올해 전세계게임 시장 매출 절반 이상을 모바일 게임이 차지했고 계속 성장해 가는 추세이다. 그중 항상 순위권 안에 들어가는 장르로 방치형 RPG 게임이 있다. 그러므로 게임 시장 추세에 맞혀 멀티 플랫폼이 지원되는 유니티 엔진을 이용하여 방치형 RPG 게임을 개발한다. 본 논문에서는 Unity 엔진의 기능을 사용하여 방치형 RPG 게임을 개발하는 법에 관해 설명한다.
본 논문에서는 최근 모바일 RPG 시장의 판도에 영향을 끼치는 매크로(이하 오토 시스템)의 성공 요인과 그 환경적 배경을 연구하여 새로운 게임 경향을 파악하고 그 종류를 크게 3가지로 분류하여 게임의 수익적 관점에서 분석하고자 한다. 또한 그에 따른 유저들의 인식 현황과 플레이 형태를 연구하고 올바른 오토 시스템의 적용 모델과 나아가 바람직한 게임 개발에 대한 방향을 제시한다.
최근 많은 기업들이 협력을 통하여 투자비용과 위험은 분산시키고, 자원과 이익을 공유하여 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 기업 간 공유경제는 기업 간 협력의 한 형태로 기업이 보유하고 있는 유휴자원을 공유하여 그 효용을 높이는 경제적 활동이다. 다양한 이해관계자가 참여하는 기업 간 공유경제에서는 이익의 명확한 배분 방안이 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 기업 간 공유경제를 위한 연합 구성시 발생하는 거래비용을 적용할 수 있는 MST(Minimal Spanning Tree) 방법, 각 참가자들이 주도하여 발생하는 거래비용의 평균, 참가자 간 발생하는 거래비용에 대하여 샤플리 밸류 적용의 3가지 방법을 제안하였다. 또한 협조적 게임이론에 근거한 이익 배분 방법인 이익 균등배분(Equal distribution of gain), 이익 비례배분(Proportional distribution of gain), 샤플리 밸류(Shapley Value)에 거래비용을 적용한 이익 배분 방안을 제시하였다.
본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.
그래픽스 렌더링 파이프라인 (응용, 기하, 레스터화)은 컴퓨터 게임에서 가장 중요한 기능인 실시간 그래픽스 렌더링의 핵심이다. 일반적으로 그래픽스 렌더링은 CPU와 GPU의 두 장치의 협조에 의해 완성되며 이 협조 과정에서 병목이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPV 사이에 발생하는 병목현상을 줄이는 데 초점을 맞추어, 보통은 하나의 스레드로 처리되는 CPU 연산을 순수 CPU 연산과 GPV와 연관된 연산의 두 가지로 구분하여 서로 독립적인 스레드로 병렬처리 되게 함으로써 실시간 그래픽스 렌더링의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 CPU와 GPV사이의 협조를 위한 전송 과정에서의 병렬성을 극대화한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 더 빠르게 그래픽스 렌더링을 수행함을 검증하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU의 협조 과정에서 생기는 병목현상으로 인한 유휴시간을 잘 활용하여 렌더링 파이프라인의 균형을 맞추면서 렌더링의 질을 높이는 방법도 제안한다. 제안하는 방법들을 우리가 개발한 네트워크 게임 엔진에 적용하여 실제 시스템에서도 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구는 과잉투자(過剩投資)나 과당경쟁(過當競爭)이 발생할 수 있는 객관적인 기준과 경제적 조건들을 분석하고, 정부규제(政府規制)의 근거로서 제시되는 과잉투자(過剩投資)-과당경쟁(過當競爭)의 개념과 논리의 타당성 및 이에 대한 정책적(政策的) 대응방향(對應方向)을 검토하였다. 본고(本稿)에서 필자(筆者)들은 유지불가능한 자연독점의 경우를 제외하면 시장수요(市場需要)의 사전적(事前的) 불확실성(不確實性)으로 인해 발생하는 사후적(事後的) 설비부족(設備不足)이나 유휴설구(遊休設構)는 발생할 수 있지만, 투자시점에서의 과잉투자는 발생할 수 없음을 모형의 분석을 통해 보였다. 설비투자 완료후 생산(生産)-판매단계(販賣段階)에서 유휴설비가 발생하였을 경우에 정부(政府)가 경쟁을 제한할 수 있다는 예상이 오히려 과잉설비투자를 초래하는 중요한 원인임을 보이고, 일관성 있는 정부불개입정책(政府不介入政策)의 유지가 과잉설비투자를 억제하는 최선의 정책임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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