본 논문에서는 <배틀그라운드>와 <콜 오브 듀티 : 모던 워페어> 등의 FPS 게임에서 사용되는 핵의 종류와 사용 실태를 조사하고 이에 따른 개발사의 안티 치트와 어떻게 대처했는지 효과적인 개선 방안이 어떤 것이 있는지 제시한다. FPS에서 주로 사용되는 핵 프로그램에 대해서 알아보고 해당 핵이 어떤 식으로 사용되는지 설명한다. 또한 이에 따른 개발사의 대처 방안(제제 방식)이 어떤 식으로 작용하였으며 효과가 미미했던 것과 반응이 좋았던 것으로 분류하여 조사한다. 결론으로는 위의 조사한 자료를 바탕으로 어떻게 하면 좀 더 효과적인 방법으로 핵 프로그램을 조기에 방지하여 유저들의 만족도를 높일 수 있는지 등의 내용을 제시한다.
게임 출시 이전 적절한 시점에서의 효율적이고 경제적인 게임평가는 게임개발사에겐 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 효율적이고 빠른 게임평가를 위하여 MMORPG, FPS, 웹게임과 같은 대표적 게임 장르에 따라 서로 다른 웹기반 게임평가 모델을 설계하고 이를 시스템으로 구현하였다. 제안한 시스템의 평가모델은 게임성, 경쟁력, 기술력, 수익성, 시장성의 평가 분야로 이루어져 있고, 각 장르별 평가 특성을 반영하기 위하여 공통평가 요소와 장르별 평가 요소로 나뉘어 설계되었다. 제안한 시스템은 게임업체에서 제작중인 2개의 게임에 적용하였으며, 그 결과를 기술한다.
2014년 5월 FPS의 기념비적인 작품인 울펜슈타인 시리즈의 최신작 "울펜슈타인 더 뉴 오더(Wolfenstein The New order)"는 고전 FPS 게임 플레이를 기반으로 최신의 게임의 요소를 혼합하여 판타지, 오컬트적인 요소가 강했던 전작들과는 다르게 나치 독일이 세계를 정복하였다는 대체 역사적 세계 구현의 시도를 하였다. '울펜슈타인 더 뉴 오더(Wolfenstein The New order)' 게임의 트레일러 영상을 중심으로 대체 역사가 적용된 스토리와 실제 역사와 대체 역사적 요소의 연계성을 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 콘텐츠 시장에 대해 장르적 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 유형을 분석하였다. 먼저 장르별 1, 2위 게임 콘텐츠들의 시장지배력을 분석하기 위하여, 장르 내에서의 플레이타임 점유율과 표준편차 통계량을 활용하여, 장르별 ANOVA분석 및 Cluster 분석을 수행하였다. ANOVA 분석 결과에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율에서 'FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드'의 관계가 있었고, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율에서는, 'RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드'의 관계가 확인되었다. 그 밖에 Cluster 분석에서는 시장지배적 성향의 강한 정도와 그 변동성이 유사한 수준에 있는 장르들의 군집을 구분하여 제시하였다.
사용자중심의 게임분석에 대한 과학적인 접근이 주목 받고 있는 게임개발 환경에서 플레이어에 대한 정확한 정보는 중요한 요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 플레이어의 행동과 게임레벨간의 상호작용이 타 장르에 비해 높은 FPS게임에서 주된 레벨디자인 요소인 Choke Point 유형과 Cover Pattern속성의 관계가 레벨난이도에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. Choke Point는 목표달성을 위해 반드시 통과해야하는 주요 길목이며, Cover Pattern은 건물을 제외한 레벨상의 물체를 말한다. 두 요소는 레벨 난이도에 직 간접적으로 영향을 준다. 대표적인 10종의 FPS게임플레이를 분석하여 Choke Point유형을 분류하고 4종의 Cover Pattern속성을 배치하여 16개의 실험대상 레벨을 구성하였다. 10명 플레이어의 5회 반복플레이를 통해 800개의 플레이어 행동데이터를 수집, 분석하였다. 이러한 실증적 실험을 통한 분석결과는 게임레벨 디자인 단계에 구체적인 정보를 제공함으로써 체계적인 게임레벨 제작에 기여할 것이며 기존 학술적연구결과가 산업적으로 활용될 수 있는 방법을 제안하고 있어 의의를 갖는다.
최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
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.
The extraction of attention NPC in a FPS game has emerged as a very significant issue. We propose an efficient FPS game operation method, using the attention NPC extraction with a simple arithmetic. First, we define the NPC, using the color histogram interaction and texture similarity in the block to determine the attention NPC. Next, we use the histogram of movement distribution and frequency of movement of the NPC. Becasue, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. The edge strength is defined to have high values at the NPC object boundaries, while it is designed to have relatively low values at the NPC texture boundaries or in interior of a region. The region merging method also adopts the color histogram intersection technique in order to use color distribution in each region. Through the experiment, we confirmed that NPC has played a crucial role in the FPS game and as a result it draws more speed and strategic actions in the game.
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 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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