• 한국게임학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.3-10
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• 2012

소셜 네트워크 게임은 비동기식 접속방식을 통하여 플레이어간의 지속적인 참여를 유도한다. 이러한 특징은 SNG 플레이어간의 적극적인 사회적 연결성을 요구하며, SNG의 주된 목적에 속한다. SNG의 사회적 연결성은 플레이어의 게임 내 행동속성을 공간 개념으로 구분할 수 있다. 본 논문은 SNG 플레이어의 행동을 Social Connectedness(SC)와 Non-Social Connectedness(NC)로 나누고 세부행동을 분류, 탐색하였으며, 실험을 통하여 각 행동을 비교하고 재미성과의 관계를 분석하였다. 이러한 결과는 SNG 개발에 적용할 수 있는 모델을 설계하는 데 있어 그 범위를 제안하며, SNG 플레이경험을 통한 플레이어의 행동을 단순화하여 대규모 플레이어의 행동을 빠르게 확인하기 위한 가이드라인을 제시하고 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.53-59
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• 2022

본 연구는 플레이어의 게임 NPC (Non Plyer Character)에 대한 만족도를 높이기 위해 구조방정식 모델 SEM(Structural Equation Modeling)을 만들고 NPC 디자인 요소를 분석한다. 먼저 플레이어의 만족도에 영향을 미치는 디자인 요소(오락성, 예술성, 상호작용성, 현장성)를 추출한다. 그리고 이러한 요소들이 플레이어들의 만족도에 영향을 준다고 가정하고 계량화된 연구 발상을 통해서 실증연구를 진행한다. 설문에 대한 데이터를 분석한 결과 네 가지 요소가 플레이어 만족도에 유의미한 영향을 미치며 이 중 예술성은 플레이어 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 분석 결과에 따라 NPC 설계에 대한 제안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 향후 NPC의 디자인 방향에 대한 참조 프레임워크를 제공할 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.61-68
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• 2020

e-sports는 최근 꾸준한 성장을 이루면서 세계적인 인기 스포츠 종목이 되었다. 본 논문에서는 e-sports의 대표적인 게임인 리그오브레전드 경기 시작 단계에서의 승패 예측 모델을 제안한다. 리그오브레전드에서는 챔피언이라고 불리는 게임 상의 유닛을 플레이어가 선택하여 플레이하게 되는데, 각 플레이어의 선택을 통하여 구성된 팀의 챔피언 능력치 조합은 승패에 영향을 미친다. 제안 모델은 별다른 도메인 지식 없이 플레이어 단위 챔피언 능력치를 팀 단위 챔피언 능력치로 임베딩한 Bidirectional LSTM 임베딩 기반 딥러닝 모델이다. 기존 분류 모델들과 비교 결과 팀 단위 챔피언 능력치 조합을 고려한 제안 모델에서 58.07%의 가장 높은 예측 정확도를 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.27-34
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• 2020

게임 캐릭터는 성격을 통해서 게임 디자이너와 플레이어 사이를 연결해주고 상호작용하는 통로가 되므로 상호작용을 고려한 게임 캐릭터 성격 디자인에 대한 연구가 이루어질 필요가 있다. 캐릭터의 성격은 게임 디자이너의 의도에 따라 '디자인요소'와 '성격요인'을 통해 형성된다. 이후 플레이어의 '성격요인'과 상호작용하여 최종적인 캐릭터의 성격이 만들어진다. 게임 캐릭터의 성격을 표현하는 '디자인요소'는 선행 연구를 통해 행동 4개, 말 4개, 외양 6개로 14항목을, '성격요인'은 전문가 인터뷰를 통해 행동 12개, 말, 27개, 외양 1개로 40항목을 추출했다. 이를 통해 상호작용을 고려한 게임 캐릭터 성격 모델을 제시했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4200-4206
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• 2012

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.107-120
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• 2015

디지털 게임의 부분유료화 모델은 플레이어로 하여금 신규 게임 유입의 장벽을 낮추고 동시에 소액 결제를 통해 소비를 유도하여 안정적인 수익을 촉발한다는 점에서 게임 업계의 대표적인 수익모델로 평가받고 있다. 하지만 부분유료화를 통해 제공되는 서비스들의 종류와 적용 대상, 적용 양상이 다양해지면서 있는 플레이어들의 게임 플레이 경험에 불균형을 양산하는 문제를 만들고 있다. 이에 본 논문은 부분유료화의 개념과 특징을 정리하고, 획득방법, 지속성, 기능 발현 대상에 따라 2가지 유형, 7가지 세분류를 진행하였다. 이 과정을 통해 부분유료화 모델이 가지는 세 가지 문제점을 도출할 수 있었는데 첫째, 게임 플레이 경험의 불평등 유발, 둘째, 게임 세계 경제의 불균형 양산, 셋째 게임 플레이 지속성 파괴가 바로 그것이다. 본 논문에서는 이 세 가지 문제점을 구체적인 사례를 중심으로 설명하고 그 해결책을 제언하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 앞으로의 부분유료화 모델이 한국 게임 시장에 어떤 방식으로 적용되어야 하는지에 대한 지표를 제공한다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.91-99
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• 2014

