국내 스마트폰 게임서비스 산업 규모의 성장속도와 게임서비스 산업이 미치는 영향이 경제적, 문화적으로 꾸준히 증가하는 추세에 있다. 스마트폰 게임같이 동시 플레이수가 많고 축적되는 데이터가 많은 C/S MMO에서 데이터 영속화를 위한 DB 설계는 매우중요한 부분이다. 본 논문에서는 안드로이드 OS에 적합한 운영이나 확장성을 염두에 두고 RDBMS를 활용하여 DB설계에 필요한 매우 짧고 많은 트랜잭션, 트랜잭션의 복잡도, 많은 양의 게임 데이터 처리가 가능하도록 하며, 온라인 게임 업계 이외에서도 널리 사용이 가능한 정규화 MMORPG 게임 DB 설계 기법을 제안한다.
국방 M&S(Modeling&Simulation) 분야에서는 다양한 전투 환경을 동시에 모의하기 위해 다수의 워게임 모델을 연동하는 연구를 활발하게 추진하여 성과를 달성하고 있으나, 워게임 모델을 운용하기 위한 부대 DB(DataBase)는 동일한 자료임에도 불구하고 데이터의 속성(메타데이터)에 대한 표현 방법이 달라서 상호참조가 불가능한 것으로 인식되어 왔다. 이로 인해 워게임 모델을 운용하는 기관에서 같은 부대 DB를 각각 구축하기 위한 시간과 노력의 중복이 발생하고 있다. 본 연구에서는 해상도와 모의 논리는 유사하지만 도메인이 다른 훈련용 워게임 모델의 부대 DB를 분석용 워게임 모델에서 재사용하는 방법을 연구하여 실제 분야에 적용했다. 이를 위해 군단 및 사단 전투지휘훈련용 모델인 '창조21 모델'과 군단 및 사단 작전계획 모의분석용 모델인 '비전21 모델'의 부대 DB 메타데이터를 분석하여 부대 DB를 전환하는 절차를 정의하고, 부대 DB의 서로 다른 메타데이터를 매핑하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구는 국방 M&S 분야에서 워게임 모델 간 부대 DB의 재사용을 위해 이질적인 메타데이터를 의미상으로 통합하여 매핑을 시도한 최초 사례로서 의의가 있다. 또한, 국방 M&S 분야에서 워게임 모델 간 부대 DB의 재사용이 가능하다는 패러다임 전환과, 부대 DB 메타데이터의 표준화 필요성에 대한 시사점을 제공하였다.
게임이 점점 더 정교하고 광범위하게 개발될수록 게임 시나리오의 역할은 중요해지고 있다. 하지만 아직까지 게임 시나리오 저작을 위한 범용적인 도구는 개발되어 있지 않다. 영화나 드라마를 위한 저작도구들과 단순한 형태의 UCG 저작도구들이 있으나, 이들을 분석해 본 결과 게임 시나리오 저작에 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 게임 시나리오 저작에 적합하고 쉽게 사용할 수 있는 게임 시나리오 저작도구를 개발하고자 한다. 본 논문에서 개발한 UMa 게임 시나리오 저작도구는 시놉시스 입력부와 퀘스트 입력부, DB 입력부와 통신, 표시 및 제어부로 구성되어 있다. 시놉시스, 퀘스트, 그리고 DB 입력은 제시되는 템플릿에 따라 입력만 하면 시놉시스, 퀘스트, 캐릭터와 아이템 DB가 만들어 지게 된다. 특히, 캐릭터와 아이템 DB는 속편 또는 다른 게임의 시나리오 개발에도 재사용될 수 있도록 독립적으로 저장된다. UMa 저작도구를 사용하면 보다 빠르고 쉽게 게임 시나리오를 제작할 수 있으며, 웹을 활용한 실시간 협업을 통해 공동제작도 가능하다.
스마트폰 게임서비스 산업 규모의 성장속도와 게임서비스 산업이 미치는 영향이 경제적, 문화적으로 꾸준히 증가하는 추세에 있다. 스마트폰 게임같이 동시 플레이수가 많고 축적되는 데이터가 많은 C/S MMO에서 데이터 영속화를 위한 DB 설계는 매우중요한 부분이다. 본 논문에서는 안드로이드 OS에 적합한 운영이나 확장성을 염두에 두고 RDBMS를 활용하여 DB설계에 필요한 매우 짧고 많은 트랜잭션, 트랜잭션의 복잡도, 많은 양의 게임 데이터 처리가 가능하도록 하며, 온라인 게임 업계 이외에서도 널리 사용이 가능한 정규화 MMORPG 게임서비스 아키텍처 설계 기법을 제안한다.
