• Journal of Korea Game Society
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• v.6 no.1
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• pp.3-10
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• 2006

In computer games, the level design and balance of characters are the key features for developing interesting games. Level designers make decision to change the parameters and opponent behaviors in order to avoid the player getting extremely frustrated with the improper level. Generally, opponent behavior is defined by static script, this causes the games to have static difficulty level and static environment. Therefore, it is difficult to keep track of the user playing interest, because a player can easily adapt to changeless repetition. In this paper, we propose a dynamic scripting method that able to maintain the level designers' intention where user enjoys the game by adjusting the opponent behavior while playing the game. The player's countermeasure pattern for dynamic level design is modeled using a Gaussian Mixture Model (GMM). The proposed method is applied to a shooting game, and the experimental results maintain the degree of interest intended by the level designer.

• Review of KIISC
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• v.26 no.3
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• pp.38-44
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• 2016

소액결제에 대한 규제 완화로 이와 관련한 사기가 급증하고 있으며, 특히 소액결제가 대부분을 차지하는 온라인게임 산업은 관련 사기로 인한 피해가 증가하고 있다. 온라인 게임의 소액결제 사기는 단순히 금액에 대한 피해뿐만이 아니라 회사 브랜드에도 영향을 미치며, 나아가 고객 이탈로 이어질 수 있다. 소액결제 사기를 방지하기 위해 게임 산업에서도 이상거래 탐지 시스템이 요구되고 있다. 본 연구는 게임 사용자의 결제 패턴을 분석하여 이상거래를 탐지할 수 있는 머신러닝 기반의 이상거래 탐지 모델을 제시하며, 제안하는 모델을 글로벌 온라인 게임에 적용한 사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.11a
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• pp.79-79
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• 2007

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.169-172
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• 2009

본 논문은 SOM을 이용하여 비행슈팅게임을 하는 게이머의 긴장과 이완상태를 학습한다. 학습된 SOM을 이용해 게이머의 새로운 심박데이터가 입력되었을 때 긴장과 이완 상태에서 플레이하는 게이머의 인식을 제안한다. 게이머들은 비행슈팅게임을 플레이하면서 게임 환경들의 패턴들에 익숙해진다. 게이머들은 반복하면서 지루해지면서 자연스럽게 긴장감도 떨어지게 된다. 만약 긴장이완 정도를 알 수 있다면 게이머의 상태에 맞게 게임환경을 조절하여 긴장감을 유지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 비행슈팅게임을 하는 게이머의 심박신호를 이용하여 게이머의 긴장이완상태를 신경망 SOM으로 분류한다. SOM은 주어진 입력패턴에 정확한 답을 정해주지 않고 자기 스스로 학습하여 해답을 찾는 신경망중의 하나이다. 따라서 게이머의 심박신호는 SOM 학습을 통해 게이머의 긴장과 이완상태들을 군집화 할 수 있다. 비행슈팅게임을 20회 반복 플레이하여 SOM으로 게이머의 심박신호를 입력해 본 결과 긴장이완상태를 인식 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.172-175
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• 2006

최근 다양한 게임 문화가 급속도로 성장함에 따라 보다 새로운 개념의 게임을 찾는 사용자의 요구가 증대 되고 있다. 기존의 게임은 획일화 되고 일방적인 사용자 환경으로 사용자가 일방적으로 게임을 하는 방식이었다. 때문에 사용자의 감성 데이터를 이용하여 사용자에게 게임 환경이 맞춰지는 "사용자 맞춤형" 게임은 기존의 게임에서 보다 진보한 새로운 방식이 될 것이다. 이 방식을 사용하기 위해서는 우선 사용자의 생체 데이터나 감성데이터를 포함한 뇌파를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감성 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감성 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 감성인식모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 사용자의 감정별 뇌파를 측정하고 실험을 통하여 획득한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 구축된 DB를 본 논문에서 제안한 감성인식 모델로 학습을 하고 학습이 완료된 후 새로운 사용자의 뇌파를 입력 받은 후 현재 사용자의 감성을 인식한다. 감성인식과 더불어 집중도를 측정 하는 실험도 병행 한다. 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 성능을 측정하기 위하여 사용자의 수에 따른 감성 인식률을 측정함으로서 본 논문에서 제안한 감성인식 모델의 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.335-336
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• 2014

