• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.112-115
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• 2018

PvP 게임에서의 밸런스는 재미있는 게임을 만들고자 하는 많은 개발사들의 지속적인 관심사였다. 또한 게임의 성공과 안정적인 운영을 위해서 밸런스가 중요하다는 인식이 생겨나면서 그 중요성은 날로 높아지고 있다. 본 논문에서는 글로벌 버전 출시 직후 131개국에서 매출 1위를 달성하고, 양대 마켓에서 '올해의 게임'으로 꼽히며 선풍적인 인기를 얻었던 클래시 로얄을 통해 PvP 게임 밸런스 방법에 대해서 살펴보고 안정적인 게임 밸런스를 위한 방안을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-51
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• 2020

최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.