The electric marketplace is in the midst of major changes designed to promote competition. No longer vertically integrated with guaranteed customers and suppliers, electric generators and distributors will have to compete to sell and buy electricity. Unit commitment (UC) in such a competitive environment is not the same as the traditional one anymore. The objective of UC is not to minimize production cost as before but to find the solution that produces a maximum profit for a generation firm. This paper presents a hi-level formulation that decomposes the UC game into a generation-decision game (first level game) and a state(on/off)-decision game (second level game). Derivation that the first-level game has a pure Cournot Nash equilibrium(NE) helps to solve the second-level game. In case of having a mixed NE in the second-level game, this paper chooses a pure strategy having maximum probability in the mixed strategy in order to obviate the probabilistic on/off state which may be infeasible. Simulation results shows that proposed method gives the adequate UC solutions corresponding to a NE.
타워 디펜스 게임에서 레벨 디자인은 게임의 재미에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 각 레벨의 난이도는 레벨 내에 등장하는 공격대의 조합에 따라 결정된다. 게임 기획 단계에서 게임의 재미를 주면서도 적절한 난이도를 갖춘 공격대를 구성하기 위하여 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타워 디펜스 게임에서 공격대 조합을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 레벨 디자이너는 난이도 목표치의 입력만으로도 다양한 공격대 유닛 조합을 자동으로 생성할 수 있게 된다. 이는 게임 기획 단계에서 원하는 공격대 조합을 생성하는데 필요한 수작업 시간을 단축시킴으로서 업무 효율을 높일 수 있을 것이다.
본 논문은 유전 알고리즘을 통한 Match-3 게임의 레벨 자동 생성 방법을 제안한다. 적절한 난이도의 게임 레벨을 만들기 위하여 사람이 일일이 게임 레벨을 조절해야 한다면, 사람은 그것을 위한 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용하여 Match-3 게임에서의 난이도에 맞는 블록조합을 생성한다. 각 게임 레벨의 블록조합이 진화되는 개체이다. 유전자인 정수로부터 블록조합 개체를 생성하고, 주어진 성공확률과 컴퓨터가 플레이했을 때의 성공확률이 가까워질수록 적합도가 높아지도록 설정하여 해당 블록조합을 진화시킨다. 이를 통해 게임 난이도에 맞는 적절한 블록조합들을 생성하는 데 성공하였으며, 실험한 결과 컴퓨터가 결정한 난이도가 실제 사람이 게임했을 때의 결과에 영향을 준다는 것을 확인하였다.
그래픽으로 표현된 정보는 컴퓨터게임에 익숙한 게임세대들에게 정보를 인지하는데 텍스트보다 선호하는 스타일이다. 또한 수학교육에 있어서도, 그래픽으로 표현된 수학문제를 통해 해를 찾는 학습은 학습자들에게 문제해결 능력을 향상시키는 데 뚜렷한 효과가 있다고 한다. 본 논문에서는 게임세대인 학습자들의 효과적인 학습을 위해, 수학문장을 그래픽적으로 표현하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 가시성이 우수한 그래픽 요소들을 사용하여 단위정보를 논리적인 구조로 배치하고 단위 정보들 사이의 논리적인 연관성을 기호, 선분, 또는 화살표로 표현하여 게임세대들이 문장의 내용을 인지하지 쉽고 논리적으로 정확하게 이해할 수 있다. 기존의 수학문장의 그래픽표현방법과 달리 제안하는 방법은 문장의 시제와 태까지도 정확하게 표현할 수 있다. 제안하는 방법은 게임세대인 학습자들에게 효과적인 수학학습이 이루어질 수 있도록 학습도구로 사용될 수 있고 또 수학교육용 컴퓨터게임의 학습 스캐폴딩 기능을 위해 사용되는 수학정보의 그래픽표현을 위해 널리 활용될 수 있다.
차세대 게임으로 주목받는 체감형 게임의 발전을 위해서, 본 연구는 현재 체감형 게임의 현황을 파악하고, 하드웨어보다 미흡한 콘텐츠 개발의 문제점을 분석한다. 우선, 체감형 게임 콘텐츠가 지닌 문제점을 세 가지로 구분했다. 그리고 콘텐츠의 수요와 편향된 장르의 문제, 낮은 수준의 게임 난이도, 체감형 인터페이스의 작은 사용범위와 변질한 사용법 문제라는 3가지 문제점에 대응하는 각각의 해결방안을 제시하였다. 체감형 게임 콘텐츠 개발 방법에 대한 논의가 꾸준히 지속됨으로서, 체감형 게임에 특화된 게임 디자인 방식 형성이 발달할 것이며, 차세대 게임으로서 게임 산업과 게임 문화의 성장에 긍정적인 역할이 가능할 것이다.
다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.
게임 산업이 발전하면서 콘텐츠의 생성 속도보다 훨씬 빠른 속도로 콘텐츠가 소비되고 있고, 플레이어의 게임 숙련도에 적합한 레벨의 게임 콘텐츠들이 지속적으로 제공될 것을 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 활용되는 방법이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 절차적 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation, PCG)이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 플레이어에게 적합한 난이도를 가지고 있는 다양한 종류의 몬스터를 자동 생성하는 절차적 방법을 제안한다. 몬스터들의 주요 속성을 유전자로 구성하고 다양한 종류의 몬스터 유전자들로 염색체를 만들어 이용한다. 생성된 몬스터와 플레이어의 전투 시뮬레이션으로 유전자를 평가하여 선택 후 교배한다. 본 논문의 제안 방법을 이용해 플레이어 적응형 몬스터들을 유전 알고리즘에 기반을 두어 절차적으로 생성하고, 염색체 개수에 따라 생성된 몬스터의 다양성을 비교해본다.
온라인 게임에서 게임통화의 순환과 관리는 단지 게임 내의 경제 밸런스 유지뿐만 아니라 상용화 게임으로서의 성공 여부를 판가름 짓는 중요한 요소로 인식되고 있다. 그리고 게임 머니의 발생과 흐름은 게임의 컨텐츠와 재미요소, 기획과 레벨 디자인이라는 요소들과도 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에서 온라인 게임 경제, 특히 게임 통화관리라는 주제에 대해 이론적이고 실무적인 분석을 통해 다각적인 방향으로 접근을 시도했고 그것이 상용화 정책과 매출에 미치는 연관성에 대해서도 살펴보고 있다. 아울러 본 논문은 향후 '게임통화 관리모델'에 대한 다양한 연구와 접근방법의 유용한 토대로서 기여하고자 하며 게임제작과 관리운영에 실리적으로 활용가능한 연구결과를 이끌어 내고자 했다.
스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬레이션 속도를 크게 향상시켰다.
Virtual world and simulation need large scale map rendering. However, rendering too many vertices is a computationally complex and time-consuming process. Some game development companies have developed 3D LOD objects for high-speed rendering based on distance between camera and 3D object. Terrain physics simulation researchers need a way to recognize the original object shape from 3D LOD objects. In this paper, we proposed simply automatic LOD framework using point cloud data (PCD). This PCD was created using a 6-direct orthographic ray. Various experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed method. We hope the proposed automatic LOD generation framework can play an important role in game development and terrain physic simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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