소셜 네트워크 게임은 비동기식 접속방식을 통하여 플레이어간의 지속적인 참여를 유도한다. 이러한 특징은 SNG 플레이어간의 적극적인 사회적 연결성을 요구하며, SNG의 주된 목적에 속한다. SNG의 사회적 연결성은 플레이어의 게임 내 행동속성을 공간 개념으로 구분할 수 있다. 본 논문은 SNG 플레이어의 행동을 Social Connectedness(SC)와 Non-Social Connectedness(NC)로 나누고 세부행동을 분류, 탐색하였으며, 실험을 통하여 각 행동을 비교하고 재미성과의 관계를 분석하였다. 이러한 결과는 SNG 개발에 적용할 수 있는 모델을 설계하는 데 있어 그 범위를 제안하며, SNG 플레이경험을 통한 플레이어의 행동을 단순화하여 대규모 플레이어의 행동을 빠르게 확인하기 위한 가이드라인을 제시하고 있다.
게임플레이 행동분석은 개발자가 설계한 게임레벨에 대한 플레이어의 경험을 게임레벨 디자인 단계에 적용하기 위해 필요하다. 플레이어의 경험수준에 따라 차이를 보이는 플레이행동을 분석하는 방법은 크게 수치적 데이터를 기반으로 한 컴퓨팅적 접근과 휴리스틱 분석기법을 통한 HCI적 접근으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 FPS게임의 레벨디자인 패턴에 대한 플레이어의 행동을 분석하기 위해 2가지 분석방법의 장점을 복합적으로 활용하여 12종의 주류행동을 코드화 하고 5종의 행동패턴으로 단순화 하였다. 또한 게임플레이 시간에 따른 행동패턴의 흐름을 직관적으로 비교하기 위해 최적화된 시각화방법을 제시하였다.
게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.
플레이어 경험연구는 게임콘텐츠에 대한 플레이어의 행동과 심리적 반응을 포함하며, 포괄적인 게임경험보다는 특정 게임요소에 대한 플레이어의 미적경험에 집중하고 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 도출되는 플레이어의 미적경험 데이터를 코드로 제시하고 어드벤처 게임을 대상으로 플레이어 경험수준별 미적경험 데이터를 분석하였다. 이러한 연구결과는 기존 게임분석 연구의 한계를 보완할 수 있으며, 창작자가 게임디자인 단계에서 적용할 수 있는 실질적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 MMORPG 게임플레이 경험에서 사용자의 행동패턴(Behavior Pattern)과 감정요소(Emotion Factors)간의 관계를 규명하여 사용자의 플레이 가능성(Play Capability)을 실증적으로 설계하기 위한 방법에 관한 것이다. 게임플레이 프로세스와 감정요소 도출을 모델링하기 위해 인지심리학적 측면(Process of Ruled-Based Systems on Cognitive Science Approach)에서 선행를 고찰하였다. 퀘스트(Quest)기반의 RPG게임내 특정상황에서 유저의 인지적 감정상태를 도출하기 위해 게임플레이 과정에서 생성되는 유저의 감정반응을 게임 설계과정에서 적용할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 이러한 방법은 게임플레이 설계시 유저의 주류행동에 대한 통제 뿐만 아니라 비주류행동에 대한 감정상태의 실시간적 대응이 가능할 것으로 본다. 따라서 본 논문의 결과는 게임플레이 설계시 게임플레이 가능성을 향상시키기 위한 감정 분석 구조(Analytic Framework)를 제시함에 있어 의의를 갖는다.
본 논문은 소셜 네트워크 게임(SNG) 플레이어의 플레이 행동 중 사회적 행동을 기준으로, SNG 플레이어의 성격유형별 플레이 행동 결과에 따른 유희성 수준 반응을 비교 분석하였다. 이를 위해 게임 플레이 공간에 따라 SNG 플레이 행동을 사회적 연결성 행동과 비사회적 연결성 행동으로 분류하고, 성격유형 5가지 기준에서 각 성격유형별 SNG 플레이어의 행동과 유희성의 관계를 실증적 실험을 통해 확인하였다. 결과는 SNG 플레이어의 행동에 대한 유희성이 성격유형별로 뚜렷한 특징을 보이며, 사회적 행동에 대해서 성격유형 간 유의미한 차이가 있음을 보여준다. 이는 SNG 플레이 설계 시 플레이어의 성격유형을 고려하여 SNG의 주된 재미의 목적인 사회적 연결성에 대한 플레이 비중을 결정하는 자료로써 활용 가능할 것이다.
This study investigated whether the Point of attachment (POA) theory can be used to measure the consumption intention on go and watch offline eSports games. The admiration for players, social interaction, and on-site consumption requirements for viewing offline eSports competitions are prioritized. In addition, eSports fans in various regions may have distinct consumption concepts and consumption patterns. Thus, this study surveyed China (n = 156) and South Korea (n = 127) eSports fans who subjectively perceive themselves to be fans of eSports player(s) and who have observed at least one offline eSports game. The results demonstrate that player attraction and socialization have positive and significant effects on offline consumption factors. There is no correlation between previous consumption behavior and satisfaction, but dining shows a significant positive effect on satisfaction. Moreover, there is a strong relationship between satisfaction and future attendance intention. In addition, effect of eSports fan attachment on future visit intentions are measured and there is no correlation between the two variables. The front end of the path in the new model's varied between Chinese and Korean supporters. Finally, theoretical and practical implications of this study are discussed.
게임 플레이어와 게임 세계 아바타 사이의 일체감 향상을 위하여 게임 플레이어의 신체 정보를 측정하고 이를 사용하여 게임 캐릭터의 외양 및 행동을 표현하는 기법을 제안한다. 신체 정보 측정을 위해서 하드웨어 모듈을 제작하여 체온 측정이 가능하도록 하였다. 실제 적용 실험을 위해서 지하철 공간을 무대로 한 일상생활 주제의 공포 게임을 제작하였다. 일상생활에서 자주 접하는 공간을 선택하여 일반인에게 익숙한 환경에 더 쉽게 적응하고 몰입할 수 있게 하였다. 게임 플레이어로부터 측정된 센서 데이터를 게임 공간의 캐릭터에 적용한 결과 플레이어의 신체 측정 데이터를 반영한 게임 구성이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
게임에서 인공 지능은 주로 NPC(Non Player Character)와 적의 행동 패턴을 결정하거나 길 찾기에 사용된다. 이러한 인공 지능을 구현하는 경우에 FSM(Finite State Machine)과 플로킹(Flocking) 방법이 사용된다. FSM 방법에서는 상태 개수에 따라 NPC의 행동 개수에도 제한을 받는다. 상태 개수가 너무 적은 경우 플레이어들이 쉽게 NPC의 행동 패턴을 알 수 있으며 너무 많은 경우에는 구현이 복잡하게 된다. Flocking 방법에서는 리더의 결정에 따라 NPC들의 행동이 결정되기 때문에 NPC들의 이동 패턴이나 공격 방향을 쉽게 플레이어들이 알 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위하여 동물의 세력 투쟁 행동(공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종)들을 NPC에 적용하는 것을 제안하고 이를 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 이 논문은 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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