BCI (Brain-Computer Interface) is a way to control computer by using the human brain waves. As the hardware using brain wave technologies has developed, former expensive and big sized brain wave measuring devices have recently become much smaller and cheaper in their prices, making it possible for the individuals to buy them. This predicts them to be applied in various fields of multimedia industry. This thesis is to give an insight into whether the BCI device can be used as a new gaming device approaching it in a game designing point of view. At first, we propose game play elements that can effectively utilizing the BCI devices and produce a game prototype adopting the BCI device based on such game play elements. Next, we verify it with statistical data analysis to show that the prototype adopting the BCI device gives more clear and efficient controls in its game play than a game of only adopting keyboard & mouse devices. The results will give a guideline for effective game design methodology for making BCI based games.
Free-to-Play of Digital Game became to be one of the largest profit business models because of its stable profit and ability to attract new players. However as the services that are provided gets diversified, some problem come up with mass imbalance in the gameplay experience. Therefore in this process to organize the concepts and features of the Free-to-Play and typing research depending on the acquisition method, durability, and function of revelation target. It was able to derive the three problems, which are inequality in the gameplay experience, economic imbalance in the game world, and player's breakaway. The goal of study is to explain by giving specific examples with these three problems and offer rational solutions. These kinds of study will give a lead on how the Free-to-Play model should be applied to the Korean game market.
The main objective of this research is to build a behavior prediction model of gameplay for MMO (Massively Multiplayer Online) game using the GOMS analysis method. GOMS analysis is an observational approach to HCI(Human Computer Interaction) to model and predict behaviors of a human operator in a highly interactive task. In this research, a pilot experiment was previously conducted with three skilled gamers. The gamers were provided with the goals and operators through the user's guide book, and they found methods and selection rules while being observed. Based on the results obtained from the pilot study, this research was expanded and the model was further tested with 30 subjects (game experts). The new outcomes revealed that the relevance of GOMS analysis for predicting selection rules is 96.25% according to the degree of abstraction and 77.35% based on the degree of complexity. This research will provide game designers with a new testing mechanism in the early development stages, in order to improve the quality of the game product.
A great many researches on affordance in HCI(Human Computer Interaction), product design, and cognitive science has been done investigated currently. In addition, the concept of affordances has been applied to games in the incremental trying to understand the relationship between gamers and systems. However, there are some problems to apply them to games because many researchers take ease to use, consistency, and usefulness to handle mainly in HCI rather than the property of the game into account. Consequently, the objective of the study is to investigate affordances in consideration of the features of the game, such as fantasy, variety, and fun based on the concept of them suggested in ecological psychology. A protocol analysis was conducted through the think-aloud method on the full gameplay session to platform action game as the basic genre of many game. The result of this research reveals that a static and movable affordances as a fixed state are discovered and transforming continously, appearing, and disappearing affordances as variable states are uncovered, and physical and cognitive affordances are observed. The result of this research is expected to propose the essential design guideline on the methodology of game design.
This research aims to analyze gamer's behavior pattern on 'Blade for Kakao' RPG genre based on smart-phone. Three subjects were recruited using the concurrent protocol method to conduct ten episodes in region 1. As a result, it derived four behavior patterns according to the combination of space type affordance and the arrangement affordance of obstacle(monster). The result of this research revealed the forward attack arranged for the fixed obstacles in the wide space, the indirect attack as avoid-type arranged for scattered obstacles in the same space, the hunting up attack once arranged for the crowded obstacles in the same space, and the pulling attack arranged for obstacles in the narrow space. Moreover, it revealed the character growth and the optimization of attack method according to the attribute affordance of the obstacle(monster). This research expect to offer the design guideline for game level design to investigate the relationship between the game play and affordance in RPG genre based on smart-phone.
The purpose of this research is to analyze players' emotion pattern for conducting a quest in Role Playing Game(RPG). We have rebuilt up the action and content of gameplay related to category to set up five action classes of game players based on the literature review about the human behavior classification. Moreover, Mabinogi game includes the composition of various quests by story-centered expanse. We classified the quest structure of the tutorial mode, initial state, of its game into the cognitive action. We build the model of the correlation between cognitive behavior patterns of gameplay and emotions derived from targeting ten novices. The result of this research reveals that gameplayers' stimulus levels are identified to emotion pattern. It is enable to grope to concrete the design of the quest and the level in a specified state. Moreover, players' emotion variation is indicated to the type of expression of fun elements. We expect to use a device to induce the curiousness and the challenge for conducting the higher goal of game in the whole.
BCI (Brain-Computer Interface) is a way to control computer by using the human brain waves. As the hardware using brain wave technologies has developed, former expensive and big sized brain wave measuring devices have recently become much smaller and cheaper in their prices, making it possible for the individuals to buy them. This predicts them to be applied in various fields of multimedia industry. This thesis is to give an insight into whether the BCI device can be used as a new gaming device approaching it in a game designing point of view. At first, we proposed game play elements that can effectively utilizing the BCI devices, systematize, and produced a game prototype adopting the BCI device based on such game play elements. Next, we verified it with statistical data analysis to show that the prototype adopting the BCI device gives more clear and efficient controls in its game play than a game of only adopting keyboard & mouse devices and analysis verified that BCI-based game play elements provide users with a more intuitive and interesting experience than traditional non-BcI-based game play elements. The results will give a guideline for effective game design methodology for making BCI based games.
The scale of game development are rapidly increasing as the blockbuster games which cost $7\~20$ billion won, often appear on the markets. The game mechanics which is concentrated on technological elements of the game, necessarily requires the management of quality. In this paper, we propose a computer simulator for the quality evaluation of game mechanics which can analyze the quality accurately and economically in the design phase. The proposed simulator provides Petri net[7,8] and Smalltalk[9] for convenient modeling. The simulator gives the realistic evaluation like play test because it uses the realistic data of gameplay environment such as player action-pattern, game world map, and item DB but the previous evaluation methods can not consider the realistic gameplay environment and can only cover a limited scope of evaluation. To prove good performance of the proposed simulator, we have 80 simulations for the quality evaluation of the game mechanics of Dungeon & Dragon[13,14] in a given world map. The simulation results show that the proposed simulator can evaluate the faultlessness, optimization, and play balance of the game mechanics and gives better good performance than other evaluation methods.
The learning by computer games, is in the spotlight as an effective education method for the game generation. The current design methods for educational games is to design all needed game elements and learning elements which should be included in. So to design an educational game for motivation and learning effects, is generally difficult. In this paper, we propose the G-learning model IGLM which is interworked with gameplay and learning play by motivation mechanism, in order to solve the difficult problem. The comparative analysis of the proposed model IGLM on the design difficulty with the current design methods for educational games or G-learning, shows the proposed method can be a solution of the design difficult problem and is the best on the difficulty of, the freedom of, and the scope of designing the component parts of educational games or G-learning.
Most of the match-3 puzzle games supports automatic play using the MCTS algorithm. However, implementing reinforcement learning agents is not an easy job because it requires both the knowledge of machine learning and the way of complex interactions within the development environment. This study proposes a method in which we can easily design reinforcement learning agents and implement game play agents by applying PPO(Proximal Policy Optimization) algorithms. And we could identify the performance was increased about 44% than the conventional method. The tools we used are the Unity 3D game engine and Unity ML SDK. The experimental result shows that agents became to learn game rules and make better strategic decisions as experiments go on. On average, the puzzle gameplay agents implemented in this study played puzzle games better than normal people. It is expected that the designed agent could be used to speed up the game level design process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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