Game artificial intelligence is usually used to provide intelligent and adjusted game environment for user. Previously, it was used for Non-player character(NPC) playing a role of a company or an enemy through collecting and analyzing a user's behaviour. However, it was just mimicking the user's behavior. This paper introduces a method to change game environment by analyzing a user's game behavior. Game behavior data has been used to understand user's game preference. Also, the user's preference was used to provide more active game environment by reflecting decision of geographical features, items and distribution of NPC. For experiment of the suggested method, we utilized a real 2D action game and confirmed the game environment which changing properly according to the user's game play.
인터넷이 널리 보급됨에 따라 온라인 상에서의 활동은 보편화 되었고 사용자들은 자아를 표현하고 성장시키는 것에 대하여 더욱 다양하고 확장된 환경을 요구하게 되었다. 사용자 간의 상호작용, 자신을 대표하는 상징물과 현실세계의 자아와의 상호작용은 매체의 몰입의 한 요소로서 중요하다. 이는 게임에서도 마찬가지이며, 플레이어의 게임 속 상황이나 역할에서의 행동은 자신만이 아닌 다른 사용자에게도 직간접적인 영향을 미치게 된다. 플레이어의 모든 행동은 인터페이스를 통하여 이루어지게 되는데, 다변화적인 상황에서 역할을 수행하면서 사용자는 자신의 성향과 편의에 부합하는 인터페이스를 원하게 된다. 본 연구는 사용자 맞춤형 인터페이스(Customized UI)를 연구하는 한 과정으로, 게임 인터페이스를 하나의 매체로 선택하여 사용자 맞춤형 인터페이스를 제공하는 것이 매체 몰입을 향상 시킬 것이라는 가설을 바탕으로 진행되었다. 게임 인터페이스에서 개인의 취향에 따라 인터페이스를 차별화 시킬 수 있는 Add-ons 기능이 보편적으로 사용되고 있는 MMORPG 'WOW'의 플레이어들을 대상으로 설문과 분석을 한 결과 게임상의 다양한 상황과 역할에 따라 요구되는 인터페이스의 복잡수준은 차이가 있을 뿐만 아니라, 사용자의 개개인의 요구를 충족시키는 맞춤형 인터페이스를 제공하는 것은 게임의 지속적인 흥미를 유발하고 몰입을 강화시킨다는 결론을 얻을 수 있었다.
FPS Games are usually centered on a combat game play where the player plays through a first-person perspective as the in-game character, in order to strike the opponent in accordance with each level's objective. In such type of game play, the decision making that leads the player to take certain actions is carried out based on the player's visual cognitive information, and information collected both directly/indirectly via previous game play experiences. Particularly in the case of a FPS game where the mutual interaction between the player and each game level is the key, an analysis of a FPS game player's visual cognitive information can provide intelligence which can help design or adjust structures of a game level. For this thesis, a sample group has been collected and divided into a novice group and an expert group based on their level of experience with FPS games. Then, using eye-tracking equipments, the point of gaze of players in each group were recorded whilst they were playing levels of a well-known FPS title. The point of gaze in the moment the player starts to take actions -right before/after the start of a combat- was recorded in 500 play videos, and as a result each group's intrinsic pattern of gaze could be identified. Through these results, the author plans to develop a methodology that can enhance the difficulty setting and the playability of FPS game levels.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.297-301
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2014
게임에는 많은 종류의 장르가 있다. 어떤 장르의 게임이 되었건 플레이어와 많은 상호작용을 하는 A.I는 게임에 있어 중요한 요소 이며 어드벤처 게임(Adventure Game) 장르도 예외는 아니다. A.I(Artificial Intelligence)I의 행동이나 상황에 따른 플레이어와의 상호작용은 게임에 있어 플레이어에게 몰입감을 주며 게임을 좀 더 현실감 있게 해주는 게임의 수많은 요소 중 하나다. 본 논문에서는 FSM(Finite-State Machine) 기법을 사용하여 어드벤처 게임에서플레이어에게 '몰입'을 유발 시키는 방법으로 FSM 기법의 NPC(None-Player Character) A.I 패턴을 디자인을 통해 플레이어의 '몰입'을 유발 하였다.
Recently, various ways are being explored for enhancing the fun of computer games and lengthening the life cycle of them. This paper proposes the more active game environment by reflecting the decision that is made by collecting and analyzing user's behavioral data. The game results and traveling information of user is using for dynamic map creation. For experiment of the proposed method, we created games using the XNA Framework and confirmed the game environment which changing properly according to the user's game play.
Game agents which are behavioral agent for game playing are a crucial component of game satisfaction. However it takes a lot of time and effort to create game agents for various game levels, environments, and players. In addition, when the game environment changes such as adding contents or updating characters, new game agents need to be developed and the development difficulty gradually increases. And it is important to have a game agent that can be customized for different levels of players. This is because a game agent that can play games of various levels is more useful and can increase the satisfaction of more players than a high-level game agent. In this paper, we propose a method for learning and controlling the level of play of game agents that can be rapidly developed and fine-tuned for various game environments and changes. At this time, reinforcement learning applies a policy-based distributed reinforcement learning method IMPALA for flexible processing and fast learning of various behavioral structures. Once reinforcement learning is complete, we choose actions by sampling based on Softmax-Temperature method. From this result, we show that the game agent's play level decreases as the Temperature value increases. This shows that it is possible to easily control the play level.
The character is one of most important interest-element in role playing game genres since it shows the individuality. In general cases, game players allocate points to talent clauses that they choose. However, it is not easy to provide the suitable character-growing to players in generic system since the cases are too simple and based on just humans choices. In this paper, we propose the character growing system based on the player type inference module. Growth morphology is determined by player's behavior or type. The determination is based on petri-net. Our experimental results and analysis show that our proposed approach is suitable for character-growing system.
This study is to reveal the meaning of the interaction between a player and a game with the approach of an operational interaction such as joystick and keyboard, and also a representational interaction that the player takes during the game. It has been usually recognized that cut-scene in existing games is just limited to the role of opening scene that delivers mainly a background story of the game, and has the only passive function that serves additionally the expression of the state of the player or the replay of the results of the player's action. But in the aspect of game-direction, the study of the player's action about the interaction movie of 'Uncharted2', for example, one of the most representative video games, shows the possible classification of interaction movie along with three functions(situation direction, induced selective-action, information transfer). As a result, it is judged that interaction movie is not an additional element for the game-play, but rather takes the function of as an interface. The effective application of interaction movie could help a smooth connection between the recognizability from the view point of the player and the playing from the main character's viewpoint, ultimately leading to a direct means to maximize the delivery of the story.
Predicting stealthy behaviors plays an important role in designing stealth games. It is, however, difficult to automate this task because human players interact with dynamic environments in real time. In this paper, we present a reinforcement learning (RL) method for simulating stealthy movements in dynamic environments, in which an integrated model of Q-learning with Artificial Neural Networks (ANN) is exploited as an action classifier. Experiment results show that our simulation agent responds sensitively to dynamic situations and thus is useful for game level designer to determine various parameters for game.
Game characters provide a path to connect and interact between game designers and players through the personality. We need to study the personality design of game characters considering the interaction. The character's personality is formed through 'design elements' and 'personality factors' according to the intention of the game designers. It is formed to the ultimate character's personality by interacting with the player's personality factor. 14 design elements and 40 personality factors were extracted. This study suggests a 'game character personality model' considering the interaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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