오늘날 인터넷은 모든 분야에서 활용되고 있다. 그러나 일상생활의 일부분이 된 인터넷 상에서 인터넷 윤리 의식은 부족한 상태에 놓여있다. 특히 성장기에 있는 청소년들 사이에서 익명성이 보장되는 점을 악용하여, 악플이나 무분별한 욕의 사용 등 사이버폭력으로 이어져 여러 사회 문제가 발생하고 있다. 또한 청소년들이 즐기는 fps온라인 게임에서 욕설 및 비속어의 사용이 늘어나고 있고, 사이버 폭력의 피해도 증가하고 있다. 사이버 폭력의 피해유형을 보면 욕설과 비속어로 조사되었고 연령대가 낮을수록 피해가 증가하는 것으로 조사되었다. 이러한 문제점들을 예방하기 위해 많은 홍보와 공익광고 등이 진행되고 있으나, 그 기대 효과는 미흡한 실정이다. 또한 욕설과 비속어 단어를 사용하면 삭제되거나 블라인드 처리를 하는 서비스를 제공하고 있으나 이것은 근본적인 해결책으로 볼 수 없다. 본 논문은 fps온라인 게임에 적용할 수 있는 언어 변환 프로세스를 제안한다. 제안된 언어 변환 프로세스를 게임에 적용한다면, 욕설 및 비속어를 다른 언어로 순화시켜주므로, 욕설과 비속어로 인한 사이버 폭력을 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
최근 VR(Virtual Reality) 기반의 e-sports 중계 시장이 자리를 잡고 있다. 하지만 국내의 경우 시장경쟁력 확보를 위한 기술 개발이 미비한 실정이다. 이미 해외의 SLIVER TV, Facebook에서는 e-sports를 4K 30FPS급의 360 VR으로 중계할 수 있는 기술을 개발하고 사업화까지 진행하고 있다. 하지만 360 VR 영상으로 활용하기에는 2D영상으로 몰입감이 저하되고, 해상도가 낮고, 멀미현상이 있다. 이에 본 논문에서는 e스포츠 VR 중계방송을 위해 게임 내 공간을 4K 3D 60FPS으로 360영상으로 획득 할 수 있는 가상카메라 기술을 제안하고, 구현하였다. 그리고 게임엔진 샘플게임과, 상용게임에 가상카메라를 설치하고, 실험을 통해 최대 4K/60FPS Stereo 360 영상 획득이 가능함을 검증하였다.
세계적으로 게임시장은 급속도로 성장해 가고 있으며, 컴퓨터 기술의 발전과 PC의 개인보급률의 증가로 인하여 게임기술 또한 급속도로 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 3D 가상환경을 게임에 도입하여 캐릭터의 시점을 통해 게임이 이루어지는 방식의 1인칭 액션슈팅 게임(FPS : First Person Shooter)의 핵심이 되는 실시간 3D 게임엔진 기술을 활용한 콘텐츠 제작 연구 및 앞으로 게임엔진의 발전 방향에 대해 연구해 보고자 한다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
2017년, '플레이어언노운스 배틀그라운드' 얼리 액세스 버전의 큰 성공으로 슈팅 게임 장르의 크나큰 변화가 일어났다. 수많은 유저들이 시간이 지날수록 압박해오는 전장과 1등에 근접할수록 높아지는 긴장감, 치열한 접전 끝에 1등을 차지하는 희열에 매료되어 세계적으로 선풍적인 인기를 끌게 되었다. 그러나 시간이 지날수록 유저들의 평균적인 게임 이해도와 실력이 늘어남에 따라 한번 실수에도 치명적인 영향을 받는 장르 특성상 모험보단 안전을 추구하고자 하였고 많은 배틀로얄 게임들이 전략의 고착화, 사용 장비의 고착화가 점점 심화되었다. 본 논문에서는 배틀로얄 장르의 고착화가 어떻게 이루어졌는지 수치와 통계를 통해 설명하고 효율적으로 고착화를 타파하기 위한 새로운 방안을 제시한다.
본 논문은 Krafton의 PUBG: BATTLEGROUNDS 게임에서 플레이어 분류를 목표로 하며, 포즈 추정기술을 사용하여 일반 플레이어와 봇을 구분한다. 이는 게임에서 직접 수집한 비디오 데이터를 기반으로 하며, 다음과 같은 두 가지 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 방법은 동작 시퀀스 분석을 통해, 사용자의 특정동작 패턴을 식별하고 로지스틱 회귀 모델을 활용해 사용자 유형을 분류한다. 두 번째 방법은 YOLO-pose 모델을 사용하여 비디오 데이터에서 키포인트를 추출하고, 이를 LSTM 모델에 적용하여 프레임별로 사용자의 유형을 분류한다. 이러한 이중 접근 방식은 게임의 공정성과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 도구를 제공하며, 보다 안전한 게임 환경에 기여할 수 있다. 이 연구는 게임 산업뿐만 아니라 보안 및 모니터링 분야에서도 동작 분석에 대한 혁신적인 접근 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있다.
