• 한국게임학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.35-42
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• 2012

플레이어의 게임공간에 대한 상호작용이 타 장르에 비해 직접적인 FPS게임은 특정 테마를 바탕으로 공간에서의 유리한 지점 확보 및 적의 제거가 주된 플레이이다. 본 논문은 근미래전테마 위주의 Hullett과 Whitehead 연구의 10가지 패턴을 기준으로 과거전, 현대전, 근미래전 3가지 테마에 대한 9종의 FPS게임 디자인패턴을 분석하였다. 그 결과, 10가지의 패턴 외에 주류 패턴으로써 '엄폐물 요소'의 중요한 역할을 발견하였고 '엄폐물 요소'의 패턴 속성을 분석하여 레벨디자인을 위한 효율적인 엄폐물 패턴의 활용방법을 제시하였다. 이러한 결과는 테마에 따른 FPS게임의 레벨디자인을 위한 실증적인 가이드라인으로 활용 될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.301-313
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• 2020

본 연구는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방안에 대한 연구이다. 비상대비 정부 연습은 메시지에 의한 연습으로 진행되고 있으며 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해 시뮬레이션 모델에 대한 기술개발을 진행하고 있다. 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해서는 군사 상황이 반영되어야 하고 이를 위해서는 군사연습 워게임 모델과 연동이 필요하다. 군사연습 워게임 모델은 태극 JOS 등 여러 모델이 표준화된 연동방식인 HLA/RT를 적용하고 있고 군사연습 워게임 모델과 연동하기 위해서는 HLA/RTI 연동방식을 적용할 필요가 있다. 또한, 비상대비 시뮬레이션 모델은 군사연습 모델에서 적 위치, 주요시설에 대한 적 공격 상황 등 한정된 정보만 필요하므로 정보를 선별적으로 선택하여 연동할 수 있는 연동방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방식과 정보를 선택적으로 연동할 수 있도록 연동인터페이스 설계 방안을 제시한다. 연동인터페이스 주요기능은 페더레이션 동기화, 저장 및 복구, 객체관리 서비스, 시간 관리, 데이터 필터링 기능이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.147-154
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• 2018

본 논문에서는 다중 해상도 모델 기반 워게임 체계에서 빈번히 실행되어 모의 성능에 영향을 미치는 적군의 객체 정보를 해상도별로 획득하는 방안을 제안한다. 정보 요청법은 다중 해상도 모델이 특정 해상도의 정보를 선별하여 외부 객체에게 제공한다. 정보 공지법은 다중 해상도 모델이 모든 정보를 공지하고, 외부 객체가 특정 해상도의 정보를 선별하여 획득한다. 정보 공유법은 외부 객체가 공유 공간에 취합된 다중 해상도 모델의 모든 정보를 조회하여 특정 해상도의 정보를 획득한다. 제안 방법들에 대한 모의실험 결과, 정보 공유법이 정보 요청법과 정보 공지법에 비해 정보 획득 시간이 빨라 효과적인 방법임을 확인하였다. 또한 본 제안은 워게임에서 적군의 정보 획득 시간을 단축할 수 있어 워게임 운영 효율 증대 효과가 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.33-39
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• 2010

미래 전장환경이 네트워크 중심으로 변해감에 따라, 워게임 시뮬레이터는 네트워크에 분산된 모듈간의 높은 상호운영성과 전장 이벤트에 따른 동적구성의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이벤트 기반의 워게임 시뮬레이터 개발방법론을 제안한다. 워게임 시뮬레이터의 페더레이트들은 이벤트 기반의 웹서비스로 개발되며, 각 페더레이트는 전장 이벤트를 감지하고, 관계있는 이벤트가 발생할 경우에만 워게임에 반응하게 된다. 이러한 감지-반응 방법과 비동기적 이벤트 처리방법을 이용하여 시뮬레이션 수행 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 간단한 수상전 시뮬레이터를 구성하여, 제안된 방법이 전장 장비 및 네트워크상에서 모델러 및 운영자를 통해 발생되는 다양한 이벤트를 처리해야 하는 미래 전장환경 시뮬레이션 수행시 효과적임을 보이도록 한다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제32권2호
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• pp.56-77
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• 2006

