게임개발을 위한 보다 효율적인 접근법은 다양하게 시도되고 있으며, 게임개발사 마다 자체적인 개발프로세스를 보유하고 있다. 보다 효율적인 게임개발 프로세스나 제작 툴은 성공적인 게임개발과 정확히 비례한다고 볼 수는 없으나, 게임개발자의 입장에서는 정형화된 디자인방법이 필요한 것이 사실이다. 본 논문에서는 RPG게임캐릭터의 발란싱 문제를 어떻게 풀어나갈 것이며, 개발하고자 하는 게임에 적용될 수 있는 발란싱 디자인의 도출을 위해서 PRG장르의 게임캐릭터의 정적 발란싱 디자인 분석을 통한 경험적인 결과를 바탕으로 접근해 보고자 한다.
게임플레이어는 게임에서 수많은 적들을 만나고 싸우게 되는데, 이 때 너무나 손쉽게 이기거나 진다면 게임의 재미는 반감될 것이다. 그 반대로 너무 어렵게 이긴다거나 지는 것도 게임을 지루하게 만드는 요인으로 작용한다. 따라서 상대방과의 전투나 경쟁에서 아슬아슬하게 승리하는 긴장감을 주기 위해서는 게임의 밸런스가 잘 맞아야 한다. 그만큼 게임 밸런싱 작업은 게임의 재미와 가장 직접적으로 영향을 미치는 요소로 작용한다. 그리고 게임 밸런스만큼 중요한 것이 있는데, 그것은 플레이어에게 적절한 난이도의 상대를 계속 만나게 하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하려는 방법으로써 게임 밸런스에 딥러닝을 적용하여 지능 캐릭터가 플레이어를 통해 학습하고 스스로 플레이어의 난이도에 따라 자신의 난이도를 조절할 수 있도록 고안하였다. 이것이 활성화되면 게임 기획자나 개발자에게는 그만큼의 비용을 절약하는 동시에 플레이어에게는 항상 흥미로운 상대를 제공할 수 있는 획기적인 방법이 될 것이다.
게임에서 밸런스 조절은 그 게임의 성공 여부에 큰 영향을 미치는 중요한 요인으로 자리 잡고 있다. 실제 게임 밸런싱이 정확하게 무엇을 의미하고 어떻게 해야 하는지 구현하기가 매우 어려운 실정이다. 무엇을 위해 게임 밸런싱이 필요하고 게임 중에 게이머를 위한 것인지 게임 자체의 운영을 위한 것인지, 얼마만큼 레벨을 조절할 때 정확하게 밸런싱이 되었다고 해야 할지, 그리고 실제 밸런싱 때 플레이어의 경험과는 어떻게 연계하여 레벨을 조절해서 밸런스를 유지시켜야 할지 등 매우 어려운 문제가 내제되어 있기 때문이다. 이러한 문제에 대한 답변은 매우 주관적이며 게임의 특성에 따라 다르게 표현된다. 따라서 본 연구에서는 객관적 지표를 제공할 수 있는 로그 함수를 이용한 레벨 조절 방안을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘을 사용한 결과 레벨 조절을 수행한 결과와 그렇지 않은 결과가 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
MMORPG enables thousands of players to play in an evolving virtual world at the same time over the internet. So, the load of this kind of games is heavier than that of any other precedents. One of load balancing methods is map-partition to divide the load of entire system which is vulnerable to delay message between clients and servers. In this paper, we propose a game architecture using MigAgent to help migration of player character between field servers and to reduce message traffic between clients and field servers.
게임 밸런싱에서 캐릭터가 가지고 있는 다양한 액션 중 어떤 것을 선택해야하며 또 얼마만큼 조절해 해 주어야 하는지 정확하게 계산하는 것은 매우 어려운 일이다. 퍼지 기법은 수학적으로 정확하게 처리할 수 없는 특수한 환경이나 혹은 정확한 수치 처리에 따라 발생될 수 있는 시간적인 소모 문제를 완화할 때 매우 적절하게 이용될 수 있다. 게임에서 캐릭터가 가지는 수많은 액션과 상대방과의 연관관계, 이전까지의 대전 경험 등을 현재 상황에서 최적의 액션을 선택하기 위해서 일일이 반영하기가 쉽지 않기 때문에 이러한 경우 퍼지를 이용할 수 있을 것이다. 밸런싱이 필요한 시점이 되면 그때까지의 플레이한 자료가 퍼지함수로 처리되어 어떤 액션에 얼마만큼 조절을 해 줘야 하는지 계산되어져 캐릭터의 능력을 조절하도록 한다. 이 방법의 효율성을 검증하기 위해 액션 전체에 일정하게 능력을 조절한 경우, 랜덤하게 하나의 액션만 선택하여 조절한 경우, 가장 강력한 파워를 가진 액션을 선택한 경우, 가장 약한 액션을 선택한 경우 그리고 퍼지개념을 적용한 경우 등 5가지 경우를 실험을 통해 밝혀 퍼지를 이용한 방법기 우수성을 밝히고자 한다.
