• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.163-172
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• 2016

본 연구에서는 모바일 게임의 자동플레이 기능을 사용하는 사용자의 태도 분석을 통해 유희적 감성의 변화를 확인하고자 한다. 분석을 위해 주관성 연구에 적합한 Q 방법론을 사용하였고, 분석에 근거하여 두 가지의 태도별 유형 그룹을 분류하였다. 편의 기능 의존비율이 높은 유형의 경우 수집과 성장을 통한 유희를 위해 자동플레이를 적극적으로 활용하고 게임 관리자와 같은 역할을 선호한다. 반대 유형은 게임 내 문제를 해결하는 과정의 경험과 이를 반복하여 얻는 능숙한 조작감을 유희로 인식하고 자신을 게임 속 주체와 동일화하는 경향이 있다. 그리고 두 유형 모두 모바일 게임에 한하여 자동플레이(auto-play) 기능 활용에 긍정적이었다. 이는 모바일 게임 사용자의 유희적 감성을 분석하는 사용성 평가로 이어져 게임 제작에 중요 데이터로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.27-34
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• 2016

한국 스마트폰 게임의 빠른 성장과 함께 새로운 게임 시스템 등이 등장했다. 특히 인기 있는 장르인 RPG에 도입된 자동 전투 시스템은 기존 컴퓨터 게임의 이해에 큰 변화를 가져왔다. 이 변화를 이해하기 위해서는 어떤 환경이 자동 전투 시스템을 등장하도록 했는가에 대해 살펴볼 필요가 있다. 여기에서 중요한 것은 스마트폰 게임의 존재를 규정하는 기술적 장치, 즉 스마트폰과 이 스마트폰의 사용 양식이다. 기술적 장치와 그것의 사용 양식은 게임을 플레이하는 유저의 활동 방식에 영향을 미치고, 게임 개발자는 이 활동 방식에 맞춰 게임 시스템을 만들어 내는 것이다. 자동 전투 시스템의 이런 등장과 성장의 과정을 살펴봄으로써 우리는 게임 시스템의 미시적 변화가 컴퓨터 게임의 존재 양식의 변화를 반영한다는 점을 확인할 수 있다. 이런 사실은 컴퓨터 게임의 역사를 이해하는 폭을 넓혀줄 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-6
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• 2021

매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.