자연어 처리 분야에서 데이터의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 특히 리소스가 부족한 도메인에서 데이터 부족 문제를 극복하는 방법으로 데이터 증강이 큰 주목을 받고 있다. 이 연구는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용한 키워드 기반 데이터 증강 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 한국어에 특화된 LLM을 활용하여 주어진 키워드를 기반으로 특정 주제에 관한 대화 내용을 생성하고, 이를 통해 대화 주제를 분류하는 분류 모델의 성능 향상을 입증했다. 이 연구 결과는 LLM을 활용한 데이터 증강의 유의미성을 입증하며, 리소스가 부족한 상황에서도 이를 활용할 수 있는 방법을 제시한다.
게임기획자는 내러티브를 기반으로 퀘스트의 초기 설계를 한다. 이러한 게임의 정적 컨텐트 수립에 있어 게임캐릭터의 플레이경험을 사전 예측하는 것은 중요하다. 본 논문은 게임캐릭터가 고유한 스테이터스를 바탕으로 퀘스트 플레이를 수행함에 있어 캐릭터간 구별되는 정서적 인터랙션을 시각화 할 수 있는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 위해 첫째, 기존 영상매체에서 내러티브 구조의 시각화에 대한 연구를 바탕으로 둘째, 퀘스트플레이 경험과 플레이어 인지행동을 구체화하였다. 셋째, 사례분석을 통해 캐릭터별 퀘스트플레이 과정에서의 차이를 QUG(Quest Unit Graph)로 시각화하여 직관적인 확인이 가능하도록 하였다. 기존 연구가 캐릭터별 성취(achievement)관점에서의 수치적 밸런스 대한 것에 반해, 본 논문은 내러티브 구조 관점에서 퀘스트플레이 인터랙션에 대한 시각화 모델을 제안함으로써 기획자의 퀘스트 경험설계를 사전 예측해 볼 수 있다.
MMORPG는 퀘스트를 통해 진행되며 그것을 통해 레벨과 밸런스가 구현된다. 또한 퀘스트는 이야기 전달의 역할보다는 아이템과 경험치와 같은 아바타와 관련된 보상을 통한 동기부여 역할이 강하다. 이러한 상황은 결국 MMORPG를 캐릭터 성장을 위해 퀘스트의 보상을 공부해야 하는 어려운 게임으로 만들어 유저 층의 고착화를 초래하고 있다. 이러한 유저 고착화 해소방안으로 퀘스트 플레이의 동기부여 구조를 밝히고 플레이어에 대한 다원주의(多元主義, pluralism)적인 이해를 통해 다양한 유저의 플레이 동기를 증강 시킬 수 있는 퀘스트의 가능성을 살펴보았다. 플레이어의 다원주의적인 이해 방법은 다양한 유저 층의 선호도를 만족시켜줄 퀘스트를 디자인하고 평가할 수 있는 툴로써 가치가 있을 것이다.
게임 테크놀로지의 발전은 플레이어로 하여금 시각적 만족을 향유할 기회를 제공한다. 반면 게임 미디어가 재현해내는 서사적 향유와 만족감은 퇴보시키는 결과를 야기한다. 이야기 예술의 진화라는 관점에서 독창적 게임 스토리텔링의 소멸과 부재는 게임을 향한 플레이어들의 비판적 견해로 이어진다. 특히 게임 스토리텔링을 플레이어 층위에서 실제 작동하게 하는 퀘스트는 반복적이고 전형적인 내용으로 명령형의 과제만을 플레이어에게 제공하는 한계점에 와 있다. 이른바 퀘스트를 통한 의미 있는 플레이와 스토리텔링의 효과가 간과되고 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 퀘스트의 대표적인 기능이라고 할 수 있는 수행성과 행동규정성을 넘어, 플레이어가 디자인된 퀘스트 규칙을 수정, 개편하는 편집가능성을 개념화하고, 그 특성을 운용하는 플레이어의 특성을 4가지로 유형화해보았다. 이를 통해 퀘스트의 편집가능성이 플레이어 스스로 게임성을 강화하고 게임 플레이에 몰입할 수 있는 기회를 제공함을 확인할 수 있었다.