본 연구는 근접전투 손실 모델링 분야에서 좀 더 개선된 워게임 모델링 방법론을 제시한다. 지금까지 군사 운영분석가들은 랜체스터형 미분 방정식과 같은 방정식 기반 모델링 방법론을 사용해서 전투손실 평가를 하고 있다. 방정식 기반 모델링 방법론은 워게임 모의결과를 분석 및 평가하기는 용이하나 동적인 전장환경을 모의하기에는 다수의 제한사항을 포함하고 있다. 이러한 방정식 기반 모델링 방법론의 결점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 에이전트 기반 모델링 방법론을 제시한다. 에이전트 기반 모델링 방법론은 전투손실계수 대신에 전투손실 행위에 기반하여 근접전투를 모델링한다. 2가지 모델링 방법론에 의해서 유사한 근접전투 상황 하에서 모델링 된 자료를 모의하여 비교분석 및 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.423-428
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• 2012

Web2.0시대로 바뀌면서 더 이상 사용자들은 정보를 수동적으로 소비하고 공유하던 것에서 스스로 정보를 창출, 교류하는 능동적인 형태로 변화하는 모습을 보이게 되었다. 국내 토종 SNS인 미투데이(me2day), 싸이월드(cyworld), (c)로그 및 국외 SNS인 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter)의 사용자가 급증하고 있으며 FramVille, Mafia War's Game 등의 SNG에 많은 사용자들이 이용하고 있다. 국내의 SNG는 아직 국외에 비하여 활성화되고 있지 않는 단계이다. 이에 국내 게임 시장의 장점인 온라인 게임과 요즘 유행하고 있는 SNS 개념을 통합하여 국내 게임 시장에 맞는 새로운 형태의 게임 즉, SNOG(Social Network Online Game, 소셜 네트워크 온라인 게임)로의 발전 방향을 유연성의 확대, 접근성의 확대, 사회성의 확대의 3가지로 제시하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.27-35
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• 2010

C4I체계를 활용한 워게임은 부대의 전투력과 지휘관의 지휘판단능력을 향상시키고 있다. 워게임 시뮬레이션 과정에서 부대의 기동을 위해 부대 이동계획을 수립하고 있으며, 지휘관이 이동 계획에 따라 작전명령을 하달한다. 만약 워게임 훈련에서 대항군의 포병공격으로부터 아군의 피해를 최소화하고, 대항군에 대한 공격과 방어에 유리한 지역을 우선적으로 점령하면 전장에서 우위를 이끌어 갈 수 있다. 본 논문에서는 전장지역에서 발생하는 상황을 고려하여 소부대가 안전하고 신속하게 이동할 수 있는 최적 경로를 유전자 알고리즘을 통해 생성하고, 유전자 알고리즘을 통해 소부대 최적 경로 생성 과정을 DEVS 모델링 및 시뮬레이션기법을 이용하여 확인하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.22-22
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• 1996

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.111-118
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• 2013

미군은 이기종간 워게임 환경통합과 최단시간 모의환경 생성을 위해 SE-CORE와 공통가상 환경을 개발하고 발전시키고 있다. 한국도 실정에 맞는 SEDRIS 연구 등을 진행하고 있지만 여전히 풀어야 할 문제가 많다. 이 연구는 합성자연환경에서 수작업으로 행해지는 객체 배치 과정을 이미지 채널 정보를 통해 반자동화 하는 방법을 제안하고 있으며, 이는 합성환경 생성을 빠르게 하고 이기종간 자료공유를 수월하게 할 수 있게 한다. 향후 추가적인 연구가 진행되면 다양한 정보수집 장치로부터 입력된 자료들을 합성전장환경에 적용할 수 있는 자동화 기술 개발도 가능할 것으로 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.390-400
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• 2022

Military deception is an action executed to deliberately mislead enemy's decision by deceiving friendly forces intention. In the lessons learned from war history, deception appears to be a critical factor in the battlefield for successful operations. As training using war-game simulation is growing more important, it is become necessary to implement military deception in war-game model. However, there is no logics or rules proven to be effective for CGF(Computer Generated Forces) to conduct deception behavior automatically. In this study, we investigate methodologies for CGF to learn and conduct military deception using Reinforcement Learning. The key idea of the research is to define a new criterion called a "deception index" which defines how agent learn the action of deception considering both their own combat objectives and deception objectives. We choose Korea Marine Corps Amphibious Demonstrations to show applicability of our methods. The study has an unique contribution as the first research that describes method of implementing deception behavior.