기존의 게임들이 젊은 연령대가 주를 이뤘다면, 2012년 출시된 '애니팡'은 게임을 부정적으로 바라보던 중장년층까지 흡수하면서 모바일게임의 대중화를 이뤄냈다. 하지만 그 인기가 현재까지 지속되지는 않는다. 그 이유로는 세 가지 정도로 요약되는데, 첫번째는 쉽게 질려 버릴 수 있는 단순한 게임방법이며, 둘째는 지인과의 순위경쟁의 긴장감을 지인이 떠나버리면서 잃어버렸기 때문이다. 마지막으로 세 번째는 게임의 불안정성과 더불어 스팸'하트'메시지의 스트레스이다. 반면에 성공요인으로는 첫 번째는 진입장벽의 용이성, 둘째는 친근감과 현대인들의 생활패턴에 접근 가능한 게임 환경, 셋째는 생활정서에 밀착된 '적절한 긴장감' 이라고 할 수 있다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.4
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• pp.69-78
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• 2015

As the online game industry has been growing rapidly, more and more malicious activities to gain economic benefits have been reported as well. Game bot is one of the biggest problems in the online game industry. So we proposed a bot detection method based on the ERG theory of motivation for the first time. Most of the previous studies focused on behavior-based detection by monitoring patterns of the specific actions. In this paper, we applied the motivation theory to analyze user behaviors on a real game dataset. The result shows that normal users in the game followed the ERG theory of motivation in the same way as it works in real world. But in the case of game bots, the theory could not be applied because the game bot has specific reasons, unlike normal game users. We applied the ERG theory to users to distinguish game bot users from normal users. We detected the game bot with high accuracy of 99.78% by applying the theory.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.698-700
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• 2000

원활한 RTS 게임의 진행을 위해서 경로 찾기의 역할은 절대적이다. 경로 찾기는 게임 유닛의 진행이나 행동에 따라 무한 발생하며 게임의 특성에 따라 변하기 쉽기 때문에 유연해야 한다. 이는 게임의 자유도를 높이는데 중요한 요소가 된다. 그러나 경로 찾기는 맵의 속성이나 환경 또는 사용자의요구에 따라 행동 패턴들이 무한 발생하므로 체계적 알고리즘을 만들기가 어려워 많은 문제를 일으킨다. 기존의 게임에서는 알고리즘이 맵 상의 협곡에서 속성 처리를 제대로 하지 못하였다. 본 논문에서는 대기모드의 추가를 통한 해결에 방안을 제시 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.303-306
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• 2014

수많은 사람들이 게임을 제작 및 개발함에 있어, 많은 학자들이 다양한 방법으로 오랜 세월에 걸쳐 연구한 게임의 인문학적 정의 및 재미 이론은 현대의 게임 개발에 있어서도 그 이론적 배경을 담당하는 주춧돌의 역할을 맡고 있다. 본 논문에서는 청강문화산업대학교 게임전공의 게임 개발 프로젝트의 일환으로 구성된 '안드로메다' 팀이 Unity 3D 엔진을 기반으로 제작한 3D 생존 어드벤처 게임 "1 Hour"를 개발한 과정을 기술하였고, 그 과정에서 재미 이론의 '패턴'에 근거하여 플레이어로 하여금 몰입을 유발시키는 어드벤처 장르의 게임 디자인을 제시하는 것을 이번 연구의 목적으로 하였다. 연구 과정은 문헌 연구 및 개발 게임("1 Hour")의 플레이 테스트 등을 통해 게임에서의 몰입의 과정을 분석하였고, 몰입 유발 효과 증명을 위해 '패턴과 몰입의 상관관계'에 대한 가설들을 수립하고 실험을 실시하여 그 결과를 분석하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.17-28
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• 2005

Recently intelligent characters in computer games have been an important element more and more because they continually stimulate gamers' interests. As a typical method for implementing such intelligent characters, neural networks have been used for training action patterns of opponent's characters and game rules. However, some of the game rules can be abruptly changed and action properties of garners in on-line game environments are quite different according to gamers. In this paper, we address how a neural network adapts to those environmental changes. Our adaptation solution includes two components: an individual adaptation mechanism and a group adaptation mechanism. With the individual adaptation algorithm, an intelligent character steadily checks its game score, assesses the environmental change with taking into consideration of the lastly earned scores, and initiates a new learning process when a change is detected. In multi-user games, including massively multiple on-line games, intelligent characters confront diverse opponents that have various action patterns and strategies depending on the gamers controlling the opponents. The group adaptation algorithm controls the birth of intelligent characters to conserve an equilibrium state of a game world by using a genetic algorithm. To show the performance of the proposed schemes, we implement a simple fighting action game and experiment on it with changing game rules and opponent characters' action patterns. The experimental results show that the proposed algorithms are able to make intelligent characters adapt themselves to the change.