하는지 계산되어져 캐릭터의 능력을 조절하도록 한다. 이 방법의 효율성을 검증하기 위해 액션 전체에 일정하게 능력을 조절한 경우, 랜덤하게 하나의 액션만 선택하여 조절한 경우, 가장 강력한 파워를 가진 액션을 선택한 경우, 가장 약한 액션을 선택한 경우 그리고 퍼지개념을 적용한 경우 등 5가지 경우를 실험을 통해 밝혀 퍼지를 이용한 방법기 우수성을 밝히고자 한다.
본 논문에서는 두 바퀴로 구동되는 역진자기반의 1인승 차량의 안정적인 균형을 위해 제어기를 설계하였다. 탑승자의 몸무게에 따라 전체 질량이 달라지므로 그에 따른 PID 제어기의 이득값을 실험적으로 구하였다. 이 때 탑승자의 몸무게에 따라 무게 중심이 달라지게 되는데, 이는 밸런싱 각도에 영향을 미치게 된다. 따라서, 안정적인 균형을 이루기 위해서는 몸무게에 따른 목표 밸런싱 각도를 수정하여 제어해야 한다. 다양한 탑승자의 몸무게를 측정하기 위해 차량에 체중계를 달고 측정된 체중 데이터를 컴퓨터로 전송하여 제어기에 적용하였다. 다양한 실험으로 얻은 정보를 사용하여 제어기의 게인 스케줄링을 통하여 보다 안정적인 균형을 유지할 수 있었다.
온라인게임에서 가장 많은 문제가 발생하는 시기는 오픈베타 이후의 일이다. 적은 인원으로 테스트를 진행하는 클로즈베타에서 경험하지 못한 게임의 버그가 발생할 수 있고 게임사용자의 폭주를 사전에 예상하지 못해 게임서비스가 마비되는 경우도 발생한다. 또는 불법해킹에 의해 서비스가 중단하는 사태도 발생한다. 게임개발사에서는 오픈베타에 앞서 여러 번의 클로즈베타 테스트를 진행하는 동안 게임 내의 버그를 잡는 과정을 거친다. 시스템 및 네트워크 설계, 게임 및 웹서비스 보안, CDN, 로드밸런싱, 콘텐츠동기화, 모니터링, 가상유저테스트 등의 기술은 온라인게임 서비스 안정화를 위한 필수적인 요소이고 향후 국내와 해외 상용화 서비스의 근간이 된다. 본 고는 온라인게임 서비스 안정화를 위해 필요한 기술적 고려사항에 대해 다루고자 한다.
산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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