일반적으로 분산 형 구조의 게임서버시스템 하에서 게임 배경처리는 일정크기로 나누어진 여러 개의 부분 배경들을 다수의 게임서버가 나누어서 처리한다. 그런데 분할된 게임 배경에 대한 게임 사용자들의 선호도가 사용자의 특성에 따라 다르게 나타나기 때문에 모든 게임 배경 내 사용자들의 분포를 일률적으로 만들기는 매우 어렵다. 이 때문에 캐릭터들이 한 장소에 급격히 집중되어 게임이 진행되는 경우, 서버가 처리할 수 있는 한계를 넘어 시스템이 일시적으로 다운되는 문제가 발생 할 수 있으며, 그 반대의 경우 수행할 캐릭터가 없는 상황에서도 배경처리를 계속 수행해야 하므로 게임서버의 효율이 상당히 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Map 밸런스 서버를 이용하여 사용자 처리를 위한 부하를 비교적 균등화 시킬 수 있는 Map 관리 방법을 제안 하였다. 제안한 모델 하에서는 사용자가 활동하지 않는 게임 내 공간 처리를 일시 중지시키는 방법으로 게임 서버의 부하를 감소시킬 수 있으며, 서버 간 처리하는 배경을 새로 할당하여 부하를 재분배함으로써 서버들의 효율을 극대화할 수 있다.
기존의 다른 어떤 종류의 게임보다도 큰 부하와 거대한 하나의 가상월드가 MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Game)의 중요한 특징이다. 이러한 Seamless 환경에서는, 독립된 게임 서버들이 관리하는 하위의 공간들을 모아 하나의 거대한 가상 월드로 구축한다. 게임 개발자들의 노력에도 불구하고 게이머들은 여전히 클라이언트와 서버, 필드 서버들 간의 상호작용에서 비롯된 과다한 메시지 트래픽에 대해 불만을 가지고 있다. 본 논문에서는 메시지 트래픽을 줄이기 위해 MigAgent를 이용한 새로운 게임 서버 구조를 제안한다. 일반적으로 PC(Player Character)가 다른 필드 서버로 이동할 때 발생하는 메시지 트래픽이 최고조에 이른다. MigAgent는 이런 PC들을 처리하고 예기치 못한 상황에 대처하기 위한 에이전트 역할을 수행한다. 관심영역과 인접 셀의 크기 비율에 따라 그 효과를 분석함으로써 이 시스템의 효과를 분석한다.
인터넷을 이용하는 멀티플레이어 온라인 게임(MOG)은 전형적으로 클라이언트-서버 또는 peer-to-peer 구조를 기반으로 구성된다. 본 논문에서는 두 가지 구조의 장점을 활용하기 위하여 클라이언트-서버 구조와 peer-to-peer 구조를 결합하는 방법을 제시한다. 대부분의 멀티플레이어 온라인 게임들은 객체마다 강력한 일관성 제어를 제공하고자 기본 사본을 갖는 복제 기법을 사용한다. 이 기법에서 각 객체와 캐릭터는 기본 사본이라고 하는 절대적 사본과 2차 사본이라고 하는 복제본들로 구성된다. 객체에 대한 갱신은 기본 사본에서 먼저 수행되어야만 한다. 제시된 하이브리드 구조에서는 기본 사본들이 서버 또는 클라이언트에 존재할 수 있다. 이러한 구조에서는 서버가 유지하는 객체의 수를 감소시킴으로써 서버와 클라이언트들 간의 부하 조정이 가능하다. 게임은 일관성 요건이 상이한 다양한 액션의 유형들로 구성된다. 게임 일관성에 대해서는 성능과 일관성 간에 적절한 상충 관계를 제공할 수 있는 여러 수준의 기법이 합리적이다. 본 논문에서 기본 사본 모델을 갖는 하이브리드 게임 구조에 대한 성능 분석 결과가 기술된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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