• 한국게임학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.3-9
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• 2002

게임을 실제 이용하는 게임 플레이어와 게임을 이용한다는 의미에서의 게임 플레이는 그 동안 컴퓨터 게임을 개발하는 과정에서 중요하게 고려되어온 컴퓨터 게임의 요소들이다. 하지만 현재 게임 플레이어와 게임 플레이에 대한 학문적 의미와 게임 시스템 구축을 위한 개념 모델은 어떻게 되는가를 질문 했을 때, 많은 사람들이 다양한 관점에서 대답을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 게임 플레이어와 게임 플레이에 대한 개념들을 학문적으로 재조명하고, 컴퓨터 게임 시스템 구현에서 참조할 수 있는 개념 모델을 제안하였다. 먼저 본 논문에서는 게임 플레이어란 게임 시스템이 제공하는 각 종 정보를 처리하는 정보 시스템 관점에서 재해석할 수 있으며, 따라서 정보처리시스템에서 제안한 지각시스템, 인지시스템, 운동시스템을 바탕으로 게임 플레이어에 대한 개념 모델을 제안하였다. 한편 게임 플레이에 대해서는 상호작용과 문제해결과정이라는 이론을 바탕으로 게임 플레이에 대한 학문적 의미를 재조명하였고, 이를 바탕으로 개념 모델을 제안하였다. 본 논문의 결과는 차후에 진행될 컴퓨터 게임에 대한 학문적 연구의 기본 개념을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.33-42
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• 2022

온라인 게임에서 다른 플레이어와의 상호작용은 플레이어의 만족도에 영향을 미친다. 따라서, 비슷한 수준의 플레이어를 매치시켜 원활한 상호작용을 도모하는 것은 플레이어의 게임 경험을 위해 중요하다. 그러나, 게임의 최종승패로만 플레이어의 평가점수를 증감시키는 현재의 평가 방식으로는 신규 및 복귀 플레이어의 원활한 매칭이 불가능하다. 본 연구에서는 스타크래프트II의 리플레이를 활용하여 매치메이킹 개선을 위한 기계학습 활용방안을 제시한다. 매치메이킹의 기준이 되는 플레이어의 MMR 점수를 예측하는 기계학습 모델을 생성하고 성능을 평가하였다. 모델의 오차는 리그 평균 MMR 점수 범위의 40.4% 수준으로, 제안된 방식을 통해서 플레이어를 실력과 근접한 리그에 즉시 배치할 수 있음을 확인하였다. 또한, 결과에 대한 플레이어의 수용도를 높일 수 있도록 예측의 근거를 도출하는 방안도 제시되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2021

산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.89-100
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• 2020

본 연구는 온라인 게임의 치팅 프로그램에 나타난 플레이어의 욕망을 르네 지라르의 모방 욕망 이론을 통해 규명하는 데 목적을 둔다. 치팅 프로그램은 게임에 참여하는 플레이어들이 갖춰야 할 유희적 태도를 부정하며 게임의 매직 서클을 교란한다. 분석 결과, 치팅 플레이어들의 욕망은 게임의 규칙이 상정한 가상의 '모델 플레이어'를 통해 매개된다. 둘은 내적 매개의 관계를 이루기에, 치팅 플레이어가 이상적 플레이를 모방하는 과정은 끊임없는 대립과 갈등을 야기한다. 기술의 도움을 통해 향상된 플레이어로서의 자신을 꿈꾸지만 게임이 지닌 실패의 미학을 무너뜨린다는 점에서 치팅 플레이어들의 욕망은 트랜스휴먼을 향한 그릇된 욕망으로 정의된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.29-44
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• 2014

본고는 SNS의 구조에 나타난 클래식 게임 모델의 게임성을 증강, 퇴화, 역전과 부활로 구성된 맥루한의 테트래드 개념을 통해 분석하였다. 분석결과, SNS는 현실 세계의 플레이어가 자신의 주관과 이상적 경험을 가상 환경의 표현 규칙을 통해 실현하는 게임적 매체임을 확인하였다. SNS는 표현과 조작 규칙의 강화를 통해 게임성을 파이디아의 방향으로 역전시키고 있었으며, 플레이어의 노력 및 결과의 현실 영향력에 관한 협상 가능성을 퇴화시켜 보다 많은 플레이어들이 창조적 세계를 쉽게 구축할 수 있도록 진화하고 있었다. 또한 증강된 게임성으로 플레이어와 게임 간의 애착이 강화되었으며 추상적 공간에서 묘사를 통해 세계를 창조하는 MUD 전통을 부활시키고 있었다. 이상의 분석 결과에 근거하여 SNS가 현실에 한정된 실용적 소통매체에서 나아가 현실을 근간으로 플레이어의 다양한 상상과 가능성을 창조하는 게임적 매체임 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.317-321
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• 2006

게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.135-143
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• 2015

멀티플레이어 온라인 게임(MOG)은 수백 또는 수천명의 플레이어들을 위한 게임이며 대부분 인터넷을 이용하여 수행된다. MOG를 위한 P2P(peer-to-peer) 구조는 잠재적으로 규모조정성 증대, 비용 절감, 성능 향상 등이 가능하다. P2P 기반 게임의 기본 개념은 게임 상태를 플레이어들에게 분산 시켜서 각 플레이어가가 처리, 통신, 저장 업무를 수행하도록 하는 것이다. 객체에 대한 갱신 과정이 기본 사본에서 먼저 수행되는 기본 사본 기반 복제 기법에서도 객체들의 기본 사본은 플레이어들 간에 분산된다. 대부분의 멀티플레이어 게임은 각 객체마다 강한 일관성을 제공하기 위하여 기본 사본 모델을 사용한다. 게임은 여러 수준의 민감도를 가지며 각각의 일관성 요건에 따라 영역화될 수 있는 다양한 유형의 게임 액션들로 구성된다. 게임 내에서 각 액션의 유형마다 적절한 일관성 수준이 유지될 때 본 논문에서는 게임 개발업체가 성능과 일관성 간에 적절한 상충 관계를 선택할 수 있도록 한다. 기본 사본 모델을 갖는 P2P 게임 구조에 대한 성능 분석 결과가 기술된다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.157-163
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• 2022

온라인 게임 시장이 성장하면서 게임 봇의 사용은 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에 서는 MMORPG 장르의 게임 봇 중 채집을 진행하는 봇을 탐지하기 위한 채집 좌표 분석 모델을 제안한다. 제안한 모델은 좌표 데이터를 기반으로 플레이어의 채집 행위를 분석 한다. 정상적인 플레이어보다 손쉽게 게임 내 재화와 아이템을 수급할 수 있는 게임 봇은 수면 시간, 캐릭터 조작 피로도와 같은 현실적인 제약의 영향을 받지 않기 때문에 채집 행위를 시도하는 좌표 구역에 차이가 발생한다. 좌표 구역을 나누고 각 플레이어의 좌표 구역 차이를 이용하여 게임 봇 플레이어와 정상적인 플레이어를 구분해 낼 수 있도록 했다. NCSoft 사의 AION 로그로 데이터셋을 만들고 random forest 모델에 적용하여 게임 봇을 탐지한 결과 재현율 72%, 정밀도 92%의 성능을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.488-493
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• 2015

컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.