게임을 만드는데 필요한 각종 데이터를 서비스하는 '게임재료파크(www.kgdb.co.kr)' 서비스가 게임개발자들 사이에 인기를 끌고 있다. 게임재료파크는 한국첨단게임산업협회(이하KESA)가 3년간 혼신의 힘을 기울여 지난 5우러 28일 오픈한 사이트로 총 데이터 보유량 3만 7,000여건을 자랑하는 세계 최대의 게임제작자용 디지털콘텐츠 DB 서비스이다.
게임은 사용자가 선택하고 행동해야 하는 양방향성을 지닌다. 이런 측면에서 게임 시나리오는 단순한 스토리의 전달을 넘어 사용자를 훈련하고 진행을 유도하는 역할을 하게 된다. 하지만 게임 시나리오는 내용이 방대하고 각 사건 단위별로 연계가 되어 실제 제작 시 어려움이 따랐다. 본 논문에서는 최소 단위인 스크립트를 DB화해 이를 바탕으로 퀘스트를 작성하고 이를 다시 퀘스트 DB로 만드는 방법을 제안한다. 스크립트는 형태적으로 텍스트형, 그래픽형, 사운드형으로 분류하고 이것을 퀘스트의 구조에 맞춰 배치한다. 이 방법을 사용하면 기존 시나리오를 재사용, 재활용 할 수 있으며 제작자에 따라 시나리오의 퀄리티가 일정하지 않던 단점을 극복할 수 있다.
디지털콘텐츠산업은 21세기 국가경쟁력을 좌우하는 10대 차세대 성장 동력의 하나이며, 게임산업은 이와 같은 디지털콘텐츠 산업에 있어
가장 경쟁력 있는 분야로 인식되고 있다. 문화관광부가 발간한‘2004 대한민국 게임백서’의 통계자료에 따르면, 2003년 국내 게임시장은
소비자 매출을 기준으로 3조9,000억원 규모로 전년대비 15.8%의 성장을 보였으며, 2006년에는 5조7,000억원 규모의 시장을 형성할 것
으로 전망되고 있다. 특히 온라인게임 시장은 2004년 1조원 시장을 돌파할 것으로 예상된다. 또 국내 게임시장은 해외시장에서 5.3%를 차
지하고 있으며, 온라인게임은 세계시장의 31.4%를 점유, 1위를 기록하고 있어 게임산업이 한국 문화산업을 대표하는 비즈니스로서의 가능
성은 더욱 커지고 있다. 게임산업은 게임 플랫폼과 관련 환경에 적합한 새로운 게임의 개발 여부가 게임산업의 성패를 가늠하며, 이와 같이
빠르게 변화하는 게임시장에서 독점적 우위를 고수하기 위해서는 게임산업의 환경 전반에 걸친 다양한 정보의 수집,제공이 절실하게 필요
하다. 이에 11월의 DB 서비스 평가는 게임산업 전반에 걸친 다양한 정보를 데이터베이스로 구축해 서비스하고 있는 한국게임산업개발원의
‘게임종합정보시스템(www.gitiss.org)’을 평가해 보고자 한다.
개발비용이 70억원에서 200억원에 이르는 블록버스터 게임들이 자주 등장하면서 전반적으로 게임개발 규모가 급속히 커지고 있다. 이로 인해 게임의 기술요소들이 집중되어 있는 게임메카닉스의 품질관리가 중요하게 되었다. 본 논문에서는, 설계단계에서, 게임메카닉스의 공학적 품질 분석을 정확하고 경제적으로 할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이터를 구현하여 제안하였다. 제안하는 시뮬레이터는 모델링을 편리하게 할 수 있도록, Petri net[7,8]과 Smalltalk[9]을 지원한다. 기존 방법들은, 실제의 게임플레이 환경을 고려하지 않는, 제한된 범위의 품질분석이 가능했지만, 제안하는 시뮬레이터는 플레이어의 게임플레이 행동패튼과 게임의 배경맵과 아이템 DB를 사용하기 때문에 그 평가 결과가 매우 실제적이다. 제안하는 시뮬레이터의 성능을 검증하기 위해 Dungeon & Dragon[13,14]의 게임메카닉스와 게임 배경맵과 아이템 DB를 사용하여 시뮬레이션을 총 80회 실시하였다. 실험 결과에 의하면, 제안하는 시뮬레이터는 무결성, 최적화, 밸런스 품질을 모두 평가할 수 있고, 다른 방법보다 품질평가 능력이 우수하였다.
CEP(Complex Event Processing)는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용하는 방법이 제안된 바 있다. 본 연구는 실제 게임서버 DB를 이용하여 선행 연구를 통해 제안된 모니터링 방법에 적용하여 보았다. 이를 통해 CEP 기반의 온라인서비스 감시가 대규모 사용자들이 이용하는 온라인 게임의 부정한 사용자들을 찾아내고 감시하는 것에 효과적임을 관찰하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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