게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.
다양한 생물체의 행동 원리를 이용하여 모델링한 알고리즘을 생체모방 알고리즘(Biologically Inspired Algorithm)이라고 한다. 본 논문에서는 생체모방 알고리즘 중 동물 집단의 행동을 모델링한 플로킹 알고리즘(Flocking Algorithm)을 이용한 집단 게임 캐릭터의 길찾기 방법을 제안한다. 플로킹 알고리즘의 조타행동은 크게 분리(Separation), 정렬(Alignment), 응집(Cohesion), 회피(Avoidance)로 구성되어 있다. 게임에서의 기존 플로킹 알고리즘은 주로 여러 개의 몬스터나 NPC 들로 구성된 몇 개의 그룹 단위로 독자적인 집단 행동을 하는 경우에 적합하다. 그러나, 게임플레이어가 제어하는 캐릭터가 많은 경우, 기존 알고리즘은 플레이어가 선택한 캐릭터 그룹을 목표지점으로 이동하는 방법으로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 게임 플레이어가 제어하는 집단 게임캐릭터의 목표 지점까지의 길찾기를 위한 수정된 정렬 조타행동 알고리즘을 제안한다.
게임에서 캐릭터들의 행동제어는 게임 디자이너에 의해 결정되는 것이 일반적이다. 게임 디자이너에 의한 캐릭터의 행동제어는 정형화되어 있기 때문에 게임 사용자의 다양한 기대에 부응하지 못한다. 일반적으로 캐릭터의 행동제어에 사용되는 방식은 규칙기반이며, 규칙기반 중에 가장 많이 활용되는 방식이 FSM(finite state machine)이다 그러나 규칙기반에 의한 행동제어는 게임의 흐름을 단순하게 만들며, 단순한 게임의 흐름에 게임 사용자는 쉽게 실증을 느낀다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동제어에 FSM-기반 확률 추정을 적용하여 다양한 행동이 발생되도록 하는 캐릭터의 행동제어 기법을 제안한다.
본 연구는 그룹 음악심리치료에 참여한 게임 과몰입 청소년의 게임 이용동기 인식 변화를 탐구하고자 실시한 사례연구이다. 그룹 음악심리치료 프로그램은 회기당 60분씩 총 6회기 시행되었고, 연구 참여자는 게임 과몰입 청소년 5명이었다. 연구 자료는 세션에 참여하면서 나타난 참여자의 음악적·언어적 반응, 프로그램에서 작업한 가사와 세션 종결 후 사후 인터뷰를 통해 수집한 참여자의 언어 보고이다. 자료분석 결과 참여자들은 공감되는 가사에 대해 토의하면서 자신의 내재된 부적 정서와 관계적 어려움에 대해 직면할 수 있었고, 가사 창작 작업을 하면서 게임에 몰입했던 과거의 동기에 대해 인식할 수 있었다. 이와 같은 음악중재를 통해 참여자들은 자신의 게임 과몰입 행동에 대해 인식함과 동시에 게임 과몰입 행동 조절이 어려운 이유를 이해할 수 있었다. 또한, 이러한 자각이 게임 이용에 대한 인식 변화에 도움이 되었고, 실제 게임 이용 행동에 있어 변화가 있었다고 참여자들은 사후 인터뷰에서 보고하였다. 치료사는 치료회기에서 완성한 음악 창작물을 일상에서도 활용하도록 제공하였는데, 이로 인해 참여자들은 게임행동 조절이 용이했다고 보고했다. 연구 결과 그룹 음악심리치료 프로그램이 게임 과몰입 청소년의 게임 이용동기에 대한 인식을 가능하게 했고, 게임이용 행동 변화에도 긍정적 영향을 미쳤음을 시사한다.