MMORPG는 퀘스트는 이야기 전달의 역할보다는 아이템과 경험치와 같은 아바타와 관련된 보상을 통한 게임 플레이 동기부여 역할이 강하다. 이것은 결국 MMORPG를 캐릭터 성장을 위해 퀘스트의 보상을 공부해야 하는 어려운 게임으로 만들어 유저 층의 고착화를 초래하고 있다. 유저 고착화 해소방안으로 퀘스트 플레이의 동기부여 구조를 밝히고 플레이어에 대한 다원주의(多元主義, pluralism)적인 이해를 통해 다양한 유저의 플레이 동기를 증강 시킬 수 있는 방안을 살펴보았다. 이것은 게임 시스템 내에서 사용자에게 직접질의를 하거나 로그 정보를 활용하는 방법이다. 다원주의적인 이해는 이렇게 수집된 데이터의 활용에 있어서 객관성과 구현 가능성을 보장해 줄 수 있는 가치가 있을 것이다.
본 논문은 RPG게임의 퀘스트 수행에 대한 플레이어의 감정패턴 분석을 그 목적으로 하고 있다. 인간의 다양한 인지행동 범주에 대한 선행연구를 바탕으로 게임플레이어의 행동범주를 5가지로 설정하고 범주에 해당하는 게임플레이 행동(Action)과 내용(Content)을 재정립하였다. 이를 바탕으로 스토리중심의 전개로 다양한 퀘스트 구성을 보여주는 마비노기(Mabinogi)게임의 초기단계(Tutorial Mode)를 퀘스트구조 및 인지행동별로 분류하여 초보 피험자 10명을 대상으로 감정데이터를 도출하고 게임플레이의 인지행동패턴과 도출감정사이의 상관관계를 모형화하였다. 이러한 연구결과는 게임 플레이어의 자극적 수준을 감정패턴으로 확인하여 특정단계의 퀘스트 설계 및 레벨 디자인의 구체화를 모색해 볼 수 있다. 또한 게임플레이 과정에서 플레이어의 감정변화는 재미요소의 표출형태이며 전체적으로 게임의 상위목표수행에 대한 호기심과 도전의식을 유발 시킬 수 있는 장치로 활용가능 하리라 본다.
본 논문은 영속적 RPG게임에서 사용자에게 제공되는 퀘스트 유형의 절차적 생성 기법에 대한 연구이다. 영속적 월드(persistent world) 환경은, 게임 사용자를 포함한 다양한 게임 구성 자원간의 상호작용을 통해 서사를 생성하는 가상 월드의 특징을 가지고 있다. 본 실험은 서사의 핵심 자원인 NPC(Non-Player Character) 및 다양한 월드 자원들을 가진 가상의 영속적 월드 하에, NPC들이 창발적인 퀘스트를 지속적으로 생성하도록 하였다. 이를 통해 영속적 가상 월드의 NPC 자원들이 곳곳에서 창발적 퀘스트 유형을 지속적으로 생성하는 것을 확인 할 수 있었다.
국내 데이터베이스의 활용을 촉진하고 데이터베이스 업체의 개발의욕을 고취하기 위하여 한국데이터베이스진흥센터와 조선일보사가 제정하고 정보통신부가 후원하는 데이터베이스 대상의 4월 우수데이터베이스 수상작으로 네오퀘스트 커뮤니케이션의 '네오퀘스트 잉글리시 플라자'가 선정되었다.
본 연구는 의 다섯 번째 확장팩인 "Warlords of Draenor"의 총 1,025개의 퀘스트를 폭력성과 비폭력성으로 나눠 분석해 보았다. 논자가 선별한 비폭력적인 퀘스트는 총 515개가 추출되었으며, 46가지 유형으로 나타났다. 반면에 폭력적인 퀘스트는 510개가 추출되었으며, 7가지 유형으로 나타났다. 수치상으로 보았을 때, 가 폭력성과 비폭력성의 밸런싱을 비슷하게 맞추고 있다는 것은 플레이어들이 자칫 재미성에 몰입될 수 있는 역기능요소를 제어하고, 순기능요소를 적절하게 배합하기 위해 노력한 흔적이라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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