멀티플레이어 온라인 게임을 위한 주요 구조는 전형적으로 클라이언트-서버, 멀티 서버, P2P(peer-to-peer) 구조 등이 있다. P2P 구조는 본질적인 분산과 협동 특성으로 인하여 구축 비용이 저렴하며 플레이어들 간에 직접 통신을 수행함으로써 빠른 응답시간과 높은 규모조정성을 가질 수 있다. 그러나 P2P 구조는 여러 가지 어려움이 존재한다. 플레이어들 간에 게임을 분산시키므로 제어 유지가 어렵고 특정 플레이어의 고의적인 부정행위에 취약해지는 경향도 있다. 또한 갱신과정의 충돌 현상이 여러 사이트에서 발생될 수 있기 때문에 P2P 시스템에서 일관성 제어를 제공하는 것도 더욱 어렵다. 비일관성을 회피 또는 정정하기 위하여 대부분의 멀티플레이어 게임은 객체에 대한 갱신이 주 사본에 먼저 수행되는 주 사본 기법을 사용한다. 본 논문은 멀티플레이어 온라인 게임을 위한 P2P 구조에서 각 객체에 대한 일관성을 제공하며 갱신 결과의 전송 메카니즘이 존재하는 주 사본 모델과 이에 대한 성능 분석 결과를 기술한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.133-140
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• 2005

컴퓨터와 레이싱 게임을 하다보면 플레이어 자동차가 처음부터 끝까지 순위를 앞서가거나 퍼지카(Fuzzycar)가 매일 이기게 되면 대부분의 플레이어들은 몇 번만으로 그 게임에 대하여 금방 관심을 멀리 할 것이다. 이것을 해결하고 레이싱 게임에서 많은 재미를 위해서 무엇보다 중요한 것은 순위를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 레이싱 게임에 재미를 주기 위해서 퍼지카를 만들어 플레이어와 대결하게 하였다. 선행 퍼지카는 플레이어 자동차보다 앞서 달리고 있기 때문에 뒤에 오는 플레이어 자동차의 속도와 거리의 변화로 인하여 플레이어 자동차와의 대상 행동을 식별하여 퍼지카가 기억하고 있는 기억 내용을 변경하지만 실제의 행동은 실행하지 않는다. 퍼지카가 의사결정을 하려면 타이머가 부여된 상태에서 기억한 내용을 가지고 순위 경쟁을 위한 행동을 한다. 또한 후행 퍼지카도 기억 내용은 다르지만 앞 내용과 같은 방법으로 작동한다. 실험에서는 실제의 값을 테스트 프로그램에 적응하여 순위 경쟁을 위한 결과를 도출하였다. 단순한 if-then 보다는 fuzzy logic을 이용한 방법이 퍼지카의 다양한 행동을 모델링한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.69-78
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• 2016

한국에서의 역할수행 게임은 역할놀이 보다는 콘텐츠에서의 플레이어와 아바타의 조작을 통한 일체감이 강조되어 왔다. 스마트폰 기반 모바일 게임에서 역시 역할수행 게임은 전투 콘텐츠를 중심으로 구성되어 있다. 모바일 역할수행 게임은 PvE보다는 PvP가 강조되는 충돌의 형태를 지니고 있으며, 그에 따라 플레이 양상도 반복, 조작 등으로 상이하게 나타난다. 또한 자동전투를 게임 시스템 안에서 지원하기 때문에 섬세한 조작보다는 플레이어가 입력한 전략이 예측대로 출력되었는지를 확인하는 심성 모델에 대한 실험에서 재미가 발생한다. 이러한 모바일 역할수행 게임의 특성을 대표적인 게임인 <세븐 나이츠>를 통해 분석했다. 플레이어는 자원 생산과 같은 단조로운 활동은 자동화하고, 단시간에 집약적인 재미를 경험할 수 있는 레이드, PvP 콘텐츠에 집중하는 플레이 패턴을 생성한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-40
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• 2016

스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다.