컴퓨터 게임 산업이 발전함에 따라 사용자의 흥미를 측정하거나 불법 소프트웨어 구별을 위해 사용자 분석에 관한 연구가 진행 중이다. 그 예로 최근에 사용자 분석을 통하여 게임 레벨 디자인을 하거나 이를 게임 균형에 이용하는 연구들이 있다. 본 논문은 개인적인 게임 환경에서 사용자의 적절한 게임 경험을 위해 시간열 데이터 마이닝 개념을 이용하여 게임 사용자 모델 분석을 제안한다. 본 논문은 사용자가 게임을 하고 있는 동안 의미 있는 사용자 행동을 저장하고 차원감소와 SOM을 이용하여 4가지 행동 유형으로 클러스터링하고 행동 유형에 따른 사용자를 분석한다.
아케이드 게임에서 대부분 게임 몬스터의 그 행동 패턴은 미리 정의된 방식으로 일정하게 동작하기 때문에 사용자는 일정 시간 게임을 진행한 후에 행동을 쉽게 예측 할 수 있다. 본 논문은 게임 몬스터의 행동 패턴을 쉽게 예측할 수 없게 하여 사용자의 만족감을 높이고자 하는 연구이다. 본 연구는 FSM 알고리즘을 통해 몬스터의 행동 패턴 정의 및 구현을 한다. 더욱이 본 논문은 모바일 게임 최적화를 위해 게임 몬스터의 행동 패턴에 몬스터의 예측 가능한 요소를 추가하였다. 게임플레이 결과를 분석할 때, 게임 몬스터의 행동은 전체 플레잉 맵을 골고루 사용하면서 게임 몬스터는 특정한 행동의 반복 없이 적절히 동작하였음을 보여주고 있다.
폭력적 비디오게임은 이용자의 능동적인 상호작용과 관여를 바탕으로 이용되기 때문에 기존의 폭력적인 영상물보다 개인의 폭력성과 공격성에 미치는 영향이 더 클 것이라고 생각되는 것이 보통이다. 이 연구는 폭력적 게임 이용에서 형성되는 적대감, 분노와 같은 감성과 각성, 유희성, 동일시와 같은 사용자 경험이 사용자의 공격적 행동성에 어떠한 영향력을 가지고 있는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 폭력적 콘텐츠로 구성된 1인칭 FPS 슈팅게임을 이용하여 남녀 대학생 각 40명씩 총 80명을 대상으로 플레이테스트 실험연구를 진행하였다. 연구결과, 폭력적인 게임 이용에 따른 사용자의 각성수준과, 상태분노, 유희성, 동일시의 경험이 공격적 행동성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 폭력적인 게임 이용에 따라 공격적 행동성으로 나타날 수 있는 요소 중 감성, 각성 외에 캐릭터와의 동일시의 정도 역시 중요한 영향 요인이라는 점이 확인되었다. 공격적 행동성에 영향을 미칠 것으로 추론했던 적대감 효과는 유의미하지 않았지만 게임의 유희성은 사용자들의 공격행동성에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 게임이용자의 게임행동에 영향을 주는 요인 중 성격특성을 중심으로 분석하고 인구통계학적 변수에 따라 어떠한 차이가 나타나는지 알아보고자 진행되었다. 연구 결과 Big 5 성격특성은 게임이용에 유의한 영향을 미치며, 성실성의 경우 선용적 게임이용에는 대부분 긍정적으로, 문제적 게임이용에는 대부분 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개인적 특성에서도 게임이용에 유의한 영향을 나타내는 변인들이 발견되었는데, 게임 플랫폼과 게임 빈도 그리고 직업 등에서 의미 있는 효과가 나타났다. 후속 연구에서는 게임의 특성을 반영할 수 있는 게임 또는 플랫폼의 유형과 같은 변인을 구체화하여 그 유형이 게임이용자의 특성과 게임이용 행동 간의 관계에서 어떠한 역할을 하는지 파악하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 언리얼 엔진4의 Behavior Tree(행동 트리)를 이용하여 NPC의 다양한 상태와 움직임을 가진 어드벤처 게임 AI를 설계 및 개발하였고, 그 효율성을 분석하였다. Behavior Tree는 상태와 행동을 계층적으로 나누어 AI의 행동을 결정하는 알고리즘으로 FSM(Finite State Machine, 유한상태기계)과 비교하여 유지보수와 행동 규칙 검증의 어려움을 해결하는 데 장점이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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