본 논문은 소셜 네트워크 게임(SNG) 플레이어의 플레이 행동 중 사회적 행동을 기준으로, SNG 플레이어의 성격유형별 플레이 행동 결과에 따른 유희성 수준 반응을 비교 분석하였다. 이를 위해 게임 플레이 공간에 따라 SNG 플레이 행동을 사회적 연결성 행동과 비사회적 연결성 행동으로 분류하고, 성격유형 5가지 기준에서 각 성격유형별 SNG 플레이어의 행동과 유희성의 관계를 실증적 실험을 통해 확인하였다. 결과는 SNG 플레이어의 행동에 대한 유희성이 성격유형별로 뚜렷한 특징을 보이며, 사회적 행동에 대해서 성격유형 간 유의미한 차이가 있음을 보여준다. 이는 SNG 플레이 설계 시 플레이어의 성격유형을 고려하여 SNG의 주된 재미의 목적인 사회적 연결성에 대한 플레이 비중을 결정하는 자료로써 활용 가능할 것이다.
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.
플레이어의 상대 역할을 수행하는 NPC(Non-Player Character)의 구현은 게임에서 재미요소를 좌우하는 중요한 부분이다. 일반적인 NPC는 설정된 값에 따라, 동일한 조건에 대해 동일하게 반응하므로 플레이어로 하여금 예측 가능하게 하여 게임의 재미를 저하시키는 요인이 된다. 따라서 플레이어의 행동과 수준에 대하여 지능적으로 적절히 반응하는 NPC 기술이 필요하다. 본 논문은 퍼지 플러스터링을 이용한 플레이어의 게임 성향을 기반으로 NPC의 행동 반응을 조절함으로써 게임에 동적인 반응을 보이며 플레이어의 수준에 적절히 반응하도록 하는 NPC 기법을 제안한다.
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.
게임플레이 행동분석은 개발자가 설계한 게임레벨에 대한 플레이어의 경험을 게임레벨 디자인 단계에 적용하기 위해 필요하다. 플레이어의 경험수준에 따라 차이를 보이는 플레이행동을 분석하는 방법은 크게 수치적 데이터를 기반으로 한 컴퓨팅적 접근과 휴리스틱 분석기법을 통한 HCI적 접근으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 FPS게임의 레벨디자인 패턴에 대한 플레이어의 행동을 분석하기 위해 2가지 분석방법의 장점을 복합적으로 활용하여 12종의 주류행동을 코드화 하고 5종의 행동패턴으로 단순화 하였다. 또한 게임플레이 시간에 따른 행동패턴의 흐름을 직관적으로 비교하기 위해 최적화된 시각화방법을 제시하였다.
요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임은 전략 시뮬레이션이라는 말이 무색할 정도로 장르가 가지는 특성 을 이행하지 못하고 있다. 그래서 게이머들은 별다른 전략 없이 쉽게 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리 할 수 있게 됐다. 이것은 게임의 재미를 크게 반감시키는 한 요인이 된다. 전략 게임의 컴퓨터 플레이어에게 상황 판단과 학습 능력을 갖게 하면, 게이머가 보다 재미있게 컴퓨터와 대전을 할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 가지는 컴퓨터 플레이어에 사용될 Default 추론 엔진과 컴퓨터 플레이어의 작전과 행동을 결정하기 위한 action & strategy generator 시스템을 연구한다. Default 추론 엔진은 귀납적 학습방법을 통 해서 컴퓨터 플레이어가 추론 및 학습을 할 수 있는 정보를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 정보를 바탕으로 컴퓨터 캐릭터의 행동과 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 전략 게임에 인공 지능으로 machine leaning 기법 중의 하나인 decision Tree 틀 사용하였다. decision Tree를 적용하여 기존 컴퓨터 플레이어의 행위와 어떻게 다른지 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 플레이어가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.
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.
플레이어 경험연구는 게임콘텐츠에 대한 플레이어의 행동과 심리적 반응을 포함하며, 포괄적인 게임경험보다는 특정 게임요소에 대한 플레이어의 미적경험에 집중하고 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 도출되는 플레이어의 미적경험 데이터를 코드로 제시하고 어드벤처 게임을 대상으로 플레이어 경험수준별 미적경험 데이터를 분석하였다. 이러한 연구결과는 기존 게임분석 연구의 한계를 보완할 수 있으며, 창작자가 게임디자인 단계에서 적용할 수 있는 실질적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.
대개의 게임 플레이어들은 정해진 패턴대로만 행동하는 NPC(Non-Player Character)보다 사람 플레이어와 상호작용할 때 더욱 큰 만족을 얻는다. 하지만 항상 사람 플레이어를 상대할 수 있는 것은 아니기 때문에 다양한 게임 플레이어에 맞추어 행동할 수 있는 적응형 NPC가 필요하다. 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 적응형 NPC를 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 행동 데이터베이스의 행동 정보를 이용하여 FSM을 구성하고, 게임을 진행하는 동안 FSM의 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하도록 실시간으로 FSM을 갱신하는 것을 반복한다. 이 과정에서 NPC는 플레이어에게 적응한다. 실험은, 제안한 기법을 적용한 2D 게임을 제작하여 목표 효율값을 다양하게 설정하여 진행하였다. 실험 결과로, 게임이 진행되면서 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하는 것을 볼 수 있었다. 이는 NPC가 플레이어에게 적응하여 적응형 NPC가 생성됨을 의미하는 것이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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