1960년대 MIT에서 제작된 최초의 게임 Space War를 시작으로 짧은 기간 동안 게임산업은 급속도로 성장하고 방대해지면서 최근 발표된 게임들은 총합적 디자인의 결정체라고 봐도 무방하리만큼 콘텐츠를 이루는 구성요소가 무수히 많아졌다. 결국 게임을 개발함에 있어서 고려해야할 요소도 기하급수적으로 증가하여, 예산 및 인력, 시간투입 등에 대한 계획도 매우 복잡해질 수밖에 없다. 그러므로 성공적인 게임개발을 위해서는 게임을 구성하는 요소를 추출하고 각 요소별 중요도를 산출하여, 향후 개발되는 게임을 사전에 평가할 수 있는 방법이 무엇보다 절실하다. 이러한 기획은 진행과정에서 무수한 의사결정을 요구하게 되고, 의사결정 작업은 다수인자에 대한 문제, 요소들을 정량화시키기 어려운 불확실성의 문제, 결과가 지향하는 복잡한 다목적의 문제, 다수의 의사결정간의 혼선, 의사결정과정에 이르는 다단계의 우선순위 결정문제 등으로 인한 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 문제들을 총합적으로 해결하며, 불확실한 데이터를 정량화시켜 논리적이고 합리적인 대안을 제시할 수 있도록 계층화의사결정법을 제시하고자 하며, 현재 게임시장을 주도하고 있는 FPS게임을 대상으로 분석을 시도하였다. AHP분석에서 가장 중요한 것은 분석하고자 하는 대상의 요소들을 객관적으로 정확하게 분류하고 이를 계층화시키는 것과 요소간의 쌍대비교를 통한 중요도 추출이다. 본 연구는 이러한 요소추출과 요소간 중요도 산출 및 대안의 선정 2부분으로 구성되며, 그 중에서 본 논문은 델파이기법에 의한 FPS게임의 객관적 요소추출 및 계층화를 중심으로 하고 있다.
2014년 5월 FPS 게임 <울펜슈타인 더 뉴 오더(Wolfenstein The New order), 2014>는 출시된 직후 영국 주간차트 플랫폼 부분에서 상위에 오르는 등 게임유저들의 흥미를 유도하였다. 이러한 세계적 흥행에 대해 Colin Moriarty(2014)는 "나치가 2차 세계대전에서 승리했다면 어떻게 되었을까?" 라는 대체 역사적 서사구성을 구현하였기 때문이라고 하였다. 이에, 본 연구에서는 기존의 전통적인 FPS 게임과는 다른 울펜슈타인의 최신작 <울펜슈타인 더 뉴 오더(Wolfenstein The New order), 2014>를 사례대상으로 하여 대체 역사적 특성이 어떻게 게임 트레일러와 그래픽 디자인 속에서 내재되는지 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 첫째, 대체역사의 정의와 등장 배경, 그리고, 소설, 영화, 게임에서 구현된 대체 역사적 특성에 대해 문헌과 사례를 중심으로 고찰한다. 이를 바탕으로 둘째, '대체 역사'의 서사구성에 대해 (1)실제 역사 소재의 차용, (2)실제와 허구 역사와의 연계, (3)재해석을 통한 대체 역사적 변용 등 순차적으로 분류하였다. 셋째, <울펜슈타인 더 뉴 오더, 2014>의 실사영상 게임 트레일러에 대해 3단계 순차적 서사구성을 중심으로 내러티브에 대해 분석하고, 그래픽으로 구현된 게임캐릭터와 배경에 대해 (1)공간적 배경, (2)등장캐릭터, (3)소품을 기준으로 사례 분석을 진행한다. <울펜슈타인 더 뉴 오더, 2014>의 서사적 구성은 첫째, '차용'의 단계에서 2차 대전 관련 역사적 영상자료를 재구성하여 연출하였으며, 둘째, '연계' 에서는 역사 속 실제 사건이 아닌 당시에 있을 법한 '정황적 허구사건을 통한 연계'로 대체역사적 기점을 구성하였다. 셋째, '변용'의 단계에서는 과거역사의 맥락을 유지하는 '한정적 허구역사'를 SF적 디자인의 그래픽을 통해 게임 속 캐릭터와 공간배경을 디스토피아적 세계로 완성도 있게 구축하였음을 알 수 있다. 본 연구를 통해, <울펜슈타인 더 뉴 오더 (2014)>의 트레일러 영상은 역사기록 영상의 차용을 통한 서사적 구성과 실제를 바탕한 게임 디자인을 효과적으로 재현 및 연출함으로써, 대체역사적 구성이 범세계적 게임 영역에까지 확장되며, 대중오락문화의 수요에 부합함을 알 수 있다.
Interior Mapping은 효율적으로 그래픽 리소스를 최적화하는 방법들 중에 하나로 사용되어왔다. 본 논문에서는 보편화 된 게임엔진인 Unreal Engine 4를 활용하여 Interior Mapping을 적용했을 시 3D 게임 내의 성능 변화를 검증하기 위해 실제 모델링과 Interior Mapping의 렌더링 속도(FPS), 폴리곤 개수, 쉐이더 복잡도, 각각의 리소스 용량을 비교하였다. 또한, 효율적인 기술의 적용을 위해 큐브 맵 텍스처의 해상도와 세부 정보에 따른 성능 차이를 검증하였다.
글로벌 게임 시장 규모가 2023년까지 2,000억 달러를 넘게 성장할 것이라는 전망과 대중적인 온라인 FPS(First Person Shooter) 게임들이 출시되면서 게임 내 치팅(Cheating) 도구들을 배포, 판매하는 사례가 등장하고 있다. 이러한 사례들은 게임 이용에 불편을 초래하고 게임 매출액 감소로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 과거 FPS 게임들에 사용되었던 AimBot들의 사례와 악성코드 탐지에 사용되었던 연구 사례들을 분석해 메모리 변조를 사용하는 AimBot의 탐지 방안을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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